煤與瓦斯突出IGSA-SVM預測模型及其應用.pdf

1、隨著煤礦開采深度的增加和開采強度的增大，煤礦瓦斯問題也越來越嚴重，解決礦井瓦斯災害刻不容緩。煤與瓦斯突出是煤礦最為嚴重的災害之一，嚴重威脅著井下作業(yè)人員的生命安全，因此，對突出事故的精準預測與防治是一項非常重要的工作。
　　本文對目前國內外主要瓦斯突出預測方法進行了梳理，在翻閱大量文獻和事故報告的基礎上，將煤與瓦斯突出影響因素分為6個一級因素和12個二級因素，進一步探討了煤與瓦斯突出過程中各影響因素所起的作用，為煤與瓦斯突出的預測

2、工作提供了一定的理論基礎。
　　在萬有引力算法(GSA)、支持向量機(SVM)和差分進化算法(DE)的相關理論的基礎上，進一步改善了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有引力算法，提出改進的萬有引力算法(IGSA)，并與支持向量機相結合，建立了IGSA-SVM煤與瓦斯突出預測模型。利用所建立的預測模型，以多個煤礦具有代表性的實測數(shù)據(jù)為研究對象，對用傳統(tǒng)單一指標

3、預測法判定具有突出危險性的區(qū)域進行了重新預測，并與SVM模型和GSA-SVM模型預測結果相比較，結果表明：IGSA-SVM煤與瓦斯突出預測模型比SVM模型和GSA-SVM模型具有更高的預測準確率和更廣的適用性等優(yōu)點。
　　選取屯蘭煤礦掘進工作面和沙曲煤礦回采工作面的煤與瓦斯突出實測數(shù)據(jù)作為研究對象，根據(jù)煤礦地質條件和突出影響因素的分析，最終確定屯蘭煤礦掘進工作面篩選出煤的堅固性系數(shù)(f)、鉆孔瓦斯涌出初速度(q0)、瓦斯放散初速度

4、(p)、鉆屑瓦斯解吸指標(K1)和最大鉆屑量(S)5個突出預測指標，而沙曲煤礦回采工作面篩選出最大鉆屑量(S)、煤的堅固性系數(shù)(f)、鉆屑瓦斯解吸指標(K1)、鉆孔瓦斯涌出初速度(q0)4個突出預測指標，并將其作為預測模型的輸入數(shù)據(jù)。通過預測模型數(shù)值模擬，輸出結果與實際結果測量結果相符，說明運用該方法來預測煤與瓦斯突出是可行的。本文建立的IGSA-SVM突出預測模型與傳統(tǒng)的預測方法相比，不僅可以實現(xiàn)煤與瓦斯突出的高精度預測，而且為保障煤