基于CEEMDAN和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预测研究

为提高采煤工作面涌水量预测准确度,收集大量工作面涌水量观测数据进行整理、统计、分析,将涌水量稳定性、周期性和季节性特征考虑在内,提出1种基于数据驱动的完全自适应模态分解算法(CEEMDAN)和改进的混合时间序列模型工作面涌水量预测方法。该方法利用CEEMDAN处理涌水量数据,构建麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)和自回归移动平均模型(ARIMA)并行级联而成的混合时间序列模型对工作面涌水量进行预测。研究结果表明:该模型预测结果与真实数据相差更小,平均绝对误差为6.36 m 3/h,均方根误差为10.6 m 3/h,模型拟合系数为0.95,更适用于工作面涌水量预测。研究结果可为矿井工作面涌水量预测及防控提供参考。

彬长大佛寺矿井涌水量时序预测

为提高矿井涌水量预测精度,解决矿井涌水量预测无法及时响应动态变化的问题,构建一种基于模态分解和深度学习的矿井涌水量多因素时间序列组合预测模型。使用变分模态分解和灰色关联分析筛选主控因素,通过双向长短期记忆网络和卷积长短期记忆网络对高、低频模态分量进行预测。结果表明:对比不同时序预测模型,变分模态分解可以有效捕捉时序数据中的长期依赖关系,提供了更加准确的长期时序数据预测能力;经过鲸鱼优化、贝叶斯优化算法对不同频率模态分量的处理,有效降低了高频部分的无序性、复杂性并优化了较为线性、缓慢的低频部分;验证了矿井涌水量时序预测中的变分模态深度学习组合模型的有效性和适用性,预测精度满足生产需求。该理论丰富了矿井涌水量时序预测方法,对煤矿水害预防具有一定的理论意义。

基于降雨量数据的程潮铁矿涌水量时序性预测模型

无底柱分段崩落法开采必然形成大范围的地表塌陷区,所分布的导水裂隙将导致大量的地表降水向下渗透,引起巷道涌水量骤增,程潮铁矿现已进入-500 m开采水平,大气降雨与崩落法开采所引发的裂隙持续动态发展之间的相互作用机制十分复杂。因此,为科学准确地预测井下涌水量,本研究提出了一种以降雨量为输入数据的涌水量灰色GM(1,2)时序性预测模型。以程潮铁矿2019—2021年的降雨量、涌水量实际数据为训练样本,充分考虑崩落法开采对上覆岩体的持续影响,引入时序性系数K对模型进行优化,最终建立的灰色GM(1,2)时序性预测模型与传统的GM(1,2)预测模型相比,预测精度平均提高了7.79%。运用该模型对2022年的涌水量进行预测检验结果表明,其旱、雨两季的预测精度分别为93.51%、93.58%,预测效果较好。研究成果是通过地表降雨量数据直接预测矿山井下涌水量数据的一种有效方法。

广西盘龙铅锌矿涌水量时间序列变化特征分析及ARIMA预测

广西盘龙铅锌矿是一个岩溶大水量矿山,因毗邻珠江流域黔江河段,随着不断向深部开拓,坑道突水防治成为首要安全事务。根据该矿2010—2021年涌水量时间序列,运用统计学方法和重标极差法(R/S分析)对时间序列变化特征进行分析,并利用自回归移动平均模型(ARIMA)开展涌水量预测。结果表明:盘龙铅锌矿涌水量序列总体上呈现右偏长尾、尖峰-平峰态和非平稳特征;年内序列Hurst指数为0.7801-0.9949,年内变化具有季节性特点;年际序列Hurst指数为0.7005,具有相对较弱的长程依赖性,与矿山开采深度加大和黔江蓄水影响有关。基于2010—2019年涌水量时间序列,用ARIMA模型预测2020年-120 m标高上段和下段的矿坑涌水量分别为4323.7和6274.0 m^(3)/h,与实测值误差分别为2.49%和3.14%。

亭南煤矿涌水量时间序列预测研究

矿井水害是影响煤矿安全高效开采的主要地质因素之一,而矿井涌水量的准确预测对煤矿防治水工作具有重要的意义。本文使用时间序列分析软件(SPSS)对亭南煤矿2007年1月-2019年12月月度涌水量数据分析,建立了ARIMA(1,1,1)预测模型,并利用该模型对2020年1月-2020年6月的涌水量数据进行预测,结果表明:与实际涌水量最大相对误差为2.306%,最小相对误差仅为0.464%,模型精度较高,能够很好地对亭南煤矿涌水量进行预测。

渗漏源等效模拟参数与舱段进水量相关性研究

以实机舱段结构及渗漏源参数为定量,吃水高度、姿态角、漂浮时间、进水量等参数为变量,基于舱段模型舱内外水线高度监测试验装置和进水量实时输出监测程序,开展系列舱段模型制作和渗漏特性试验研究。试验表明该试验装置/程序可用于研究目标舱段渗流特性与进水量、进水时间的相关性关系,对于探索缩比模型相对实机舱段缝隙渗漏源的渗漏源简化模拟方法也具有一定的适用性。数据结果表明:渗漏源参数中渗漏源面积、渗漏源形状及位置分布均会对舱段进水特性产生一定影响。其中,调整渗漏源位置可一定程度增加最终进水量,而调整渗漏源面积则可有效改变舱段的进水速度和进水时间。通过不断迭代优化舱段模型的渗漏源参数,梳理提炼了与实机舱段结构渗流时间、进水量等参数相等效的模型舱段设计方法,基于所提方法,可将实机舱段的漂浮特性研究问题以舱段模型代替,从而有效缩短研究周期和研究。

用于煤矿巷道涌水治理的新型注浆堵水材料制备及性能评价

以聚醚多元醇PTMG、甲苯二异氰酸酯TDI、二苯基甲烷二异氰酸酯MDI、1,4-丁二醇BDO和甲基膦酸二甲酯DMMP为主要原料,并结合缓凝剂、催化剂和溶剂等其他化学试剂,制备了一种适用于煤矿巷道涌水治理的新型注浆堵水材料,并对其性能进行了评价。结果表明:当TDI加量为2%、MDI加量为6%、DMMP加量为10%、,催化剂加量为1%、缓凝剂加量为2%时所制备的新型注浆堵水材料具有良好的综合性能,其凝胶时间、包水性、遇水膨胀率、发泡率和压缩强度均能满足相关标准的指标要求。研制的新型注浆堵水材料能够满足煤矿巷道涌水治理对注浆堵水材料综合性能的要求。

矿井涌水量混沌时间序列分析与预测

矿井地下水系统是个非线性系统,由于地下水系统的复杂性,很难完全确定影响矿井涌水量的因素,因此传统的矿井涌水预测表现出较大的局限性。而混沌时间序列分析能够利用单变量处理方法,分析矿井地下水系统中,由于多因素耦合作用所产生的矿井涌水量时间序列。通过对某矿区1985年9月至2005年2月矿井涌水量时间序列资料的分析,显示矿井涌水量时间序列具有混沌特征;通过对比预测值和实测值,表明预测精度高。因此,混沌时间序列分析方法用于矿井涌水量预测是可行的。

岩溶隧道涌水对降雨的响应特征

引入时间序列分析方法,以铜锣山岩溶长大隧道为例,采用相关分析和频谱分析,定量研究了该隧道涌水对降雨的响应特征。结果表明,隧址区岩溶地下水系统储量十分丰富,具有很强的调节能力和过滤作用,致使隧道涌水与降雨的相关程度不高,平均滞后时间长达12.62 d,由此推断,隧道涌水与降雨之间的连通性较差。此研究成果可为隧道后期的防排水管理提供科学依据。

矿井涌水量时间序列混沌特性的Kolmogorov熵判别

根据相空间重构理论和技术以及G-P算法,在嵌入维按等间隔m不断增加的情况下,在无标度区间内,作等斜率线性回归,利用最小二乘法得到6个典型矿区矿井涌水量时间序列的Kolmogorov熵。结果表明其具有混沌特性,从而可为确定矿区地下水系统特征、性质和矿井涌水量预测模式提供理论依据。

畦灌施肥模式对土壤水氮时空分布的影响

对冬小麦生长期施用尿素条件下不同畦灌施肥模式的土壤水和氮时空分布状况及变化趋势开展研究,评价作物有效根系层土壤水氮沿畦长空间分布均匀性,探讨适宜的畦灌施肥模式。结果表明,畦灌施肥模式差异对作物有效根系层土壤水分沿畦长空间分布状况及其分布均匀性的影响较小,而对土壤氮素的影响较为明显。基于入畦单宽流量4L.s-1.m-1和在灌溉全程内均匀施肥的畦灌施肥模式,可在返青水和扬花水灌后2d作物有效根系层内形成较佳的土壤水氮空间分布状态及其分布均匀性,该效果对返青水可延续到灌后10d。采用较大流量和全程施肥的畦灌施肥模式,可为作物高效吸收利用水肥提供相对均布的土壤水氮状态。

基于ARIMA乘积季节模型的矿井涌水量预测研究

为提高煤矿对矿井涌水量预测的准确性,基于ARIMA季节乘积模型,提出一种新的矿井涌水量的预测方法,通过普通差分和季节差分保证矿井涌水量时间序列的平稳化,以模型定阶、参数估计和假设检验等过程建立合适的乘积季节模型ARIMA(2,1,1)(1,1,1)_(12)。利用该模型对某煤矿2015年各月的涌水量进行预测,得出预测结果,并与实测数据进行了对比分析。研究结果表明:预测结果与实际数据最大误差为3.43%,最小误差仅为0.77%,与实测数据有较好的拟合,预测效果较好,能够很好地满足煤矿实际需求,验证了乘积季节模型可以对矿井涌水量的能做出准确预测,为煤矿生产中涌水量预报和水害防治工作提供了新的思路。

畦灌不同施肥模式对夏玉米田间水氮分布的影响

为了探究夏玉米畦灌条件下适宜的灌溉施肥模式,在大田试验条件下对不同施肥方式（液施和撒施）、液施不同施肥时机和不同入畦流量下土壤水氮空间分布状况及其变化趋势进行了研究。结果表明,灌后2d土壤水分空间分布差异明显小于硝态氮,适当增大入畦流量有助于改善沿畦长方向土壤水分空间分布均匀性。灌后2d不同处理间作物有效根系层土壤硝态氮和土壤水分的贮存效率（土壤有效根系层土壤硝态氮占0—100cm土层中硝态氮的比重）变化都不明显。入畦流量相同时,液施情况下硝态氮沿畦长分布均匀性（介于86.1%~96.9%之间）高于撒施（介于89.3%~89.7%之间）。基于入畦单宽流量为4L/（s·m）、灌水至畦长33%处时均匀施肥的畦灌施肥模式,玉米根系层中土壤水氮含量比重较高,而且土壤水分与土壤硝态氮沿畦长分布均匀性最好,从而形成了有助于作物吸收的均匀的土壤水氮空间分布状态。

基于时间推进自由尾迹方法的俯仰状态旋翼尾迹和入流特性计算

推导了旋翼俯仰运动时的桨叶挥舞运动方程,给出了桨叶升力面模型和尾迹时间推进预测-校正算法,并结合涡核模型和旋翼配平分析模型,建立了一个时间推进旋翼自由尾迹计算方法。通过计算的旋翼入流值与实验值的对比,验证了计算方法的有效性,利用该方法,计算了旋翼在俯仰运动时尾迹几何形状的畸变特点,并分析了俯仰运动时旋翼的入流特性。

矿井涌水量时间序列ARIMA预测模型

为对矿井涌水量进行准确预测,以矿井涌水量历史时序数据为基础,提出一种综合自回归移动平均模型.建模时首先需要对涌水量时间序列进行平稳化处理,根据拖尾、截尾情况及BIC数值初步确定一个模型,进行参数估计、假设检验,并作出必要调整,反复循环,直至获得较为满意的ARIMA模型.以东欢坨矿1991年1月到2014年4月月度涌水量进行实验分析,最终建立了ARIMA(1,1,1)预测模型,利用该模型进行预测,最大误差为2.1829%,最小误差仅为0.2885%,模型精度较高,能够很好地满足实际工程需要.研究结果表明:ARIMA模型对矿井涌水量短期预测是可行的.

一类动态交通分配中的输出流模型及其数值解法

已知路段输入流,基于Greenshields提出的速度-密度关系模型以及Jayakrishnan et.al提出的改进的Greenshields速度-密度关系模型所描述的路段交通流特征,分别给出了关于路段输出流的常微分方程模型。针对无法得到该模型的解析解,利用龙格-库塔-芬尔格算法给出初始条件下的数值解。在已知输出流的条件下,每个时刻的路段交通流的行程时间也相应给出。仿真结果表明,针对两类不同速度-密度关系所建立的输出流模型,所得到每个时刻的输出流基本相似,但路段行程时间存在明显差异。与交通流调查数据比较,基于改进的Greenshields速度-密度关系的输出流模型的行程时间更接近真实情况。

基于时间序列模型的隧道涌水量反演与预测

鉴于使用确定性模型预测隧道涌水量时存在难以准确获取水文地质参数等诸多不便,本文将地下水系统视为"黑箱"模型,通过提取隧道涌水量历史观测数据本身蕴涵的趋势、周期和随机变化规律,建立了隧道涌水的时间序列预测模型。经用于铜锣山隧道实例,反演系列的平均绝对误差为14.67%,预测序列的平均绝对误差为14.34%,表明模型的整体预测精度较高。

基于GA-SVM的矿井涌水量预测

矿井涌水量的准确预测对预防矿山透水事故的发生至关重要,提出利用GA优化的SVM模型(GA-SVM)来实现矿井涌水量的短期准确预测。该方法利用GA的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数,提高了预测的准确率。首先,利用微熵率法求矿井涌水量时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间,进行相空间重构。其次,采集义煤集团千秋煤矿2011—2015年实际涌水量的时间序列,利用GA-SVM模型对最后12组数据进行预测,其预测平均绝对百分比误差仅为0.92%,最大相对误差为2.62%。最后,与PSO-SVM和BP神经网络预测进行对比,结果表明GA-SVM优化模型适用于矿井涌水量的预测并且预测精度较高。

泡沫分离器去除养殖循环水中不同粒径细微颗粒物的效果

为高效去除循环水养殖中的细微颗粒物,通过试验优化射流式泡沫分离器的水力停留时间和进气量,并结合相关理论研究分析不同粒径区间颗粒物的去除情况。以孔径125μm转鼓式微滤机出水口的水体作为泡沫分离原样进行批处理试验,以颗粒物去除率为指标优化水力停留时间和进气量;以4个粒径区间≤10、(29)10~50、(29)50~90和(29)90μm的颗粒物质量浓度变化率为指标分析各区间的颗粒物去除情况。养殖水中细微颗粒物在泡沫分离时,细化气泡和增加水力停留时间在提高去除率中会达到极值,水力停留时间和进气量对颗粒物去除率有显著影响,水力停留时间为2.0 min和进气量为1.3 L/min时,去除率较高为(34.06%±4.37%);泡沫分离对粒径≤90μm的颗粒物都有较好的去除作用,且对粒径≤10和(29)50~90μm的颗粒物去除率相对较高,而对粒径(29)90μm的颗粒物去除较困难。

沟灌管理参数优化策略比较与最优灌水时间估算

沟灌是中耕作物常采用的灌水技术,但灌水质量不高仍是目前存在的主要问题。为进一步提高沟灌灌水质量,该研究以在陕西省关中平原进行的45组沟灌试验为基础,结合数值模拟方法,量化比较了3种沟灌管理参数优化策略(策略1:仅对灌水时间优化;策略2:仅对入沟流量优化;策略3:同时对入沟流量与灌水时间优化)对灌水质量的提升效果,提出了适用于尾部闭合条件下的沟灌最优灌水时间简化估算方法。结果表明,策略3较策略1和策略2可更为明显地提高沟灌灌水质量;若仅从提高灌水质量的角度考虑,推荐采用策略3,若同时考虑优化策略的实用性,则推荐采用策略1。不同土壤入渗能力和灌水技术要素组合条件下最优灌水时间与水流推进至0.75倍沟长所需时间可采用线性函数表征,与所有验证组合模拟结果比较的平均绝对百分比误差为16.71%。采用该研究方法所得策略1和策略3条件下的最优灌水时间估算值与WinSRFR软件模拟结果基本一致,所有沟灌试验点平均绝对百分比误差分别为10.88%和12.00%。运用策略1和策略3条件下所得最优灌水时间估算值进行灌水质量模拟,综合灌水质量指标≥85.0%占有效沟灌试验点的比例分别为77.3%和90.2%,较现状条件下(64.4%)有明显提升,表明该研究对尾部闭合条件下沟灌最优灌水时间估算具有较强可靠性,可获得较高的灌水质量。该研究方法仅需观测水流推进至0.75倍沟长的时间即可估算尾部闭合条件下沟灌系统最优灌水时间,实用性较强,可为地面灌溉实时反馈控制系统提供理论基础。