华北型煤田底板破坏深度BP神经网络预测模型研究.pdf

邢晁瑞,李磊,王立彬,等.华北型煤田底板破坏深度 BP 神经网络预测模型研究J.矿业科学学报,2023,8(5):688-694.DOI:10.19606/ki.jmst.2023.05.010Xing Chaorui,Li Lei,Wang Libin,et al.BP neural network prediction model of floor failure depth in North China coalfieldJ.Journal of Mining Sci-ence and Technology,2023,8(5):688-694.DOI:10.19606/ki.jmst.2023.05.010华北型煤田底板破坏深度 BP 神经网络预测模型研究邢晁瑞1,李磊2,王立彬1,刘玉龙21.中国矿业大学(北京)能源与矿业学院,北京 100083;2.焦作煤业(集团)有限责任公司,河南焦作 454002收稿日期:2022-12-29 修回日期:2023-02-28作者简介:邢晁瑞(1997),男,山西临汾人,硕士研究生,主要从事水害防治和水体下采煤等方面的研究工作。Tel:18811155702,E-mail:xing_摘 要:华北型煤田开采受底板含水层严重影响,为了准确计算工作面底板破坏深度,本文结合现场实测和神经网络预测模型对其进行分析。首先采用直流电法与专门电极电缆,对九里山矿综放开采工作面 15091 的底板破坏深度进行观测;其次结合大量实际数据,应用遗传算法优化BP 神经网络,通过优化参数构建底板破坏深度预测模型,预测模型的均方误差为 0.011,平均百分比误差为 5.983%,预测集预测结果误差在 10%以下,模型可以预测底板破坏深度;最后以预测模型分析采厚和切顶卸压对工作面底板破坏深度的影响。研究结果表明,分层开采下,切顶卸压比未切顶卸压底板破坏深度约减少 77.84%;综放开采下,切顶卸压比未切顶卸压底板破坏深度约减少 59.17%;采厚对底板破坏深度的影响呈正相关。关键词:底板破坏深度;直流电法;BP 神经网络;分层开采;综放开采中图分类号:TD 05 文献标志码:A文章编号:2096-2193(2023)05-0688-07BP neural network prediction model of floor failuredepth in North China coalfieldXing Chaorui1,Li Lei2,Wang Libin1,Liu Yulong21.College of Resources and Mining Engineering,China University of Mining and Technology-Beijing,Beijing 100083,China;2.Jiaozuo Coal Industy Group,Jiaozuo Henan 454002,ChinaAbstract:North China coalfields are seriously affected by bottom aquifers.In order to accurately thedepth of damage at the working face,this paper combined actual measurement with neural network pre-diction model in analysis.Firstly,DC method with special electrode cable is employed to observe thebottom plate damage depth of 15091 in the comprehensive mining face of Jiulishan mine;secondly,based on large-scale data,genetic algorithm is applied to optimize BP neural network.The predictionmodel of bottom plate damage depth is set up by optimizing parameters.The mean square error of theprediction model was 0.011,the average percentage error was 5.983%,and the prediction error basedon prediction set was below 10%.These results indicate that the model can be used for predicting thebottom slab damage depth.Finally,the prediction model was used to analyze the effect of mining thick-ness and top cutting pressure relief on the depth of damage of the working face floor.Results show thatunder stratified mining,the depth of damage of the bottom slab is reduced by 77.84%under cut toppressure relief than uncut top pressure relief;under integrated mining,the depth of damage of the bottom第 8 卷 第 5 期2023 年 10 月矿 业 科 学 学 报JOURNAL OF MINING SCIENCE AND TECHNOLOGYVol.8 No.5Oct.2023slab is reduced by 59.17%under cut top pressure relief than uncut top pressure relief;and the effect ofmining thickness on the depth of damage of the bottom slab is positively correlated.Key words:floor failure depth;direct current method;BP netural network;fully-mechanized top-cavingmining;layer mining 承压水上采煤导致的底板突水灾害占整个矿井水害的一半左右,华北地区煤层受底板奥灰水害影响,制约着约 160108t 煤炭资源开采1-2。学者们针对底板破坏进行研究,在底板破坏理论方面,刘天泉3提出“下三带”理论及板壳理论、施龙青等4提出“下四带”理论、王作宇等5提出“零位破坏与原位张裂”理论等;在突水危险性评价方法上,提出突水系数法、五图双系数法及脆弱性指数法等6-8;在注浆工作面突水危险性方面,许延春等9-10提出注浆加固工作面基于孔隙裂隙理论的“升降型”突水模型和注浆钻孔动态“三参量”法。底板破坏深度是研究底板破坏的主要依据,目前观测底板破坏深度的方法有经验公式、数值模拟及实测方法。高延法11考虑底板坚固性和损伤给出非线性回归公式。许延春等12、李江华等13考虑埋深和大采高的影响对三下采煤规程中的公式进行修正。施龙青等14利用 matlab 考虑到底板抗破坏能力和有无切穿型断层因素的影响给出非线性回归公式。董书宁等15选取采深、采宽和采高结合统计学得出底板破坏公式。张风达16利用PSO 优化 SVM 得到底板破坏的非线性公式。学者们通过采用不同的因素指标,结合线性回归或非线性方法对底板破坏深度研究。上述研究中模型所采用的因素都较少,最多为采深、倾角、采厚、斜长、底板抗破坏能力、有无断层影响 6 种因素,实际情况下影响煤层底板破坏的因素多且复杂。本文以华北煤田 8 个工作面为背景,分析收集数据,将影响底板破坏的因素归纳为 11种,分别为采深、倾角、采厚、斜长、地质构造、注浆加固、采空区充填、分层开采、放顶煤开采、综采、切顶卸压;并以焦作矿区九里山矿的二1煤层底板为研究对象,通过直流电法观测工作面底板破坏深度,研究不同开采方式下的工作面底板破坏特征。本研究对矿区后续工作面开采选择采煤方法及防治水工程提供指导。1 工作面底板破坏深度实测1.1 工程背景九里山矿 15091 工作面处于采区边界,北侧15071 工作面已结束开采,西南东侧没有开采。煤层标高-348.844 -381.193 m,埋深约 458 m,顶板基岩厚度 275 m,走向长 425 m,倾向长 110 m,煤层厚度在 3.4 7.4 m,平均厚度 5.5 m,倾角 11。工作面采用长壁机械化放顶煤工艺,采高 3 m,采放比不小于 1 1。工作面运输巷及中间正下方施工有运输底抽巷和中间底抽巷。注浆前 15091 工作面主要受底板 L8、L2灰岩含水层影响。L8灰岩含水层厚约 8.5 m,上距煤层约 23.1 m,注浆前水压约 1.92 MPa,注浆后突水系数为 0.05 MPa/m;L2灰岩含水层厚约 12 m,隔水层厚度约 75 m,注浆前 水 压 约 3.8 MPa,注 浆 后 突 水 系 数 为0.053 MPa/m(图 1)。为保证 15091 工作面安全生产,开采前进行了底板注浆改造及断层注浆加固工程。工作面钻场位置如图 2 所示。图 1 15091 工作面综合柱状图Fig.1 Comprehensive bar chart of 15091 working face图 2 15091 工作面平面图Fig.2 15091 working face plan689第 5 期邢晁瑞等:华北型煤田底板破坏深度 BP 神经网络预测模型研究1.2 观测方法目前,工作面底板破坏深度现场测试的方法主要有钻孔注水法、直流电法、钻孔声波法等17-19。本次底板观测采用直流电法探测。在15091 工作面回风巷道内侧布置 1 个探测钻孔。采用矿井直流电法中的对称四级电剖面法,使用 YDZ(A)型直流电法仪观测底板岩层视电阻率变化,利用塑料管作为伴管和持力管将电极电缆送入孔中,并采用高压注浆封孔。观测孔中电缆有效测量长度68 m,电极间隔 2 m,总计 34 个。钻孔倾角28,方位角45,设计孔深81 m,一级、二级套管长度分别为9 m、24 m,钻孔平面和剖面如图3 所示。图 3 钻孔示意图Fig.3 Diagram of drilling hole1.3 观测结果采用异常区确定法对底板破坏深度进行分析,受扰动影响,底板岩层相对于原始岩层的视电阻率变化区域均视为异常区。采用等值线法作图得到 1倍距、2 倍距、3 倍距的视电阻率云图(图 4)。图 4中蓝色阴影区为视电阻率值相对较低区域(低阻异常区),蓝颜色越深,视电阻率值越小,表明岩层越破碎、裂隙发育或赋水越强。蓝色阴影区域的最深处是二1煤层底板的-17 -16 m 附近的岩层区域。可知,15091 工作面底板破坏最大深度约为17.0 m。图 4 15091 工作面底板破坏视电阻率云图Fig.4 Apparent resistivity map of floor failure in 15091 working face2 华北型煤田底板破坏因素分类河南、河北煤田同属华北型煤田,都受到底板石炭系与奥陶系灰岩水害的威胁,本次共收集河南和河北 54 个工作面的实测底板破坏深度16-28,归纳了影响工作面底板破坏深度的 11 个因素,包括采深、倾角、采高、斜长、地质构造、注浆加固、采空区充填、分层开采、放顶煤开采、综合机械化开采、切顶,其中地质构造、注浆加固、采空区充填、分层开采、放顶煤开采、综合机械化开采、切顶这 7 个因素采用等级分类变量,用 0 代表无、1 代表有。归纳数据见表 1。2.1 遗传算法优化的 BP 神经网络对收集的数据采用遗传算法优化 BP 神经网络构建预测模型。遗传算法参数中的交叉概率和变异概率是影响优化的重要参数。交叉概率决定种群的丰富程度,种群丰富程度越高,优良个体被破坏的可能性就越高;变异概率是决定模型能否跳出局部极值而找到全局最优解的关键。因此,参数的选择直接影响算法的优化结果,对变异概率和交690矿 业 科 学 学 报第 8 卷表 1 训练集样本数据Table 1 Sample data of training set工作面采深/m 倾角/()采高/m斜长/m构造注浆加固采空区充填分层开采放顶煤开采综合机械化开采切顶实测/m告成矿 21021415114.7154000010010.0超化矿 221214301710101000010015.0超化矿 2206131613.810141000010012.9城郊矿 2110581093.5356000001027.0城郊矿 270381092.8342000001024.6赵固一矿 1101171033.6175110100023.48赵固一矿 1111157023.5176010001019.48赵固一矿 1600155066.4205.5111001028.0陈四楼矿 21301584102.7149110001014.0陈四楼矿 2120144042.61175110001012.05陈四楼矿 21110500252.62200110001016.2陈四楼矿 2517765122.63196110001034.25朝川矿 21090452183.5195100001024.46朱村矿 5400221041.38102001001012.0朱村矿 5400221041.3810210100105.0古汉山 15071520135.1140110001015.99鹤壁三矿 128230263.5180001001020.0新义矿 1101170064160110001040.0平顶山十二矿 1706275062150000001014.2平顶山十一矿 22080740205.7125110010019.7平顶山二矿 2309047381.83164.5100001025.5赵固二矿 110506905.56.32180110001034.8九里山矿 141413009.53.5111110100111.0九里山矿 15091458115.5110110010017.0邯郸王凤矿 1830123151.17001000108.0邯郸王凤矿 1951123151.1100110001013.4邯郸王凤矿 1930118182.580110001010.0邯郸某矿 2911195135.3383011001012.40邯郸某矿 12121 000143.8150110001035.0邯郸某矿 670732055.54511100103.6牛儿庄 56805452171.66130010001016.86邢台矿 780225943160100001016.40邢台矿 7607 窄32045.46011100109.70邢台矿 7607 宽32045.4100101001011.70某矿 760840062.780001001010.20邢东矿 21211 000123.7150110001032.50章村矿三井 39126260263.4133011001011.00东庞矿 9103237126.270110010012.43井陉一矿 4707 小 140093.53401010008.00井陉一矿 4707 小 2400943401101006.00井陉一矿 4707 大405944601001008.50井陉三矿 5701(1)227123.53001100103.50井陉三矿 5701(2)227123.53011100107.00赵各庄 1237(1)900262200011001027.00赵各庄 1237(2)1 000302200111001038.00赵各庄 12 槽煤 12371 0562610200111001035.00东欢坨矿 8 煤孤岛面436203.590000001015.40峰峰二矿 2701(1)145161.5120010001014.00峰峰二矿 2701(2)14515.51.5120110001018.00峰峰三矿 3707130151.4135111001012.00峰峰四矿 4804110121.4100111000010.70羊东矿 8469700101.2160110001025.00辛安矿 112145636204.2170000010020.24九龙矿 15445N74013.51.6126110001034.00691第 5 期邢晁瑞等:华北型煤田底板破坏深度 BP 神经网络预测模型研究叉概率的选择,传统的遗传算法一般选择的交叉概率 0.4 0.99,变异概率 0.000 1 0.1。输入端为 11 个自变量,输出端为 1 个因变量,利用newff 函数,并在多次试验中调整参数,以达到最优的结果。初始种群规模取 120,最大进化代数取 80,交叉概率取 0.9,变异概率取 0.1,采用单输入层、单隐含层、单输出层,对训练样本进行随机排序,减少样本本身对模型的误差,其中训练样本 46个,预测样本 8 个,对模型进行训练。隐含层节点的确定过程见表 2,神经网络训练结果与标准BP 神经网络对比见表 3。将随机选取的华北煤田 8 个工作面的相关数据代入优化后的 BP 神经网络底板破坏深度预测模型,与实测数据进行对比(表 4)。表 2 隐含层训练过程Table 2 Implicit layer training process隐含层节点数训练集的均方误差40.02650.02660.01170.02380.02490.052100.019110.104120.027130.046表 3 神经网络训练结果Table 3 Training results of neural network误差度量项BP 神经网络GA-BP 神经网络平均绝对误差3.4041.346均方误差18.0602.584均方误差根4.2511.608平均绝对百分比误差/%19.3475.983表 4 样本预测值Table 4 Sample predicted values样本序号实测值GA-BP 值GA-BP 误差/%邯郸某矿 121235.0034.012.83朱村矿 5400212.0010.859.58赵固二矿 1105034.8033.413.99辛安矿 11214520.2420.400.79邯郸王凤矿 195113.4013.873.51朝川矿 2109024.4627.4912.39开滦赵各庄12 槽煤 123735.0037.336.66东欢坨矿 8 煤孤岛面15.4016.648.05表 2 至表 4 表明,最佳的隐含层节点数为 6,相应的均方误差为 0.011,平均百分比误差为5.983%,训练模型的预测值误差基本在 10%以下,表明构建模型具有预测效果,可以作为底板破坏深度的预测模型。2.2 采厚和切顶卸压对底板破坏深度影响的回归分析采用优化后的 BP 神经网络底板破坏模型研究采高和切顶卸压对底板破坏深度的影响,以表1 中14141 工作面为切顶卸压研究对象,以15091工作面采放总厚度5.5 m、6.5 m、7.5 m、8.5 m、10.0 m 为采厚研究对象,比较分层开采与综放开采在不同情况下的底板破坏深度(表 5)。表 5 不同条件下工作面底板破坏深度的预测值Table 5 Predicted depth of damage of the bottom plate of the working face under different conditions工作面分类采深/m 倾角/()采厚/m斜长/m构造注浆加固充填分层综放综采切顶预测值/m14141分层开采综放开采3009.53.5111110100112.013009.53.5111110100021.363009.56.9111110010110.973009.56.9111110010017.4615091综放开采458115.5110110010016.49458116.5110110010016.60458117.5110110010018.49458118.5110110010022.484581110110110010028.66692矿 业 科 学 学 报第 8 卷 由表 5 可知,14141 工作面采用分层开采方式时,在采深、倾角、采厚、斜长等条件相同的情况下,切顶卸压比未切顶卸压底板破坏深度减少约77.85%;14141 工作面采用综放开采方式时,切顶卸压比未切顶卸压底板破坏深度减少约 59.17%。可见无论是分层开采还是综放开采,切顶卸压均可有效减少煤层底板破坏深度,尤其对坚硬顶板,切顶可以释放煤层底板压力,缩短悬顶距,使顶板的垮落高度和碎胀系数增加,减弱顶板垮落对于底板的冲击作用和对巷道的支承压力,从而减少工作面底板的破坏深度。由表 5 还可以看出,15091 工作面采用综放开采时,采厚对底板破坏深度的影响呈正相关。在采厚5.5 m 的基础上,采厚增加至6.5 m、7.5 m、8.5 m、10.0 m 的底板破坏深度增加率分别为 0.69%、12.14%、36.35%、73.86%,说明采厚增大会增大围岩的支承压力,造成围岩损伤,来压加剧,从而影响工作面的安全生产。3 结 论(1)采用直流电法对工作面底板破坏深度进行观测,采用视电阻率云图分析,得到 15091 工作面底板破坏深度为 17.00 m。(2)收集 54 个工作面底板破坏深度实测数据,采用 matlab 构建遗传算法优化 BP 模型,以 11种因素为输入值,确定最佳的隐含层节点数为 6,相应的均方误差为 0.011,平均百分比误差为5.983%,训练模型的预测值误差在 10%以下。(3)采用预测模型分析采厚和切顶卸压。分层开采下,切顶卸压比未切顶卸压底板破坏深度约减少77.84%;综放开采下,切顶卸压比未切顶卸压底板破坏深度约减少 59.17%。采厚对底板破坏深度的影响呈正相关,相比于采厚 5.5 m,采厚为 6.5 m、7.5 m、8.5 m、10.0 m 的底板破坏深度的增加率分别为0.69%、12.14%、36.35%、73.86%。参考文献1 崔芳鹏,武强,林元惠,等.中国煤矿水害综合防治技术与方法研究J.矿业科学学报,2018,3(3):219-228.CuiFangpeng,WuQiang,LinYuanhui,etal.Prevention and control techniques&methods for waterdisasters at coal mines in ChinaJ.Journal of MiningScience and Technology,2018,3(3):219-228.2 李慎举,崔芳鹏,武强等.霍宝干河煤矿 10 号煤层底板突水危险性评价与防治J.矿业科学学报,2016,1(1):9-15.Li Shenju,Cui 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