[發(fā)明專利]煤礦智能開采工作面底板突水預(yù)測模型、預(yù)測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111320932.0
• 申請(qǐng)日: 2021-11-09
• 公開（公告）號(hào): CN114154681A
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王皓;尚宏波;周振方;喬偉;薛建坤;劉基;王甜甜;趙春虎
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中煤科工集團(tuán)西安研究院有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/02;G06K9/62;E21F17/18
• 代理公司: 西安恒泰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 61216
• 代理人: 王孝明

本發(fā)明公開了一種煤礦智能開采工作面底板突水預(yù)測模型、預(yù)測方法及系統(tǒng)，確定影響因素，采集與統(tǒng)計(jì)得到影響因素的具體數(shù)值；對(duì)具體數(shù)值進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理得到的樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建并訓(xùn)練底板突水智能預(yù)測模型；將測試數(shù)據(jù)集輸入到訓(xùn)練好的底板突水智能預(yù)測模型中，輸出最多的類別作為測試數(shù)據(jù)集所屬的類別，即預(yù)測結(jié)果；通過隨機(jī)森林算法構(gòu)建工作面底板突水智能預(yù)測模型，解決了現(xiàn)有技術(shù)中智能開采工作面底板水害無法實(shí)現(xiàn)智能準(zhǔn)確預(yù)測的問題，煤礦智能開采工作面底板突水智能預(yù)測方法，實(shí)現(xiàn)了隨工作面采動(dòng)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)智能預(yù)測底板突水情況，煤礦智能開采工作面底板突水智能預(yù)測系統(tǒng)，能夠?qū)Σ擅汗ぷ髅娴装逋凰M(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)智能預(yù)測。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于煤礦領(lǐng)域，涉及底板水害智能預(yù)測，具體涉及一種煤礦智能開采工作面底板突水預(yù)測模型、預(yù)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著人工智能的快速發(fā)展，煤礦智能化開采已經(jīng)成為了一種必要的發(fā)展趨勢，智能化開采將會(huì)給礦井安全生產(chǎn)帶來重大革新。煤礦智能化開采可大幅減少采煤工作面作業(yè)人員，促使煤礦開采達(dá)到無人化或少人化的開采目標(biāo)，進(jìn)而在一定程度上減少因煤礦事故引起的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。目前大多數(shù)煤礦建立的智能開采工作面的地質(zhì)及水文地質(zhì)條件較為簡單，然而隨著煤炭資源開采向深部逐漸轉(zhuǎn)移，智能開采工作面雖然能夠減少作業(yè)人員并降低人員傷亡，但仍然面臨著煤層底板突水事故的困擾，無法從根本上消除煤層底板突水的隱患，這將嚴(yán)重制約煤礦智能化開采的進(jìn)一步發(fā)展。

智能開采工作面底板突水與諸多因素有關(guān)，其中主要包括底板隔水層厚度、含水層水壓、含水層富水性、斷層分維值、底板破壞深度、開采高度、開采寬度和工作面推采速度等因素。目前，工作面底板突水主要是采用突水系數(shù)法進(jìn)行評(píng)價(jià)預(yù)測，同時(shí)依靠人為經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行相關(guān)的分析判斷，缺乏自主學(xué)習(xí)、主動(dòng)智能預(yù)測和智能決策的方法及系統(tǒng)，致使智能開采工作面底板水害不能做到主動(dòng)預(yù)測與防治，進(jìn)而制約著煤礦智能化發(fā)展的腳步。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的在于，提供一種煤礦智能開采工作面底板突水預(yù)測方法及系統(tǒng)，解決現(xiàn)有技術(shù)中智能開采工作面底板水害無法實(shí)現(xiàn)智能準(zhǔn)確預(yù)測的技術(shù)問題。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

一種煤礦智能開采工作面底板突水智能預(yù)測模型的構(gòu)建方法，該方法包括以下步驟：

步驟1，確定影響因素，并通過采集與統(tǒng)計(jì)得到影響因素的具體數(shù)值；

所述影因素包括水文地質(zhì)因素和采掘活動(dòng)因素；

所述水文地質(zhì)因素底板隔水層厚度、含水層水壓、含水層富水性和斷層分維值；所述采掘活動(dòng)因素包括底板破壞深度、開采高度、開采寬度和工作面推采速度；

步驟2，對(duì)步驟一中得到的具體數(shù)值進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理得到的樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集S；

步驟3，構(gòu)建并訓(xùn)練底板突水智能預(yù)測模型；

基于隨機(jī)森林算法構(gòu)建底板突水智能預(yù)測模型，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集作為輸入，將突水和未突水作為輸出，對(duì)底板突水智能預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的底板突水智能預(yù)測模型。

本發(fā)明還包括以下技術(shù)特征：

所述通過采集與統(tǒng)計(jì)得到影響因素的具體數(shù)值的過程為：

通過插值方法得到底板隔水層厚度、含水層富水性和斷層分維值的數(shù)值大?。煌ㄟ^采集得到含水層水壓、底板破壞深度、開采高度、開采寬度和工作面推采速度的數(shù)值大小。

所述通過插值方法得到底板隔水層厚度、含水層富水性和斷層分維值的數(shù)值大小的具體過程包括以下內(nèi)容：

通過統(tǒng)計(jì)礦區(qū)鉆孔數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理得到底板隔水層厚度；

通過對(duì)礦井抽水資料統(tǒng)計(jì)得到單位涌水量q的進(jìn)行插值處理得到工作面的單位涌水量q，進(jìn)而得到含水層富水性；