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基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的導(dǎo)水裂隙帶高度預(yù)測

2022-06-13 08:54:18白麗揚(yáng)
2022年6期
關(guān)鍵詞:斜長導(dǎo)水關(guān)聯(lián)度

白麗揚(yáng)

(1.呂梁學(xué)院 礦業(yè)工程系,山西 呂梁 033001;2.河南省瓦斯地質(zhì)與瓦斯治理重點實驗室 省部共建國家重點實驗室培育基地,河南 焦作 454003;3.呂梁市智慧煤礦工程技術(shù)研究中心,山西 呂梁 033001)

煤層采出后,采空區(qū)上覆巖層從下往上會出現(xiàn)巖層的垮落、巖層中出現(xiàn)裂縫、巖層發(fā)生彎曲變形等現(xiàn)象,有時候也會出現(xiàn)離層帶,一旦這些裂縫和斷裂互相溝通后就會形成導(dǎo)水通道。根據(jù)“上三帶”理論[1-3],將變形和破壞后的煤層覆巖劃分為三帶,即:垮落帶、裂隙帶和彎曲下沉帶,垮落帶和裂隙帶又合稱為導(dǎo)水裂隙帶,如圖1所示。導(dǎo)水裂隙帶范圍內(nèi)的巖層失去了隔水性能,將會造成礦井涌水量的增加,不僅破壞了地下水資源,也威脅煤礦的安全開采,因而其發(fā)育高度的準(zhǔn)確預(yù)測尤為重要。

圖1 “上三帶”示意

國內(nèi)外很多學(xué)者對導(dǎo)水裂隙帶高度的預(yù)測進(jìn)行了研究。尋博輝等[4]選取開采深度、傾角、開采厚度和工作面斜長作為導(dǎo)水裂隙帶高度的主要影響因素,綜合利用現(xiàn)場探測、數(shù)值計算和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合的方法,構(gòu)建了適用于山西地區(qū)的導(dǎo)水裂隙帶高度預(yù)測模型。施龍青等[5]對導(dǎo)高帶的主要影響因素進(jìn)行了分析,并通過理論計算得出含水層水壓對導(dǎo)水裂隙帶的發(fā)育也有一定的促進(jìn)作用。婁高中等[6]針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢和容易陷入局部極小的問題,優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值和閾值,建立了PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)水裂隙帶高度預(yù)測模型。張峰[7]等根據(jù)影響導(dǎo)水裂隙帶高度的各影響因素之間的關(guān)系,應(yīng)用正交試驗法,設(shè)計了共18次試驗,用3DEC數(shù)值模擬軟件研究了特厚煤層綜放工作面導(dǎo)水裂隙帶的發(fā)育高度。

導(dǎo)高帶的計算廣泛采用“三下規(guī)程”的經(jīng)驗公式法,只考慮了采高一個影響因素,顯然是不夠全面的,這種方法適用于煤層埋藏深度不大的薄煤層工作面導(dǎo)水裂隙帶高度的計算;目前,我國多數(shù)的礦井開采具有采深大、工作面跨度大、采厚大的特點,由于這些開采條件的變化導(dǎo)致現(xiàn)有的經(jīng)驗公式不再適用。因此本文在前人的研究基礎(chǔ)上,進(jìn)行大采深條件下導(dǎo)水裂隙帶發(fā)育高度的預(yù)測研究。

1 大采深導(dǎo)水裂隙帶高度預(yù)測模型

1.1 算法簡介

LinearRegression是利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析,來確定多個變量之間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計方法。它利用最小二乘函數(shù)對一個或多個自變量和一個標(biāo)量型因變量之間的關(guān)系進(jìn)行建模,如果模型中只涉及1個自變量,稱為簡單線性回歸,涉及多個自變量的則稱為多元線性回歸。

給定p維數(shù)據(jù)集{xi1,…xip,yi}(i=1,2…,N),線性回歸模型假設(shè)因變量yi和自變量xi之間是線性關(guān)系,即:

當(dāng)p=1時,就表示為簡單的一元線性回歸:

yi=w0+w1xi

假設(shè)yi的方差為常數(shù),回歸系數(shù)w0和w1對應(yīng)直線在縱軸的截距和斜率,則可以使用下式來計算:

1.2 導(dǎo)水裂隙帶高度影響因素分析

為了對大埋深(采深>400 m)下導(dǎo)水裂隙帶發(fā)育高度進(jìn)行研究,選取采深、硬巖巖性比例系數(shù)、采高和工作面斜長為主要影響因素,調(diào)研和收集了導(dǎo)水裂隙帶高度實測數(shù)據(jù)共41組,其中用38組數(shù)據(jù)建模,剩余的3組數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的檢驗,部分建模數(shù)據(jù)如表1[8-9]所示。

表1 建模數(shù)據(jù)

1)采深。根據(jù)礦山壓力控制理論可知,在一定范圍內(nèi),開采深度越大,礦山壓力就越大,礦山壓力的大小和煤層的開采深度成正比,所以開采深度越大,頂板巖層的運動越劇烈,導(dǎo)水裂隙帶高度也越發(fā)育。

2) 硬巖巖性比例系數(shù)。硬巖巖性比例系數(shù)能夠較綜合地反映煤層頂板和上覆巖層強(qiáng)度及結(jié)構(gòu)組合等特點,而且該系數(shù)的獲得比較方便。

3) 采厚。隨著煤層開采厚度的增加,上覆巖層的塑性區(qū)也變大,造成垮落帶的高度也越大,而且在“三下”規(guī)程導(dǎo)水裂隙帶高度的經(jīng)驗公式計算中,采厚是唯一的參數(shù),是由此可見,開采厚度決定著垮落帶的高度。

4) 工作面斜長。煤層在沒有達(dá)到充分采動之前,導(dǎo)水裂隙帶的發(fā)育高度隨著工作面的開采逐漸增加;當(dāng)煤層充分采動之后,工作面斜長對導(dǎo)高帶的發(fā)育影響則不明顯。

1.3 灰色關(guān)聯(lián)度分析

1.3.1 初值化序列生成

數(shù)理統(tǒng)計的分析方法往往需要大量的樣本數(shù)據(jù),否則就很難找出統(tǒng)計規(guī)律,灰色關(guān)聯(lián)分析方法彌補(bǔ)了數(shù)理統(tǒng)計方法的缺憾,對樣本數(shù)據(jù)量少同樣適用,而且計算量也不大[10]。

不同影響因素序列可能存在著量綱不同的情況,為了消除這種差異,需要通過無量綱化處理,即通過數(shù)學(xué)變換來消除原始變量量綱影響的一種方法,初值化算子、均值化算子和區(qū)間值化算子都可以使系統(tǒng)行為序列無量綱化,本文采用初值化算子,變換后數(shù)據(jù)見表2。

表2 初值變換序列

1.3.2 灰色關(guān)聯(lián)度計算

1) 求關(guān)聯(lián)系數(shù)。

式中,γ0i(k)為關(guān)聯(lián)系數(shù);m為兩級最小差;M為兩級最大差;ξ為相關(guān)系數(shù),一般取0.5。

經(jīng)過計算得出,兩級最小差為0,最大差為7.437。

2) 計算關(guān)聯(lián)度。對每個因素序列的各關(guān)聯(lián)系數(shù)求取算數(shù)平均值:

灰色關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果如表3所示,可以得出,開采深度、硬巖巖性比例系數(shù)、開采厚度、工作面斜長的灰色關(guān)聯(lián)度依次為:0.92、0.61、0.87、0.90,說明各影響因素對導(dǎo)水裂隙帶高度的影響程度重要性排序為采深>工作面斜長>采高>硬巖巖性比例系數(shù)。

表3 灰色關(guān)聯(lián)度結(jié)果

1.4 預(yù)測結(jié)果對比分析

將上述建模數(shù)據(jù)另存為arff格式文件,模型的評估方法選擇訓(xùn)練集評估,再選擇LinearRegression算法進(jìn)行訓(xùn)練,最后將運行結(jié)果保存;“三下”規(guī)程中的經(jīng)驗公式[11]只考慮了采高對導(dǎo)水裂隙帶高度的影響,具體計算公式見表4。式中:Hf為導(dǎo)水裂隙帶高度,M為開采厚度。兩種模型所得出的導(dǎo)水裂隙帶高度的預(yù)測值和真實值曲線見圖2,兩種計算方法的絕對誤差和相對誤差結(jié)果見表5。

表4 導(dǎo)水裂隙帶高度“三下”規(guī)程經(jīng)驗公式

圖2 預(yù)測模型曲線

表5 經(jīng)驗公式和LinearRegression模型預(yù)測結(jié)果

1) 通過表5的計算分析可以得出,大埋深條件下,“三下”規(guī)程中的經(jīng)驗公式的最大絕對誤差為13.44 m,相對誤差最大值為24.66%,LinearRegression模型的最大絕對誤差為7.52 m,相對誤差最大值為17.31%,且相對誤差的最小值僅為0.18%.

2) 平均相對誤差越小,說明模型的精度越高,預(yù)測性能越好。“三下”規(guī)程中的經(jīng)驗公式的平均相對誤差為14.51%;LinearRegression模型的平均相對誤差為7.73%,LinearRegression模型的平均相對誤差比經(jīng)驗公式提升了6.78%,預(yù)測結(jié)果更接近實際值,適用于大采深條件下導(dǎo)水裂隙帶高度的預(yù)測。

2 結(jié) 語

1) 基于灰色關(guān)聯(lián)度分析方法完成了對導(dǎo)水裂隙帶高度影響因素的關(guān)聯(lián)分析,得出,各影響因素對導(dǎo)水裂隙帶高度的影響程度重要性排序為采深>工作面斜長>采高>硬巖巖性比例系數(shù)。

2) “三下”規(guī)程經(jīng)驗公式的平均相對誤差為14.51%,LinearRegression模型的平均相對誤差為7.73%,LinearRegression模型的平均相對誤差比經(jīng)驗公式提升了6.78%,預(yù)測結(jié)果更接近實際值,精度更高,可以為大埋深下導(dǎo)水裂隙帶高度的預(yù)測提供參考。

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