張曉銘 張愛絨 郭勇義

(1.太原理工大學(xué)礦業(yè)工程學(xué)院，山西省太原市，030024；2.太原理工大學(xué)，山西省太原市，030024；3.太原科技大學(xué)，山西省太原市，030024)

由于煤與瓦斯突出影響因素的多樣性和各個(gè)礦井地質(zhì)條件、開采工藝等情況的不同，靠單一指標(biāo)或者固定臨界值的方法來預(yù)測煤與瓦斯突出的方法是不合理的。雖然 《防止煤與瓦斯突出規(guī)定》中要求指標(biāo)臨界值需要根據(jù)實(shí)踐考察確定，但是絕大多數(shù)礦井都沒有做到這一點(diǎn)，僅僅采用規(guī)定中給出的參考臨界值來預(yù)測煤與瓦斯突出，這給防突工作帶來了一定的盲目性。本文運(yùn)用經(jīng)微粒群算法 (Particle Swarm Optinization，PSO)優(yōu)化的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立煤與瓦斯突出預(yù)測模型，通過模擬煤與瓦斯突出的物理模型，對(duì)煤礦采掘工作面煤體的突出危險(xiǎn)情況進(jìn)行分類和判斷，根據(jù)分類結(jié)果可采取相對(duì)應(yīng)的防突措施，使煤礦的防突工作更具有針對(duì)性。

1 煤與瓦斯突出機(jī)理的研究

對(duì)國內(nèi)外大量突出案例分析可知，煤與瓦斯突出是由于煤體在瓦斯壓力與地應(yīng)力的聯(lián)合作用下克服煤層阻力引發(fā)的。在整個(gè)突出過程中，由地應(yīng)力和瓦斯壓力提供能量，而煤體則是這個(gè)過程動(dòng)力的受體和阻力的主體。因此，當(dāng)瓦斯能和地應(yīng)力潛能大于煤體的破壞功和移動(dòng)功時(shí)，即阻力突然解除時(shí)，就有可能發(fā)生煤與瓦斯突出。

因此選擇的預(yù)測指標(biāo)要綜合反映地應(yīng)力、瓦斯壓力和煤的物理力學(xué)性質(zhì)相互之間的關(guān)系。其中本文所用到的預(yù)測指標(biāo)有煤屑解析指標(biāo) (K1)反映地應(yīng)力、瓦斯壓力對(duì)煤層的破壞程度和瓦斯含量的綜合作用；煤的堅(jiān)固性系數(shù) (f)反映煤的堅(jiān)固性，即煤與瓦斯突出的阻力；最大鉆屑量 (S)反映了煤層應(yīng)力狀況、煤的力學(xué)性質(zhì)和瓦斯3個(gè)方面的因素；鉆孔瓦斯涌出初速度 (q)反映煤體的滲透性能、力學(xué)性質(zhì)、煤層瓦斯壓力和含量以及地應(yīng)力的變化情況。

2 自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PSO算法

2.1 自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類無教師監(jiān)督學(xué)習(xí)方式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，也就是說它無需期望輸出，只需根據(jù)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，并且通過調(diào)整自身權(quán)值來達(dá)到學(xué)習(xí)的目的。自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是采用競爭型的學(xué)習(xí)規(guī)則?；舅枷胧蔷W(wǎng)絡(luò)競爭層的各個(gè)神經(jīng)元通過相互競爭來獲取對(duì)輸入模式的相應(yīng)的機(jī)會(huì)，最后只有一個(gè)神經(jīng)元成為競爭的勝利者，將與獲勝神經(jīng)元有關(guān)的各個(gè)連接權(quán)值往更有利于競爭的方向調(diào)整。

自組織競爭網(wǎng)絡(luò)可以分為輸入層和輸出層。假設(shè)輸入層由N個(gè)神經(jīng)元組成，競爭層由M個(gè)神經(jīng)元組成，網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值為wij(i＝1，2，…，N；j＝1，2，…，M)。在競爭層中，神經(jīng)元之間相互競爭，最終只有一個(gè)神經(jīng)元獲勝，以適應(yīng)當(dāng)前的輸入樣本。勝利的神經(jīng)元就表示當(dāng)前輸入樣本的分類模式。自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型見圖1。

圖1 自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2.2 PSO算法

PSO是計(jì)算智能領(lǐng)域的一種基于群體智能的算法，采用進(jìn)化、群體的概念，根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度進(jìn)行調(diào)整。PSO算法是將個(gè)體看作是n維空間中無質(zhì)量和體積的微粒，并在該空間中以一定的速度飛行。其飛行速度根據(jù)個(gè)體飛行經(jīng)驗(yàn)和群體飛行經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整。

自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然具有無教師監(jiān)督、自行學(xué)習(xí)和適應(yīng)性強(qiáng)等特點(diǎn)，但是由于網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值是隨機(jī)產(chǎn)生的，對(duì)于每次分類的結(jié)果也會(huì)有所不同，因此得出一個(gè)穩(wěn)定的分類結(jié)果需要很長的時(shí)間。而PSO算法具有較強(qiáng)的全局收斂能力和較強(qiáng)的魯棒性，且不需要借助問題的特征信息。因此，將兩者結(jié)合，使原來無教師監(jiān)督的學(xué)習(xí)變?yōu)橛薪處煴O(jiān)督的學(xué)習(xí)，這樣不僅能發(fā)揮自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化適應(yīng)能力，而且能夠提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率和準(zhǔn)確率。

3 煤與瓦斯突出預(yù)測模型的建立

將訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即4個(gè)預(yù)測指標(biāo)作為輸入層來建立預(yù)測模型。訓(xùn)練過程一般定義學(xué)習(xí)次數(shù)為200次，學(xué)習(xí)速度設(shè)為0.01。同時(shí)運(yùn)用PSO算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化，以求盡快找到最穩(wěn)定的結(jié)果。輸出層可以有2個(gè)，代表結(jié)果分為有突出危險(xiǎn)和無突出危險(xiǎn)。

其網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程為:

(1)對(duì)網(wǎng)絡(luò)首次運(yùn)行后的權(quán)值進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖儺?，并將其作為初始種群。

(2)運(yùn)用進(jìn)化公式對(duì)種群進(jìn)行進(jìn)化，并根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算其適應(yīng)度。

(3)當(dāng)進(jìn)化結(jié)束后，擁有最佳適應(yīng)度的分類結(jié)果即為最后的結(jié)果。如果網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果與已知結(jié)果的誤差在可以允許的范圍內(nèi)，說明此時(shí)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)達(dá)到預(yù)測所要求精度。

之后，將預(yù)測數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)中，便可得出預(yù)測結(jié)果。由于自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很高的精度，并且綜合考慮了各個(gè)預(yù)測指標(biāo)與突出危險(xiǎn)結(jié)果之間的相互關(guān)系，因此預(yù)測結(jié)果很準(zhǔn)確，要優(yōu)于其他常規(guī)預(yù)測方法。此外自組織競爭網(wǎng)絡(luò)收斂性較好，因此在實(shí)用性方面要優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)。

表1 煤與瓦斯突出預(yù)測模型的訓(xùn)練與測試

4 實(shí)例分析

本文采用的數(shù)據(jù)來源于沙曲礦24207工作面2011年的瓦斯監(jiān)控資料。沙曲礦位于山西省西部河?xùn)|煤田中段的離柳礦區(qū)，隸屬華晉焦煤有限責(zé)任公司，設(shè)計(jì)生產(chǎn)能力3.0Mt／a。目前該礦主要開采4＃煤層，該煤層被鑒定為突出煤層，24207工作面就布置在該突出煤層中。

按照該工作面作業(yè)規(guī)程規(guī)定，每推進(jìn)2m進(jìn)行一次采樣測定，即每2m作為一個(gè)預(yù)測單元。從監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中選取具有代表性的突出和不突出各15組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，選取5組作為預(yù)測數(shù)據(jù)，并將這35個(gè)預(yù)測單元標(biāo)上序號(hào)，方便識(shí)別。將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)該預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練。同時(shí)還可以查看該模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確率。煤與瓦斯突出預(yù)測模型的訓(xùn)練與測試見表1。當(dāng)輸出結(jié)果為1時(shí)，代表無突出危險(xiǎn)；輸出結(jié)果為2時(shí)，代表有突出危險(xiǎn)。由表1可見，經(jīng)PSO優(yōu)化的自組織競爭網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練樣本分類結(jié)果的準(zhǔn)確率高達(dá)100%，說明了PSO是可以用來優(yōu)化自組織競爭網(wǎng)絡(luò)的，同時(shí)也說明運(yùn)用該模型進(jìn)行煤與瓦斯突出預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率是很高的。

將測試數(shù)據(jù)輸入到已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。結(jié)果顯示，這些數(shù)據(jù)分成有突出危險(xiǎn)和無突出危險(xiǎn)兩類。測試數(shù)據(jù)及分類的結(jié)果見表1中31?！?5＃數(shù)據(jù)。

根據(jù)自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的結(jié)果，34＃、35＃測試地點(diǎn)為第二類，代表有突出危險(xiǎn)；其他測試地點(diǎn)為第一類，代表無突出危險(xiǎn)。與常規(guī)預(yù)測方法的結(jié)果相比，減少了一個(gè)突出地點(diǎn)，并且與實(shí)際情況相同。分析以上數(shù)據(jù)可知，運(yùn)用PSO優(yōu)化的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最大鉆屑量、煤屑解析指標(biāo)、鉆孔瓦斯涌出初速度和煤的堅(jiān)固性系數(shù)4個(gè)重要指標(biāo)建立煤與瓦斯突出預(yù)測模型，其預(yù)測結(jié)果是準(zhǔn)確的。因此，根據(jù)該預(yù)測結(jié)果采取防突措施來消除突出危險(xiǎn)，可以降低防突成本，提高防突效果，使礦井的防突工作更有針對(duì)性，從而提高煤礦的經(jīng)濟(jì)效益。

4 結(jié)論

由于煤與瓦斯突出機(jī)理的復(fù)雜性以及各個(gè)礦井的地質(zhì)構(gòu)造、瓦斯賦存和開采方式等情況的不同，各個(gè)因素與是否發(fā)生煤與瓦斯突出呈現(xiàn)一種復(fù)雜的非線性關(guān)系。因此采用固定的臨界值或者單一指標(biāo)的傳統(tǒng)方法來預(yù)測煤與瓦斯突出是不合理的。而本文所采用經(jīng)PSO算法優(yōu)化的自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過對(duì)多種指標(biāo)的綜合分析和計(jì)算，對(duì)煤與瓦斯突出進(jìn)行預(yù)測，克服了以往傳統(tǒng)預(yù)測方法的不足，避開了尋找指標(biāo)臨界值的階段，使預(yù)測的結(jié)果更加準(zhǔn)確；同時(shí)解決了分類結(jié)果不穩(wěn)定的缺陷。根據(jù)預(yù)測結(jié)果說明，用該模型預(yù)測煤與瓦斯突出是可行的。這種預(yù)測模型為煤與瓦斯突出的理論研究提供了一種新思路，同時(shí)也為礦井實(shí)際生產(chǎn)中治理煤與瓦斯突出提供了可以借鑒的方法。

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