[發明專利]煤礦智能化綜采工作面頂板來壓預測方法和裝置

有效

• 申請號: 202010510637.0
• 申請日: 2020-06-08
• 公開（公告）號: CN111678683B
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 程敬義;閆萬梓;孫鑫
• 申請（專利權）人: 中國礦業大學
• 主分類號: G01M13/00
• 分類號: G01M13/00;G01N3/36;G01N3/04;G06K9/62
• 代理公司: 徐州市三聯專利事務所 32220
• 代理人: 張斌

本發明公開了一種煤礦智能化綜采工作面頂板來壓預測方法和裝置，屬于智能化綜采工作面裝備技術領域。本發明包括：步驟S10：選取煤礦綜采工作面支架的多因次工作循環特征參數；S20：根據決策樹算法對訓練集進行訓練生成決策樹A；S30：以前一個工作循環的礦壓顯現特征指標作為訓練集并結合決策樹算法生成決策樹B；S40：根據步驟S30中當前工作循環中不同等級的礦壓顯現程度并結合決策樹算法生成決策樹C。本發明選取與來壓相關的若干特征參數，將單臺支架的礦壓顯現程度進行分級，對工作面來壓預測模型的終點進行分級，這些等級為決策樹模型所用，本發明通過決策樹A、決策樹B和決策樹C的串聯使用完成工作面來壓準確預測。

技術領域

本發明涉及一種煤礦智能化綜采工作面頂板來壓預測技術，屬于智能化綜采工作面裝備技術領域。

背景技術

現有技術煤礦綜采裝備制造和開采工藝水平的不斷提升，但是，綜采面因頂板和支架穩定性問題造成的傷亡事故仍不時發生，局部冒頂、壓架等仍然是造成此類綜采面傷亡事故的主要原因，并且，由此帶來的綜采面停機率仍然居高不下，造成了大量的經濟損失。此外，提高采掘裝備的自動化和智能化水平，逐步實現智能化開采是煤炭綜采技術發展的重要趨勢。智能化綜采工作面的重要特征是綜采工作面采用了具有充分全面的感知、自學習和決策、自動執行功能的成套綜采裝備。綜采工作面支架圍巖耦合自適應控制、初撐力等支護參數自適應調整、頂板來壓超前預報、冒頂/壓架事故超前預警及支架群組自組織協調控制等是制約綜采工作面智能化開采水平提高的重要難題，而解決這些問題的基礎是實現對支架與頂板狀態的智能感知。

此外，近年來綜采面因冒頂問題造成的傷亡事故仍不時發生，因局部冒頂等事故造成的停機率仍居高不下，目前越來越多的綜采面裝備了電液控制液壓支架，其覆蓋綜采工作面所有支架的立柱壓力傳感器采集的海量監測數據對實現綜采面工作面頂板冒頂事故的預警提供了重要契機。

為了準確且可靠地對工作面進行智能感知，需要穩定且有效的進行數據采集作為支撐。然而，液壓支架工作時傳感器所能收集到的數據類型是有限的，如何能把這些有限的數據進行有效分析，或合理組合數據，使其成為可以反映支架、支架及圍巖間關系、礦壓規律等的特征參數，這是一項很有意義的研究。

發明內容

為了克服上述現有技術的不足之處，本發明提供一種煤礦智能化綜采工作面頂板來壓預測方法和裝置，能夠準確實現煤礦綜采工作面大范圍來壓的準確預測，可靠性高，而且能夠根據決策樹模型預測過程，幫助分析來壓預測的原因。

本發明是通過如下技術方案實現的：為了實現上述目的，根據本發明第一方面的一種煤礦綜采工作面頂板來壓預測方法，包括如下步驟：S10：選取煤礦綜采工作面支架的多因次工作循環特征參數對工作面來壓進行預測，并根據選取的指標特征參數生成目標訓練集，其中，所述特征參數為綜采工作面的固有屬性且與工作面來壓相關；S20：根據決策樹算法對訓練集進行訓練生成決策樹A，由所述決策樹A對前一個工作循環的礦壓顯現程度進行預測，并得到前一個工作循環的不同等級的礦壓顯現程度，其中訓練集屬于目標訓練集；S30：以前一個工作循環的礦壓顯現特征指標作為訓練集并結合決策樹算法生成決策樹B，由所述決策樹B對當前工作循環的礦壓顯現程度進行預測，并得到當前工作循環的不同等級的礦壓顯現程度，其中訓練集屬于目標訓練集；S40：根據上述步驟S30中當前工作循環中不同等級的礦壓顯現程度并結合決策樹算法生成決策樹C，由所述決策樹C對工作面整體的來壓狀態進行預測，并對工作面來壓狀態進行分類。

另外，根據本發明的煤礦綜采工作面頂板來壓預測方法，還可以具有如下技術特征：

優選地，在步驟S10中選取多因次工作循環特征參數時，依據不同生產質地條件對不同參數具有不同程度的敏感性進行選取。

優選地，所述礦壓顯現程度依據液壓支架工作阻力變化進行等級劃分。

本發明的另一個目的在于提出一種煤礦綜采工作面頂板來壓預測裝置。