本文選題：IGSA-SVM模型 + 煤與瓦斯突出　； 參考：《太原理工大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著煤礦開(kāi)采深度的增加和開(kāi)采強(qiáng)度的增大,煤礦瓦斯問(wèn)題也越來(lái)越嚴(yán)重,解決礦井瓦斯災(zāi)害刻不容緩。煤與瓦斯突出是煤礦最為嚴(yán)重的災(zāi)害之一,嚴(yán)重威脅著井下作業(yè)人員的生命安全,因此,對(duì)突出事故的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與防治是一項(xiàng)非常重要的工作。本文對(duì)目前國(guó)內(nèi)外主要瓦斯突出預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了梳理,在翻閱大量文獻(xiàn)和事故報(bào)告的基礎(chǔ)上,將煤與瓦斯突出影響因素分為6個(gè)一級(jí)因素和12個(gè)二級(jí)因素,進(jìn)一步探討了煤與瓦斯突出過(guò)程中各影響因素所起的作用,為煤與瓦斯突出的預(yù)測(cè)工作提供了一定的理論基礎(chǔ)。在萬(wàn)有引力算法(GSA)、支持向量機(jī)(SVM)和差分進(jìn)化算法(DE)的相關(guān)理論的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步改善了GSA算法前期全局搜尋能力和后期局部搜尋能力較弱的不足,將DE算法的群體搜尋與協(xié)同搜尋能力的變異思維引入了萬(wàn)有引力算法,提出改進(jìn)的萬(wàn)有引力算法(IGSA),并與支持向量機(jī)相結(jié)合,建立了IGSA-SVM煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型。利用所建立的預(yù)測(cè)模型,以多個(gè)煤礦具有代表性的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,對(duì)用傳統(tǒng)單一指標(biāo)預(yù)測(cè)法判定具有突出危險(xiǎn)性的區(qū)域進(jìn)行了重新預(yù)測(cè),并與SVM模型和GSA-SVM模型預(yù)測(cè)結(jié)果相比較,結(jié)果表明:IGSA-SVM煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模型比SVM模型和GSA-SVM模型具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和更廣的適用性等優(yōu)點(diǎn)。選取屯蘭煤礦掘進(jìn)工作面和沙曲煤礦回采工作面的煤與瓦斯突出實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,根據(jù)煤礦地質(zhì)條件和突出影響因素的分析,最終確定屯蘭煤礦掘進(jìn)工作面篩選出煤的堅(jiān)固性系數(shù)(f)、鉆孔瓦斯涌出初速度(q0)、瓦斯放散初速度(p)、鉆屑瓦斯解吸指標(biāo)(K1)和最大鉆屑量(S)5個(gè)突出預(yù)測(cè)指標(biāo),而沙曲煤礦回采工作面篩選出最大鉆屑量(S)、煤的堅(jiān)固性系數(shù)(f)、鉆屑瓦斯解吸指標(biāo)(K1)、鉆孔瓦斯涌出初速度(q0)4個(gè)突出預(yù)測(cè)指標(biāo),并將其作為預(yù)測(cè)模型的輸入數(shù)據(jù)。通過(guò)預(yù)測(cè)模型數(shù)值模擬,輸出結(jié)果與實(shí)際結(jié)果測(cè)量結(jié)果相符,說(shuō)明運(yùn)用該方法來(lái)預(yù)測(cè)煤與瓦斯突出是可行的。本文建立的IGSA-SVM突出預(yù)測(cè)模型與傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法相比,不僅可以實(shí)現(xiàn)煤與瓦斯突出的高精度預(yù)測(cè),而且為保障煤礦的安全生產(chǎn)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
[Abstract]:With the increase of mining depth and mining intensity, the problem of coal mine gas is becoming more and more serious, so it is urgent to solve mine gas disaster. Coal and gas outburst is one of the most serious disasters in coal mines, which seriously threatens the safety of underground operators. Therefore, accurate prediction and prevention of outburst accidents is a very important task. In this paper, the main gas outburst prediction methods at home and abroad are combed out. On the basis of reading a large number of literatures and accident reports, the influencing factors of coal and gas outburst are divided into 6 primary factors and 12 secondary factors. The influence factors of coal and gas outburst are discussed, which provides a theoretical basis for the prediction of coal and gas outburst. Based on the related theories of GSA (support Vector Machine (SVM) and differential Evolution algorithm (DEE), the global search ability and local search ability of GSA algorithm are further improved. The mutation thinking of the ability of group search and cooperative search of DE algorithm is introduced into the gravitation algorithm. An improved universal gravity algorithm (IGSAA) is proposed, and a prediction model of IGSA-SVM coal and gas outburst is established by combining with support vector machine (SVM). Based on the established prediction model and taking the representative measured data of many coal mines as the research object, the traditional single index prediction method is used to predict the area with outstanding danger. Compared with the prediction results of SVM and GSA-SVM model, the results show that the prediction model of coal and gas outburst with the ratio of IGSA-SVM has higher prediction accuracy and wider applicability than the SVM model and GSA-SVM model. Taking the measured data of coal and gas outburst in tunneling face and Shaqu coal face of Tunlan coal mine as the research object, according to the analysis of geological conditions and the influence factors of outburst, Finally, five outburst prediction indexes, such as the coefficient of solidity of coal selected from tunneling face of Tunlan coal mine, the initial velocity of gas emission from borehole and Q _ 0, the initial velocity of gas release, the desorption index of gas from drilling cuttings and the maximum amount of cuttings, are determined. In Shaqu coal mining face, four outburst prediction indexes are screened out, such as the maximum amount of cuttings, the coefficient of solidity of coal, the desorption index of gas from drilling cuttings, the initial velocity of gas emission from borehole, Q0), and it is used as the input data of the prediction model. Through the numerical simulation of the prediction model, the output results are in agreement with the actual results, which shows that it is feasible to use this method to predict coal and gas outburst. The IGSA-SVM outburst prediction model established in this paper can not only realize the high precision prediction of coal and gas outburst, but also lay a solid foundation for ensuring the safety of coal mine production.
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TD713

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本文編號(hào)：1999815