工作面顶板周期来压灾变预测和拓扑预测

1、 专业技术文件 / Technical documentation 编号： 工作面顶板周期来压灾变预测和拓扑预测Through the process agreement to achieve a unified action policy for different people, so as to coordinate action, reduce blindness, and make the work orderly.编制：_日期：_工作面顶板周期来压灾变预测和拓扑预测温馨提示：该文件为本公司员工进行生产和各项管理工作共同的技术依据，通过对具体的工作环节进行规范、约束，以确保生产、管理

2、活动的正常、有序、优质进行。本文档可根据实际情况进行修改和使用。 摘要工作面顶板周期来压是矿井灾害之一本文用灰色系统理论的灾变预测和拓扑预测对工作面顶板周期来压进行了研究, 并利用义马跃进煤矿支柱载荷的观测数据和工作面顶板周期来压的关系对工作面顶板周期来压进行预测, 得出了精度较高的预测结果, 为工作面顶板周期来压的预测提供了新的思路关键词周期来压灾变预测拓扑预测中图法分类号TD 327.2Study of Disaster and Expandation Prediction ofPeriodic Roof Weighting in Working FaceAnHongchang(Dept.

3、of Resources & Materials Engineering, Jiaozuo Institute of Technology, Jiaozuo 454000)AbstractPeriodic roof weighting in working face is one of serious disasters in coal mine. The authors have studied on periodic roof weighting in working face by disaster and expandation prediction methods which

4、 belong to grey system theory, thus, higher pricision prediction result from real data is obtained. Some proposals have provided for the prediction of periodic roof weighting in working face.Keywordsperiodic roof weighting; disaster prediction; expandation prediction0引言工作面顶板周期来压是矿井生产过程中周期出现的现象, 属于矿井

5、灾害, 掌握它的规律对矿井安全生产来说是极其重要的目前, 工作面顶板周期来压预测的重要性已被普遍认识但经常要做的工作是根据工作面顶板周期来压的规律和实际观测的数据对工作面顶板周期来压的未来情况进行预测, 从而可以在周期来压前采取适当的措施, 避免灾害发生, 保证安全生产本文用灰色系统理论的灾变预测和拓扑预测对工作面顶板周期来压的预测进行了探讨1工作面顶板周期来压的预测模型141.1灰色预测GM(1, 1)模型灰色预测GM(1, 1)模型的建模过程如下:(1)对支柱载荷变量X(0)=X(0)(1), X(0)(2), , X(0)(n), 作一次累加生成(1-AGO), 得其一次累加生成为X(1

6、)=X(1)(1), X(1)(2), , X(1)(n)式中:(2)由式解得a及u式中:(3)根据式得到(4)对步骤(3)得到的作一次累减生成(1-IAGO), 得支柱载荷预测序列为式中:1.2灾变预测模型如给定支柱载荷变量X(0)X(0)=X(0)(1), X(0)(2), , X(0)(n)令为灾变值, 如果在X(0)中有其中, 或则X(0)称为支柱载荷变量X(0)的灾变序列另记W(0)=W(0)(1), W(0)(2), , W(0)(N)=1, 2, , n称为对应于灾变序列的“时间”序列W(0)即相当于灰色预测模型中的X(0)至此, 便可以用式进行预测1.3拓扑预测模型对支柱载荷变

7、量X(0), 在二维平面上, 按点k, X(0)(k) 可以描绘出曲线X(0)在曲线上给定一系列纵坐标值i(i=1, 2, , m), 称为阀值设X(0)中最大数为maxX(0), 最小值为minX(0)应有minX(0)imaxX(0)(i=1, 2, , m), 对于每一个阀值i, 取下述映射i=X(0)mt(0)i其中, mt(0)i(k)是水平线i与曲线X(0)相切的第k(k=1, 2, , n)点的横坐标值称(k)为对应于i的用于拓扑的支柱载荷序列为统一起见, 记=这里, Wi(0)相当于灰色预测模型中的x10对于每一个阀值i, 用式进行计算然后把每一个预测的未来数据和对应的i组成的

8、有序实数对看作点描绘出曲线, 新绘出的曲线即拓扑曲线, 从中可以看出支柱载荷变量X(0)的未来发展变化2实例分析义马局跃进煤矿16050工作面在推进了25 m后, 为了掌握矿压显现规律, 并为安全生产提供依据, 进行了一系列数据观测我们利用支柱载荷的观测数据(表1), 运用灾变预测和拓扑预测模型对工作面顶板周期来压进行预测2.1灾变预测及其精度检验2.1.1灾变预测根据表1数据得支柱载荷变化曲线如图1细实线所示, 序号为连续观测日期在正常生产情况下, 观测日期和推进距离一一对应因此, 在灾变预测中可用序号代替“时间”推进距离表1推进距离和支柱载荷数据Tab.1Data of push dist

9、ance and prop load序号推进距离m支柱载荷kN/根序号推进距离m支柱载荷kN/根序号推进距离m支柱载荷kN/根1234567891011121326.027.327.328.629.931.232.533.835.136.437.740.341.638.932.841.238.138.531.445.029.165.273.638.229.436.21415161718192021222324252642.944.244.246.849.450.750.752.053.354.655.957.257.245.534.442.140.740.150.129.430.821.536

10、.522.144.150.3272829303132333435363758.561.162.463.765.066.367.670.271.572.875.439.411.238.232.430.836.339.953.560.348.342.7图1支柱载荷变化曲线Fig.1Changed currve of prop load根据矿山压力理论和周期来压规律, 我们以支柱载荷平均值加一倍的均方差作为工作面来压判据根据测得数据, 算得判据为51.03?kN/根从图1细实线部分及数据的整体波动性可以看出, 沿工作面推进方向共出现4次顶板来压为了能反映实际情况, 取灾变值为50.0?kN/根由此,

11、 根据灾害预测模型, 可得到对应于灾变序列的“时间”序列W(0)=W(0)(1), W(0)(2), W(0)(3), W(0)(4)=9, 19, 26, 34用 灰色预测模型建模如下:作1-AGO, 得对应于灾变序列的“时间”序列的一次累加生成序列W(1)=W(1)(1), W(1)(2), W(1)(3), W(1)(4)=9, 28, 54, 88计算数据矩阵B及YN由式得即a=-0.284?7, u=13.949?5于是有根据上式, 得对应于灾变序列的“时间”序列的一次累加生成序列的预测值序列, 即=9, 28.1, 53.5, 87.3, 132.1, 191.8作1-IAGO,

12、得对应于灾变序列的“时间”序列的预测值序列, 即=9, 19.1 ,25.4, 33.8, 44.8, 59.72.1.2灾变预测的精度检验为了检验预测模型的可靠性, 下面分别就其残差、关联度和后验差进行精度检验(1)残差检验:残差检验是利用实际值和计算值, 根据其差值和误差的大小来判断精度, 即:模型计算值:9, 28.1, 53.5, 87.3；实际1-AGO值:9, 28, 54, 88；残差:0, -0.1, 0.5, 0.7；误差/%:0, -0.36, 0.90, 0.80预测值:0, 19.1, 25.4, 33.8；实际值:9, 19, 26, 34；残差:0, -0.1, 0

13、.6, 0.2；误差/%:0, -0.53, 2.31, 0.59从计算的结果看出, 残差最大值为0.7, 误差最大值为2.31%(2)关联度检验:以(t)的导数作为参考数列与W(0)作关联度检验取最大差百分比为50%, 关联度=70.3%, 根据经验该模型是令人满意的(3)后验差检验:后验差比值C=0.032, 小误差频率P=1, 根据P0.95, C0.35为一级模型, 所以本模型为一级模型2.2拓扑预测及其精度检验2.2.1拓扑预测对于支柱载荷变量X(0), 有maxX(0)=83.6, minX(0)=11.2因此, 取阀值1=21.5, 2=30, 4=40, 4=50, 5=60由

14、1.3拓扑预测模型, 对1=21.5, 有对应的支柱载荷序列=22, 24, 27.8, 28.4；对2=30, 有对应的支柱载荷序列=8, 12, 20, 21, 22.6, 23.4, 24.5, 27.5, 28.8, 31；对3=40, 有对应的支柱载荷序列=2.9,3.4,6.7,7.3,8.4,10.9,13.5,14.5,15.6,19.5,24.9,27.2,33对4=50, 有对应的支柱载荷序列=8.6, 10.8, 19, 26, 33.8, 35.8；对5=60, 有对应的支柱载荷序列 =8.8, 10.4, 34.8, 35.2；分别对上述各阀值对应的序列按灰色预测模型

15、建模有根据上述模型, 得到支柱载荷阀值和与其相应的模型计算值的对照表(表2)表2支柱载荷阀值和其相应的模型计算值Tab.2Relative threshold value of prop load and calculated value of concerned mode支柱载荷阀值kN/根相应的模型计算值21.52246.673.2102.1133.4167.4204.2244.0287.3334.1384.9439.9499.6564.330824.642.662.283.4106.4131.3158.3187.6219.3253.7291.0331.4375.3422.8474.453

16、0.3590.8402.98.214.521.930.641.053.267.684.8105.0128.8157.0190.3229.7276.2331.2396.2508.623.442.266.296.7135.5184.9247.7608.826.151.990.2147.1对表2进行处理(1-IAGO及略去出现在3759之外的值), 得到部分拓扑预测值(表3)表3部分拓扑预测值Tab.3Incomplete expandation prediction value支柱载荷阀值kN/根预测出现的序列21.539.946.950.855.159.73040.443.847.551.555

17、.54038.346.554.95038.949.36038.457.2根据表3数据可以绘出支柱载荷的未来拓扑曲线如图1所示的粗虚线2.2.2拓扑预测的精度检验这里, 仅对拓扑预测进行残差检验实际值是从图1中得到的估计值(1)阀值为21.5?kN/根模型预测值:2224.626.628.9实际值:222427.828.4残差:00.6-1.20.5误差%:02.5-4.31.8(2)阀值为30?kN/根模型预测值:816.61819.621.223.024.927.029.331.7实际值:812202122.623.424.527.528.831残差:04.6-2-0.4-1.4-0.40.

18、4-0.50.50.7误差%:038.3-10-1.9-6.2-1.71.6-1.81.72.3(3)阀值为40?kN/根模型预测值:2.95.36.37.48.710.412.214.417.220.223.828.233.3实际值:2.93.46.77.38.410.913.514.515.619.524.927.233残差:01.9-0.40.10.3-0.5-1.3-0.11.60.7-1.11.00.3误差%:055.9-5.91.43.6-4.6-9.6-0.710.33.6-4.43.70.9(4)阀值为50?kN/根模型预测值:8.614.818.82430.538.8实际值:8.610.8192633.835.8残差:04-0.2-2-3.33.0误差%:037-1.1-7.7-9.88.4(5)阀值为60?kN/根模型预测值:8.817.325*838.3实际值:8.810.434.835.2残差:06.9-93.7误差%:066.3-25.98.8根据上述结果, 残差平均值为0.17, 误差平均值为4.2%2.3预测结果分析由实例的灾变预测知, 工作面顶板的来压依次出现在序号9、19、26、34