基于人工神经网络的矿井瓦斯涌出预测模型及其应用

阐述了矿井瓦斯涌出及其预测对安全生产的重要性，指出传统的预测方法的不足之处。应用人工神经网络建立了时间序列的瓦斯涌出量预测模型，克服了传统预测方法必须事先设定变化规律的缺陷，提高了瓦斯涌出预测的准确性。实际应用表明该预测模型的预测精度较高。

二_1煤层瓦斯赋存规律与涌出预测研究

通过对阳城二矿二1煤层瓦斯含量和瓦斯涌出量进行分析,得出了瓦斯含量分布规律及瓦斯含量与瓦斯涌出量之间的近似关系,并分别对掘进和采煤期间的瓦斯涌出量进行预测,绘制出了相应的瓦斯涌出量分布图。研究结果显示,在东风井,瓦斯含量和瓦斯涌出量最高,且随采深变化很明显;掘进面相对瓦斯涌出量和瓦斯含量之比要远高于回采工作面。

2种瓦斯涌出预测法在屯兰矿的应用对比

通过对常用的分源预测法和趋势面法的对比研究,结合屯兰矿生产实践,对瓦斯涌出量预测方法进行分析比较,得出其适用情况,可为类似大型矿井在进行瓦斯涌出量预测时提供借鉴。

限定记忆的GM-RBF瓦斯涌出预测模型

针对现阶段瓦斯涌出量预测中存在的样本数据库过饱和现象,提出了一种限定记忆模式的多维GM-RBF瓦斯涌出量预测模型;基于软测量思想引入了代谢因子,变一维瓦斯涌出量数据为多维"辅助变量"和"主导变量",构建了多维动态数据集;对车集煤矿2612工作面的实例验证结果表明:限定记忆模式下的多维GM-RBF模型拟合曲线离散性最小,瓦斯浓度变化趋势和实际监测结果最为接近,对煤矿工作面瓦斯涌出量的预测具有更高的准确性。

改进的EMD-Elman采煤工作面瓦斯涌出预测

采煤工作面时间序列的瓦斯涌出量对于煤矿安全生产具有重要意义。针对瓦斯涌出量的非线性和不稳定性的特点,基于EMD和Elman神经网络基本原理,建立改进的EMD-Elman时间序列的瓦斯涌出量预测方法,首先EMD分解提取瓦斯涌出量时间序列不同尺度信息,Elman对子模型进行预测,然后,通过加权融合,对加权结果进行PSO算法寻优处理,得出瓦斯涌出量预测结果,并对预测方法进行了应用研究,研究结果表明:工作面瓦斯涌出量预测结果吻合度为95.3%,均方误差为0.0025;改进的EMD-Elman瓦斯涌出预测方法,能够有效显示瓦斯涌出的不稳定性非线性特点,降低不稳定性对预测结果的影响,预测吻合度高达95.2%。

阳泉五矿井田瓦斯赋存特征及瓦斯涌出预测

内容提要文章通过现场试验和实验室测定获得的大量技术数据，阐明了阳泉矿务局五矿井田煤层瓦斯赋存量及回采工作面瓦斯涌出特征。对即将投产的矿井工作面瓦斯涌出量预测，评价抽放瓦斯可行性提供科学依据。

基于变分模态分解与深度集成组合模型的瓦斯涌出量预测

为提高瓦斯涌出量预测精度,提出一种基于变分模态分解(variationalmode decomposition,VMD)的注意力机制(attentionmechanism,AM)-长短期记忆(longshortterm memory, LSTM)网络与极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)组合的预测模型。利用VMD将瓦斯涌出量原始数据分解为高、低频率的分量,以长短期记忆网络时序分析模型为基础,将分解后的高频分量作为其输入。同时,引入注意力机制提取瓦斯涌出量影响因素时序数据中的关键信息,增强序列数据中关键信息的表达,提高模型的预测精度。利用XGBoost模型对低频分量进行预测,将高、低频分量的预测结果进行叠加求和,得到最终的瓦斯涌出量预测值。根据实验结果,引入注意力机制后模型的预测精度明显高于无注意力机制的预测模型,且所提出的组合模型的预测精度均高于对应的单一模型和其他对比模型,验证了该方法的有效性。

基于模态分解和时间卷积网络的瓦斯涌出量组合预测

为有效地分析和处理煤矿中产生的瓦斯涌出数据,实现精准、可靠的回采工作面绝对瓦斯涌出量预测,以提前规避瓦斯灾害,提出自适应噪声完整集成经验模态分解对瓦斯涌出量序列进行分解,对分解得到的各分量分别构建时间卷积网络模型。利用IGJO算法对TCN模型的相关超参数进行寻优,建立各分量的预测模型。使用Logistic混沌映射生成金豺种群,引入柯西-高斯变异算子,更新金豺位置并选择最优位置,增强算法搜索能力,避免种群陷入局部最优。将各分量的预测输出值叠加,得到最终的瓦斯涌出量预测值。测试结果表明,CEEMDAN-IGJO-TCN组合预测方法,降低了预测的复杂度同时提高了预测精度。

基于二次分解和BO-BiLSTM组合模型的采煤工作面瓦斯涌出量预测方法研究

为了提高采煤工作面瓦斯涌出量预测精度,提出了一种基于二次分解和BO-BiLSTM组合模型的采煤工作面瓦斯涌出量预测方法。首先运用变分模态分解(VMD)将瓦斯涌出量时序数据进行一次分解,充分利用其分解后的残余分量,并采用自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)进行二次分解;然后将分解后的所有子序列分别输入到贝叶斯算法优化双向长短期记忆网络(BO-BiLSTM)模型中进行瓦斯涌出量预测;最后将各子序列模型输出结果进行叠加得到最终瓦斯涌出量预测结果。以陕西彬长矿区某矿采煤工作面绝对瓦斯涌出量日监测数据为例进行建模和预测分析,结果表明:所提出的瓦斯涌出量组合预测模型具有较高的预测精度,验证了该模型在瓦斯涌出量预测方面的有效性和适用性。

基于KPCA-LSSVM的回采工作面瓦斯涌出量的预测

为了提高瓦斯涌出量预测精度,针对瓦斯涌出量影响因素具有线性重叠、高维非线性等问题,提出使用核主成分分析法(KPCA)对影响因素进行非线性降维。选取沈阳某矿30组样本数据,以前24组数据作为训练集,后6组数据作为测试集,将确定后的核主成分作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量,建立KPCA-LSSVM预测模型,将预测结果与PCA-LSSVM、LSSVM、多元非线性回归、KPCA-BP神经网络、PCA-BP神经网络以及BP神经网络预测结果进行对比。以最大相对误差绝对值作为模型预测精度的评价指标。研究结果表明:当选取前4个核主成分时,即达到模型训练要求。KPCA-LSSVM模型的预测最大相对误差绝对值为5.89%,预测精度均优于其他6种对比模型。研究结果可为实现瓦斯涌出量高精度预测提供参考。

基于瓦斯含量反演的工作面瓦斯涌出量动态预测研究

为解决煤矿采掘工作面瓦斯涌出量无法实时准确预测的问题,通过对采掘工作面瓦斯涌出来源和影响因素进行分析,阐述了工作面瓦斯含量反演的难点和处理方法,在此基础上建立了瓦斯含量反演模型,提出基于瓦斯含量反演的工作面瓦斯涌出量动态预测方法。该预测方法以瓦斯在煤体中的赋存状态是连续变化为前提,通过工作面煤体瓦斯含量反演并结合瓦斯涌出量特征系数的确定来对瓦斯涌出量进行预测。并在陕西象山煤矿进行工业试验,结果表明,该预测方法能够较好地对煤矿工作面瓦斯涌出量进行预测,瓦斯涌出量预测值与实测值的绝对误差范围在0.09~0.20 m^(3)/min之间,误差百分比控制在20%以内。利用该预测方法能够对采掘工作面瓦斯涌出量进行实时连续预测,保障煤矿安全高效生产。

基于ISSA-GM-BP的回采工作面瓦斯涌出量及其回风瓦斯体积分数预测

煤矿瓦斯事故破坏性强、危害范围大,回采工作面瓦斯涌出量及其回风瓦斯体积分数预测可以为制定瓦斯治理措施、预防瓦斯事故提供重要依据。为解决瓦斯涌出量及其回风瓦斯体积分数受多因素影响、数据波动大而难以准确预测的问题,在灰色预测与BP神经网络的基础上引入麻雀搜索算法(SSA),建立了一种ISSA-GM-BP模型用于回采工作面瓦斯涌出量及其回风瓦斯体积分数预测;该模型利用Chebyshev混沌映射、动态惯性权重、Lévy飞行策略算法对SSA进行改进,在灰色预测中引入动态生成系数α建立动态灰色GM(1,1,α)模型并与BP神经网络组合使用,再通过改进SSA对组合模型进行优化,利用该模型对某矿山回采工作面瓦斯涌出量及其回风瓦斯体积分数进行预测,并与SSA-BP神经网络、BP神经网络的预测结果作出对比分析。结果表明:在回采工作面瓦斯涌出量、工作面回风瓦斯体积分数2方面,ISSA-GM-BP模型预测结果与实测值之间平均相对误差分别为2.95%、2.65%,SSA-BP神经网络的平均相对误差分别为9.50%、8.00%,BP神经网络的平均相对误差分别为12.49%、9.76%,且ISSA-GM-BP模型的决定系数为0.9609、0.9587,预测值完全符合实际回采工作面瓦斯涌出量和工作面回风瓦斯体积分数的变化趋势,在预测精确性与适应性方面具有显著优势。

0x09基于CNN_BiLSTM的矿井瓦斯涌出量预测模型

为了实现对瓦斯涌出量准确预测,从而有效预防瓦斯灾害。提出1种结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)的瓦斯涌出量预测模型,采用CNN在时间序列上提取瓦斯涌出量及其影响因素的局部关键特征,有效捕捉数据的局部时序相关性;BiLSTM模型利用这些特征,通过其前向和后向处理能力,全面捕捉时间序列中长期依赖性和复杂模式。研究结果表明:该模型预测准确率达93.6%,均方误差显著低于CNN、BPNN、LSTM、BiLSTM、CNN_LSTM、CNN_BiLSTM 6个模型,决定系数接近1,表明其出色的预测能力和解释力。研究结果可有效预测瓦斯涌出量波动,有助于提高矿井瓦斯风险预警能力,提升矿井安全管理水平。

大通煤矿3^(#)煤层瓦斯赋存特征及涌出量预测

开采深度和开采速度的增加,瓦斯动力突出灾害频发,瓦斯预测以及全矿区评判成为开采任务的重要研究方向。为进一步揭示大通矿区范围内瓦斯赋存以及突出可能性,采用采区实测数据对矿井范围内瓦斯含量以及涌出量进行预测。研究结果,4个采区的瓦斯赋存量和埋深进行拟合,3^(#)煤层的埋藏深度与瓦斯含量拟合关系为W=0.0057H+2.1618(R^(2)=0.88),分源预测法分别计算了回采工作面、掘进工作面和生产采区的瓦斯涌出量,井田内3#煤层瓦斯含量具有北高南低的特征,矿井最大绝对瓦斯涌出量达14 m^(3)/min,相对瓦斯涌出量约为5.6 m^(3)/t。

基于PSO-BP神经网络算法矿井瓦斯涌出量回归预测应用

本文针对矿井瓦斯涌出量预测问题,建立了PSO-BP神经网络算法模型,收集了山西某煤矿2017年至2023年期间的20组样本数据,将其中的15组作为训练集,对剩余5组的样本数据进行瓦斯涌出量回归预测,并最终对比了PSO-BP神经网络算法与BP神经网络算法的平均绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和预测准确率等评价指标。结果表明,基于PSO-BP神经网络算法的瓦斯涌出量预测模型具有更高的准确性,能够满足矿山实际需求,具有较好的实用性和创新性,为其他矿井在瓦斯涌出量预测方面提供了一定的借鉴意义。

基于CEEMDAN-DA-GRU的瓦斯涌出量预测模型

针对瓦斯涌出量数据具有非线性、周期性的特点和实际场景下不同特征因素与瓦斯涌出量关联程度不同导致预测精度低的问题,提出一种基于完备经验模态分解和双重注意力机制的瓦斯涌出量预测模型。通过CEEMDAN方法将瓦斯涌出量数据分解为频率不同的分量,以降低非线性数据的预测难度;再计算特征注意力机制中计算各特征因素的权重,挖掘当前分量与各个特征之间的关联关系;基于门控循环单元的时序注意力机制量化历史隐藏状态对当前状态的影响,提高长时间序列预测的准确度。通过相加重构得到最终预测结果。基于陕西某矿瓦斯涌出量数据进行预测实验,所提出模型的平均绝对百分比误差为1.65%,均小于DA-GRU、GRU和SVM等对比模型,验证了该模型的有效性。

基于PCA-SAPSO-BP神经网络的瓦斯涌出量预测研究

为提高煤矿井下瓦斯涌出量预测效率和准确性,针对瓦斯涌出量影响因素的多重相关性、复杂性问题,提出使用主成分分析法对影响因素进行降维处理,针对BP神经网络收敛速度慢且易陷入局部最优解的问题,引入退火粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值;利用Matlab软件编写并构建了PCA-SAPSO-BP神经网络耦合算法对瓦斯涌出量进行预测;选取开滦钱家营煤矿瓦斯涌出量及其影响因子数据作为样本,使用BP神经网络模型、PSO-BP模型和SAPSO-BP模型对样本进行预测。结果表明:PCA-SAPSO-BP神经网络模型的预测平均相对误差为1.06%,PCA-PSO-BP模型为2.20%,PCA-BP模型为3.00%,SAPSO-BP模型为1.61%,PSO-BP模型为2.81%,BP模型为3.98%;预测模型的归一化均方误差为0.0025,希尔不等系数为0.0055,平均绝对误差为0.07 m^(3)/min,判定系数为0.9975,证明PCA-SAPSO-BP神经网络模型提高了BP模型瓦斯涌出量的预测精度。

改进Adam优化器在瓦斯涌出量预测中的应用研究

目前对基于神经网络的瓦斯涌出量预测模型的研究主要集中在瓦斯涌出问题上的表现,对模型训练中优化器性质的关注与改进较少。基于神经网络的瓦斯涌出量预测模型的训练常采用Adam算法,但Adam算法的不收敛性易造成预测模型的最佳超参数丢失,导致预测效果不佳。针对上述问题,对Adam优化器进行改进,在Adam算法中引入一种随迭代更新的矩估计参数,在保证收敛速率的同时获得更强的收敛性。以山西焦煤西山煤电集团马兰矿某回采工作面为例,在相同的循环神经网络(RNN)预测模型下测试了改进的Adam优化器在瓦斯涌出量预测中的训练效率、模型收敛性与预测准确度。测试结果表明:(1)当隐藏层数为2和3时,改进的Adam算法较Adam算法的运行时间分别缩短了18.83,13.72 s。当隐藏层数为2时,Adam算法达到最大迭代数但仍没有收敛,而改进的Adam算法达到了收敛。(2)在不同隐藏层节点数量下,Adam算法都没有在最大迭代步长内收敛,而改进的Adam算法均达到了收敛,且CPU运行时间较Adam算法分别缩短16.17,188.83,22.15 s。改进的Adam算法预测趋势的正确性更高。(3)使用tanh函数时,改进的Adam算法的运行时间较Adam算法分别缩短了22.15,41.03 s,使用ReLU函数时,改进的Adam算法与Adam算法运行时间相差不大。(4)使用改进后的Adam算法做遍历网格搜索,得到最佳的模型超参数为{3,20,tanh},均方误差、归一化的均方误差、运行时间分别为0.0785,0.000101和32.59 s。改进的Adam算法给出的最优模型对于待预测范围内出现的几个低谷及峰值趋势判断均正确,在训练集上的拟合程度适当,未见明显的过拟合现象。

基于随机森林回归算法的回采工作面瓦斯涌出量预测

回采工作面是矿井瓦斯涌出的主要场所,精准预测回采工作面的瓦斯涌出量,进而有针对性地提出防治措施,对保证矿井安全生产具有重要意义。提出了基于随机森林回归算法的回采工作面瓦斯涌出量预测方法。以工作面实测瓦斯涌出量数据为原始样本,利用Bootstrap抽样方法进行随机抽样,以袋外数据(OOB)评估分数oob_score作为随机森林回归模型调参、特征变量重要性的评判指标,计算得出模型的最佳参数、特征变量重要性占比。对各特征变量的重要性占比进行排序,并按排序进行随机森林回归模型性能分析,结果表明:随着特征变量数的增加,模型性能不会呈现规律性的变化;当特征变量数较少时,可能存在过拟合的情况。测试结果表明,所创建的随机森林回归模型预测值与实测值的平均绝对误差、平均相对误差随着特征变量数的增加呈下降趋势,特征变量数的增加可在一定程度上提高模型的预测效果。针对同一组数据,与主成分回归分析法相比,随机森林回归模型平均相对误差降低了14.29%,预测效果更好,且原理更简单、调参更容易、计算速度更快,能够为矿井回采工作面瓦斯涌出量预测提供有力的理论支撑。

基于WOA-LSTM的工作面瓦斯涌出量预测研究

为了提高瓦斯涌出量预测的科学性和准确性,提出一种基于鲸鱼优化算法(WOA)和长短期记忆网络(LSTM)的瓦斯涌出量多步预测模型。该模型首先采用皮尔逊(Pearson)相关系数法进行瓦斯涌出量影响因素的特征分析,筛选了9个主要影响瓦斯涌出量变化的特征作为模型的外部输入特征;其次采用鲸鱼优化算法对LSTM神经网络的隐藏层神经元个数、时间步长、批处理数进行优化;最后,构建WOA-LSTM模型进行瓦斯涌出量预测,实验研究了不同时间步长下模型的预测精度并对比分析了LSTM、RNN、BP模型的预测效果。结果表明:基于WOA-LSTM的瓦斯涌出量多步预测模型在3个时间步长的预测模型误差值达到最小,其平均绝对误差相较于LSTM、RNN和BP神经网络模型分别降低了41.6%、46.6%、65.8%,具有较强的鲁棒性,可为矿井瓦斯的防治提供参考。