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        基于SVM的礦井瓦斯預(yù)警系統(tǒng)因素研究

        2018-11-01 05:45:08楊宏海
        山東煤炭科技 2018年10期
        關(guān)鍵詞:模型

        楊宏海

        (霍州煤電集團(tuán)木瓜煤礦,山西 呂梁 033000)

        隨著采礦水平的發(fā)展以及露天煤礦儲量的減少,大型井工礦井逐年增多,采掘機(jī)械化水平也逐年提高。我國煤炭資源儲量豐富,但整體瓦斯含量較高,隨著產(chǎn)量的增大,瓦斯涌出問題日益凸顯,對井工礦井安全生產(chǎn)造成威脅。建立先進(jìn)的瓦斯預(yù)警系統(tǒng),對瓦斯涌出量進(jìn)行預(yù)測,是十分必要的[1-3]。

        1 煤礦瓦斯特性

        瓦斯一般指以CH4為主要含量的煤礦有害氣體,無色無味,主要由原煤、生物化學(xué)物質(zhì)、圍巖產(chǎn)生。其具有可燃性,在含量超限時(shí)遇火花易發(fā)生瓦斯爆炸事故,對井下人員安全造成極大的威脅[4-5]。

        2 支持向量機(jī)(SVM)簡介

        SVM為一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)回歸性分析的模型,在樣本規(guī)模不大的情況下,可將低維的函數(shù)映射到高維的數(shù)據(jù)空間,對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

        支持向量機(jī)函數(shù)為:

        式中:

        φ(x)-目的高維空間函數(shù);

        b-模型偏移量;

        ω-權(quán)值向量。

        通過對樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,尋找權(quán)值向量ω和b。最終將最小化結(jié)構(gòu)定義為:

        式中:

        C-懲罰函數(shù),C>0。

        優(yōu)點(diǎn):

        (1)運(yùn)用最優(yōu)化原則函數(shù)結(jié)構(gòu),算法簡單,計(jì)算能力好。

        (2)對樣本數(shù)據(jù)量要求低,通過二次尋優(yōu)算法,避免維數(shù)造成影響。

        SVM的廣泛適用性可以運(yùn)用到煤礦的瓦斯預(yù)測,對瓦斯預(yù)警系統(tǒng)提供依據(jù)。

        3 SVM瓦斯涌出預(yù)測分析

        基于SVM瓦斯預(yù)測模型建立分為樣本訓(xùn)練與預(yù)測兩部分。訓(xùn)練學(xué)習(xí)就是確定瓦斯涌出的函數(shù),即先將影響瓦斯含量的因素作為模型的輸入端,瓦斯實(shí)際數(shù)據(jù)作為模型的輸出端,通過訓(xùn)練確定回歸性函數(shù)。

        建立模型的關(guān)鍵是主要函數(shù)的選擇,目前運(yùn)行效果較好的函數(shù)有以下四種。

        多項(xiàng)式函數(shù):K(x,x*)=(x,x*+1)

        高斯函數(shù):

        傅里葉函數(shù):

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù):

        表1 不同核函數(shù)的訓(xùn)練比較

        從訓(xùn)練比較表可得高斯函數(shù)所需要的向量數(shù)最少,訓(xùn)練時(shí)間也相對較短,精度較高。本次選擇高斯函數(shù)作為礦井瓦斯預(yù)測的中心函數(shù)。

        大量收集本礦瓦斯數(shù)據(jù)與相關(guān)因素作為模型訓(xùn)練的樣本,見表2。

        將瓦斯涌出因素進(jìn)行SVM訓(xùn)練,訓(xùn)練流程見圖1,輸出回歸性模型:

        式中:

        y-絕對瓦斯涌出量,m3/min;

        x1-埋深,m;

        x2-煤厚,m;

        x3-煤層瓦斯含量,m3/t;

        x4-煤層間距,m;

        x5-日進(jìn)度,m;

        x6-日產(chǎn)量,t。

        可見對模型影響較大的因子為煤層瓦斯含量。

        表2 瓦斯涌出量相關(guān)因素統(tǒng)計(jì)

        圖1 SVM流程圖

        對實(shí)際數(shù)值進(jìn)行仿真,設(shè)置迭代次數(shù)500次,試驗(yàn)結(jié)果見下圖??芍庇^看到SVM預(yù)測與實(shí)際值擬合度較高。

        4 工作面預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)用

        在W23012巷開掘前共布置4個(gè)測點(diǎn),狀態(tài)預(yù)警結(jié)果為“危險(xiǎn)”34次,其余為正常;趨勢預(yù)警結(jié)果為“紅色”30次,“橙色”12次,其余為“綠色”。經(jīng)考察上述區(qū)域效檢專項(xiàng)預(yù)警結(jié)果全部正確。

        圖2 瓦斯涌出預(yù)測實(shí)測與SVM值

        表3 W23012巷區(qū)域效驗(yàn)專項(xiàng)預(yù)警指標(biāo)

        5 結(jié)論

        通過使用SVM法對礦井瓦斯涌出進(jìn)行預(yù)測,建立適用本礦井的SVM模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,僅需少量樣本即可準(zhǔn)確預(yù)測礦井瓦斯,對于礦井預(yù)警系統(tǒng)建立提供基礎(chǔ)依據(jù),并為實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化礦井添磚加瓦。

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