劉 猛

(河北鼎基環(huán)保工程集團(tuán)有限公司，河北 邢臺 054100)

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的注漿材料模型研究

劉 猛

(河北鼎基環(huán)保工程集團(tuán)有限公司，河北 邢臺 054100)

以某礦現(xiàn)場注漿材料正交試驗數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，以注漿材料結(jié)石體28d強度為考核指標(biāo)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，樣本訓(xùn)練結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果擬合度均高于99%。選取礦山具有代表性的材料配合比實測結(jié)果與模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比，結(jié)果表明：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果具有較高的吻合度，能夠進(jìn)行注漿材料的28d強度預(yù)測。這對于快速確定注漿參數(shù)，實現(xiàn)突水災(zāi)害治理具有重要意義。

注漿堵水；注漿材料配合比；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；強度預(yù)測

Abstract: Taking the orthogonal test of the grouting material in the mine as the training samples, based on the 28d intensity of grouting material, the BP neural network prediction model was established. Sample training results and BP neural network model prediction results fit up to 99% .The representative material mix ratio of the selected mine was compared with the forecasting model,the results show that the BP neural network model has higher agreement with the actual results. It is very important to quickly determine the grouting parameters and realize the management of waterlogging disaster.

Keywords:grouting shutoff; grouting material mix ratio; BP neural network; strength prediction

0 引言

為了能在礦井發(fā)生突水災(zāi)害時，快速封堵突水通道，隔離突水水源，最大限度降低突水災(zāi)害帶來的損失，就需要快速確定注漿參數(shù)[1-5]。不同的注漿材料及配合比形成的結(jié)石體強度和加固范圍不同，現(xiàn)場注漿時需進(jìn)行材料的配比試驗，既浪費時間又耗費人力、財力，受各種因素影響其結(jié)果可能存在較大偏差[6-8]。各材料對漿液形成的結(jié)石體強度影響復(fù)雜，不易確定注漿材料與結(jié)石體強度之間的關(guān)系模型。如果在合理誤差范圍內(nèi)，能夠建立注漿材料與強度之間的關(guān)系模型，對于提高工作效率，降低成本，實現(xiàn)快速治理突水災(zāi)害具有實際意義。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以非線性處理單元模擬生物神經(jīng)元，各單元之間以一定的形式連接成網(wǎng)絡(luò)，是一種高維性、自組織性、模糊性和自學(xué)習(xí)能力較強的數(shù)學(xué)模型，在解決非線性問題及類型識別方面具有很強的優(yōu)勢[9-13]。因此，以某礦正交試驗數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，以注漿材料28d強度為試驗指標(biāo)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并隨機選取礦山注漿工程實踐中的材料配合比，并將其實測結(jié)果與模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析。

1 注漿材料

合理選擇注漿材料是注漿堵水工程成敗的關(guān)鍵，這不僅需要考慮現(xiàn)場實際情況，還需綜合考慮經(jīng)濟(jì)效益，根據(jù)注漿目的、注漿層位、施工技術(shù)與環(huán)境、造價等因素來選擇適宜注漿材料，將直接關(guān)系到注漿堵水工程的進(jìn)度和成敗。根據(jù)礦山多年注漿堵水經(jīng)驗，確定采用42.5#普通硅酸鹽水泥為基礎(chǔ)材料，輔以適量的外加劑，提高水泥漿液的凝結(jié)速度和早期強度。

2 正交試驗

注漿工程中的注漿參數(shù)將直接影響到漿液的凝固時間、強度和擴散距離，以及整個堵水工作的質(zhì)量和效果。依據(jù)礦山的注漿經(jīng)驗，選擇對注漿材料影響較大的水泥、用水量和添加劑進(jìn)行3因素3水平的正交試驗，以確定最優(yōu)配比，正交試驗參見表1。試驗指標(biāo)為注漿材料結(jié)石體28d抗壓強度，正交試驗結(jié)果參見表2。

表1 正交試驗因素水平

表2 正交試驗配合比及實測結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果一覽表

由于正交試驗是選擇一部分具有代表性的水平組合進(jìn)行試驗，是非線性不連續(xù)的。對于未出現(xiàn)的水平組合也無法進(jìn)行預(yù)測，需要進(jìn)行新的試驗。據(jù)此，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測模型，對未出現(xiàn)的水平組合進(jìn)行預(yù)測。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

人工經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息處理的一種數(shù)學(xué)模型，它可以實現(xiàn)任何形式的非線性映射，利用已有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、訓(xùn)練構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)對其他數(shù)據(jù)的可靠預(yù)測。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的前饋網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、隱含層(中間層)和輸出層，輸入層和輸出層由輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)確定，如圖1所示。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3.1 構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

以水泥、用水量和添加劑作為網(wǎng)絡(luò)模型識別因子，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型：

(1) 以正交試驗數(shù)據(jù)為源數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，源數(shù)據(jù)為3×9的矩陣，即輸入層為3層，28d強度為1×9的矩陣，即輸出層為1層。

(2) 網(wǎng)絡(luò)類型為Feed-forward backprop，訓(xùn)練函數(shù)采用trainlm函數(shù)，隱含層采用tansig函數(shù)，輸出層采用logsig函數(shù)作為傳遞函數(shù)，其余參數(shù)默認(rèn)即可。

(3) 隱含層由1層開始逐漸增加調(diào)試，以regression 曲線為指標(biāo)，其擬合度在隱含層為8層時，擬合度最高為99.821%，相對誤差為0.179%，參見圖2。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)regression曲線

(4) 將輸出結(jié)果與目標(biāo)變量進(jìn)行對比，參見表2。觀察網(wǎng)絡(luò)輸出效果，通過對比發(fā)現(xiàn)，均與原始結(jié)果極為接近，說明網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果較佳，保存網(wǎng)絡(luò)模型network。

(5) 利用sim(network，b) 函數(shù)調(diào)用已保存好的網(wǎng)絡(luò)模型對注漿材料28d強度進(jìn)行預(yù)測，其中b為待進(jìn)行預(yù)測的矩陣數(shù)據(jù)。

3.2 工程實例

隨機選取礦山注漿工程實踐中的注漿材料配合比，利用sim()函數(shù)調(diào)用已保存好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對注漿材料28d強度進(jìn)行預(yù)測，并與現(xiàn)場實測結(jié)果進(jìn)行對比分析，參見表3，由表可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果極為接近，說明建立的模型可以對注漿材料結(jié)石體28d強度進(jìn)行預(yù)測。

表3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測28d結(jié)果一覽表

續(xù)表

4 結(jié)論

(1) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)各因素之間的非線性映射，建立特定函數(shù)關(guān)系。

(2) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，樣本訓(xùn)練擬合度為99.821%，網(wǎng)絡(luò)模型總的擬合度為99.161%，具有很高的精確度，可以預(yù)測注漿材料的強度。

(3) 對于訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型可以直接調(diào)用，省去了大量的試驗工作，具有快速高效、操作簡單、結(jié)果客觀可靠、成本較低等優(yōu)點，能夠快速有效地確定材料配比，減少盲目性，指導(dǎo)下一步的治理工作。

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ResearchonGroutingmaterialModelBasedonBPNeuralNetwork

LIU Meng

(HebeiDingjiEnvironmentalProtectionEngineeringGroupCo.,Ltd,Xingtai, 054100,China)

TP183

A

1672-7169(2017)03-0054-04

2017-03-24

劉猛(1988-)，男，河北邢臺人，碩士，河北鼎基環(huán)保工程集團(tuán)有限公司工程師，研究方向：礦山安全與環(huán)境及固廢處理。E-mail: liumenghebei@126.com