靳德武，李 鵬

煤層底板水害防治智能決策支持系統(tǒng)框架構(gòu)建

靳德武1,2，李 鵬1,3

(1. 中煤科工集團(tuán)西安研究院有限公司，陜西 西安 710077；2. 陜西省煤礦水害防治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710077；3. 西安科技大學(xué) 地質(zhì)與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安 710054)

煤層底板突水是華北型煤田煤礦生產(chǎn)過(guò)程中一種常見(jiàn)的水害類型，為解決水害防治工程的科學(xué)決策問(wèn)題，進(jìn)一步提高防治水工程的可靠性，提出構(gòu)建智能決策支持系統(tǒng)的技術(shù)思路。智能決策支持系統(tǒng)是傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)與人工智能技術(shù)相互融合的產(chǎn)物，在分析底板水害防治決策支持功能需求的基礎(chǔ)上，提出“數(shù)據(jù)–模型–方案”一體化設(shè)計(jì)流程，從數(shù)據(jù)導(dǎo)入、模型驅(qū)動(dòng)、智能決策等3個(gè)層次構(gòu)建底板水害防治智能決策支持系統(tǒng)的基本框架。將模型驅(qū)動(dòng)層進(jìn)一步細(xì)分為方法庫(kù)、模型庫(kù)、知識(shí)圖譜構(gòu)建3項(xiàng)專業(yè)化服務(wù)，模型庫(kù)包括底板突水空間點(diǎn)預(yù)測(cè)模型、疏水降壓數(shù)值模擬模型、注漿改造工程可靠性分析模型、隔離工程設(shè)計(jì)模型及底板水害監(jiān)測(cè)預(yù)警模型。系統(tǒng)最終輸出的決策方案包括底板突水危險(xiǎn)性分區(qū)、疏水降壓--方案、區(qū)域注漿改造設(shè)計(jì)及工程可靠性評(píng)價(jià)、隔離工程設(shè)計(jì)、底板突水監(jiān)測(cè)預(yù)警警情發(fā)布。系統(tǒng)通過(guò)注漿過(guò)程的反饋–控制、突水監(jiān)測(cè)預(yù)警的深度學(xué)習(xí)、疏水降壓方案的動(dòng)態(tài)優(yōu)化等實(shí)現(xiàn)其智能決策。智能決策支持系統(tǒng)將會(huì)在煤層底板水害防治可靠性保障方面提供新的技術(shù)支撐。

底板水害；智能決策支持系統(tǒng)；數(shù)據(jù)–模型–方案；模型驅(qū)動(dòng)；決策方案

煤層底板突水是我國(guó)華北型煤田煤炭資源開(kāi)發(fā)過(guò)程中一種特殊的災(zāi)害現(xiàn)象，制約著礦井安全生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)效益的正常發(fā)揮，尤其在深部煤炭資源開(kāi)發(fā)過(guò)程中，面臨高地應(yīng)力、高水壓、高地溫(“三高”)復(fù)雜開(kāi)采技術(shù)條件的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，突水危險(xiǎn)性更大，水害防治工程的可靠性是下組煤開(kāi)采必須解決的科學(xué)問(wèn)題。筆者在華北型煤田底板水害防治技術(shù)實(shí)踐中提出了“主動(dòng)觀”“改造觀”“適應(yīng)觀”等學(xué)術(shù)觀點(diǎn)，建立了比較完善的防治水技術(shù)體系[1]，進(jìn)一步明確了探查治理巖溶水害的綜合防治技術(shù)思路。然而，在當(dāng)今信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)時(shí)代，為確保水害治理工程的可靠性，需要引進(jìn)決策支持系統(tǒng)這一有力的工程決策工具，開(kāi)展其智能化架構(gòu)和應(yīng)用研究，如區(qū)域注漿改造效果評(píng)價(jià)、模型驅(qū)動(dòng)下的地下水流場(chǎng)演化及水害危險(xiǎn)性分區(qū)、水害要素動(dòng)態(tài)感知下的警情發(fā)布等。本文以底板水害防治工程可靠性保障的科學(xué)決策為目標(biāo)，提出“數(shù)據(jù)–模型–方案”一體化設(shè)計(jì)流程，從數(shù)據(jù)導(dǎo)入、模型驅(qū)動(dòng)、智能決策等3個(gè)層次構(gòu)建底板水害防治智能決策支持系統(tǒng)的基本框架。智能決策支持系統(tǒng)的構(gòu)建和應(yīng)用將會(huì)在保障注漿改造工程[2]、疏水降壓工程[3]、隔離工程[4]、突水監(jiān)測(cè)預(yù)警工程[5]等防治水工程可靠性方面發(fā)揮積極作用。

1 智能決策支持系統(tǒng)概述

決策支持系統(tǒng)(Decision Support System，簡(jiǎn)稱DSS)是一種用于輔助決策、判斷和行動(dòng)過(guò)程的計(jì)算機(jī)程序，系統(tǒng)以計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)為手段，以數(shù)據(jù)、模型和抽取的知識(shí)為基礎(chǔ)，可對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和分析，匯編成可用于解決實(shí)際問(wèn)題和輔助決策的綜合信息[6-7]。決策分為結(jié)構(gòu)化決策、半結(jié)構(gòu)化決策和非結(jié)構(gòu)化決策[8]。結(jié)構(gòu)化決策指決策過(guò)程中可以通過(guò)確定性模型或自然語(yǔ)言描述，通過(guò)合適的方法形成決策方案；半結(jié)構(gòu)化決策指決策方案的產(chǎn)生有一定的規(guī)律可循，但無(wú)法通過(guò)確定性模型或算法形成最優(yōu)方案，只能得到相對(duì)優(yōu)化的方案；非結(jié)構(gòu)化決策是指決策方案的產(chǎn)生沒(méi)有固定規(guī)律可循，決策者往往通過(guò)實(shí)際掌握的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行決策。文獻(xiàn)[9]指出，20世紀(jì)70年代中期，美國(guó)麻省理工學(xué)院Michael S. Scott和Peter G. W. Keen首次提出“決策支持系統(tǒng)”的概念，標(biāo)志著利用計(jì)算機(jī)和信息支持決策的研究和應(yīng)用進(jìn)入到一個(gè)新階段，并形成決策支持系統(tǒng)這一新的學(xué)科方向。

傳統(tǒng)DSS由模型庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、方法庫(kù)以及人機(jī)交互系統(tǒng)組成，數(shù)據(jù)庫(kù)和模型庫(kù)是決策支持系統(tǒng)的“推進(jìn)器”。模型庫(kù)是應(yīng)用物理、數(shù)學(xué)方法對(duì)工程實(shí)體的功能進(jìn)行仿真的分析系統(tǒng)；數(shù)據(jù)庫(kù)是對(duì)決策制定需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理的倉(cāng)庫(kù)；知識(shí)庫(kù)是對(duì)決策過(guò)程中的有關(guān)規(guī)則、經(jīng)驗(yàn)等進(jìn)行獲取、保存和管理的系統(tǒng)；方法庫(kù)主要集成了各種決策常用算法(圖1)。

圖1 決策支持系統(tǒng)框架

近年來(lái)，人工智能技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了智能決策支持系統(tǒng)(Intelligence Decision Support System，簡(jiǎn)稱IDSS)的發(fā)展，IDSS通過(guò)大數(shù)據(jù)分析、知識(shí)提取等技術(shù)對(duì)專業(yè)知識(shí)進(jìn)行存儲(chǔ)分析，輔助用戶進(jìn)行科學(xué)決策。與傳統(tǒng)DSS的架構(gòu)不同，IDSS增加了推理機(jī)功能及智能人機(jī)交互接口。推理機(jī)使DSS能夠以更加接近人的邏輯推理的方式進(jìn)行各種復(fù)雜問(wèn)題的輔助決策(圖2)。

圖2 智能決策支持系統(tǒng)框架

2 煤層底板突水問(wèn)題及決策支持功能需求

2.1 煤層底板突水問(wèn)題

按照系統(tǒng)論觀點(diǎn)，可將煤層底板突水系統(tǒng)劃分為采掘子系統(tǒng)、隔水層子系統(tǒng)及含水層子系統(tǒng)。以“三元”結(jié)構(gòu)刻畫煤層底板突水系統(tǒng)，即主采煤層、隔水層、含水層(圖3)。采掘子系統(tǒng)是煤層底板突水的誘導(dǎo)因素，工作面尺寸、推進(jìn)速度、采高、礦壓活動(dòng)、頂板管理方式、斷層活化等決定導(dǎo)水通道形成及演化；隔水層厚度、巖性組合特征、構(gòu)造類型及其發(fā)育程度、采掘活動(dòng)所處的構(gòu)造部位等決定著隔水巖體阻抗水壓的能力；含水層富水性、水壓、補(bǔ)給條件、含水層之間的水力聯(lián)系決定其對(duì)上覆隔水層作用力大小?？傊瑢?duì)于底板突水現(xiàn)象而言，含水層提供突水動(dòng)力，隔水層是阻止突水行為發(fā)生的天然“屏障”，采掘活動(dòng)是突水的誘導(dǎo)因素。

圖3 煤層底板突水系統(tǒng)的“三元”結(jié)構(gòu)

通常，在華北型煤田底板隔水層中賦存有數(shù)層薄層灰?guī)r(簡(jiǎn)稱夾層薄灰)，如焦作礦區(qū)的L2和L8灰?guī)r、肥城礦區(qū)的徐家莊灰?guī)r(圖4)。一旦夾層薄灰與奧灰之間因斷層發(fā)生水力聯(lián)系，其水壓接近奧灰水壓，則水害防治對(duì)象由厚層奧灰上移至夾層薄灰，而薄灰與主采煤層之間距離更近，突水危險(xiǎn)性更大，這就是以肥城礦區(qū)為代表的大面積夾層薄灰注漿改造的技術(shù)由來(lái)。

圖4 肥城礦區(qū)含夾層徐灰的“三元”結(jié)構(gòu)

底板突水具有如下特征：

①底板隔水層帶(水)壓，且壓力水頭高于煤層底界面，即地下水具備由勢(shì)能轉(zhuǎn)化為動(dòng)能的條件，煤層屬帶(水)壓開(kāi)采；

②隔水層中發(fā)育有貫通或隱伏的直通式通道，通常是陷落柱或斷層；

③隔水層厚度有限，采場(chǎng)底板破壞深度下界面與地下水導(dǎo)升面直接對(duì)接或有效保護(hù)層厚度(強(qiáng)度)不足以抵抗殘余水壓的作用。

當(dāng)?shù)V井滿足上述②、③中的任何一個(gè)條件，均有可能發(fā)生底板突水。

受沉積環(huán)境、構(gòu)造運(yùn)動(dòng)、地應(yīng)力的控制作用，煤層底板突水形成機(jī)制非常復(fù)雜，而防治水工程又是在這一復(fù)雜地質(zhì)環(huán)境中構(gòu)建并實(shí)施的。因此，各類防治水工程在設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)行過(guò)程中涉及大量工程決策問(wèn)題，其決策結(jié)果直接影響著工程可靠性及生產(chǎn)安全。面對(duì)煤礦建設(shè)和生產(chǎn)過(guò)程中大量非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)類型，迫切需要建立底板水害防治決策支持系統(tǒng)，并沿著智能化決策的方向不斷邁進(jìn)。

2.2 底板水害防治決策支持功能需求

在底板水害防治工程領(lǐng)域，需要開(kāi)展如下5類問(wèn)題的工程決策：

①對(duì)底板水害危險(xiǎn)性進(jìn)行分區(qū)，形成不同分區(qū)的水害防治策略；

②在數(shù)值模擬模型驅(qū)動(dòng)下，提出疏水降壓方案及帶壓開(kāi)采安全性評(píng)價(jià)結(jié)論；

③通過(guò)反饋–控制作用機(jī)制，對(duì)底板改造工程中漿液配比、注漿壓力、孔間距、漿液擴(kuò)散半徑進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)整；

④隔離工程類型、選址及工程參數(shù)確定；

⑤借助水害監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)，實(shí)時(shí)感知水害要素的動(dòng)態(tài)信息，進(jìn)行警情發(fā)布。

3 煤層底板水害防治智能決策支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)

本文基于多源數(shù)據(jù)融合分析技術(shù)與深度學(xué)習(xí)等，結(jié)合知識(shí)圖譜[10]、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)及可視化表達(dá)，設(shè)計(jì)“數(shù)據(jù)–模型–方案”一體化的底板防治水智能決策支持系統(tǒng)。

整體架構(gòu)分為水文地質(zhì)數(shù)據(jù)接入層、模型驅(qū)動(dòng)層、智能決策層3個(gè)部分，將傳統(tǒng)DSS系統(tǒng)的“四庫(kù)”與人工智能及結(jié)構(gòu)化平臺(tái)設(shè)計(jì)技術(shù)相結(jié)合，解決底板水害防治中涉及的突水危險(xiǎn)性分區(qū)、疏水降壓--(疏放水量–疏放水時(shí)間–降深)匹配關(guān)系、底板注漿改造鉆孔結(jié)構(gòu)與分支、隔離工程類型及設(shè)計(jì)參數(shù)、突水監(jiān)測(cè)多參數(shù)布網(wǎng)及智能預(yù)警判據(jù)等決策問(wèn)題(圖5)。

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)接入

應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、傳感器等技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和接入，分為邊緣層、接入層。邊緣層包括數(shù)據(jù)同步及實(shí)時(shí)接入模塊，數(shù)據(jù)同步模塊實(shí)現(xiàn)地質(zhì)、水文地質(zhì)、鉆探和物探等數(shù)據(jù)的靜態(tài)同步；實(shí)時(shí)接入模塊實(shí)現(xiàn)礦井水文地質(zhì)、微震、網(wǎng)絡(luò)電法、應(yīng)力–應(yīng)變等動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)接。接入層主要為水文地質(zhì)數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)模塊，全面集成裝備、傳感器協(xié)議，完成各類防治水?dāng)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一。

圖5 基于知識(shí)圖譜的防治水智能決策支持系統(tǒng)框架

3.2 水害防治數(shù)據(jù)服務(wù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)多源數(shù)據(jù)提供構(gòu)建數(shù)據(jù)索引及數(shù)據(jù)管理服務(wù)。數(shù)據(jù)體及圖形、圖像是水害信息的載體，是識(shí)別水害問(wèn)題(水源、通道、涌水量)的依據(jù)。按照數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建原理，建立不同類型的數(shù)據(jù)庫(kù)，可為決策支持系統(tǒng)中模型庫(kù)構(gòu)建提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。系統(tǒng)將根據(jù)防治水決策對(duì)數(shù)據(jù)的需求構(gòu)建地質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)、水文地質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)、物探數(shù)據(jù)庫(kù)、參數(shù)表征數(shù)據(jù)庫(kù)及突水案例數(shù)據(jù)庫(kù)。

①地質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)：包括鉆孔結(jié)構(gòu)、地層結(jié)構(gòu)、單孔地質(zhì)柱狀圖、地質(zhì)剖面圖、構(gòu)造(斷層、褶皺)、陷落柱等數(shù)據(jù)。

②水文地質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)：包括含(隔)水層厚度、鉆孔(井)地下水位(壓)、地下水等水位(壓)線圖等數(shù)據(jù)。

③物探數(shù)據(jù)庫(kù)：即地球物理探測(cè)數(shù)據(jù)，包括電磁法勘探、地震勘探、測(cè)井等各種數(shù)據(jù)，該庫(kù)主要功能是以圖形、圖像形式對(duì)含導(dǎo)水構(gòu)造、異常區(qū)進(jìn)行管理、融合和展示。

④參數(shù)表征數(shù)據(jù)庫(kù)：參數(shù)分為直接參數(shù)和間接參數(shù)，一些基本力學(xué)參數(shù)是作為建立力學(xué)模型、開(kāi)展不同工況下突水動(dòng)力學(xué)過(guò)程分析的間接參數(shù)；另一些參數(shù)則是反映底板水害問(wèn)題的屬性和特征、確定水害威脅程度的直接參數(shù)，如水壓、隔水層厚度、突水系數(shù)、陷落柱穿越不同含(隔)水層情況描述性參數(shù)、巖(煤)體工程力學(xué)指標(biāo)等。

⑤突水案例數(shù)據(jù)庫(kù)：華北型煤田大量突水案例中隱含著豐富的底板水害結(jié)構(gòu)化信息和質(zhì)量互變規(guī)則，是進(jìn)行知識(shí)挖掘、空間點(diǎn)突水預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3.3 水害防治模型方法

水害防治模型方法分為方法庫(kù)、模型庫(kù)和知識(shí)圖譜構(gòu)建。

3.3.1 方法庫(kù)

方法庫(kù)提供水害防治過(guò)程中解決各類問(wèn)題的分析方法，本系統(tǒng)主要包括4個(gè)方面。

1) 預(yù)測(cè)方法

預(yù)測(cè)就是對(duì)特定對(duì)象未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)或狀態(tài)作出推測(cè)與判斷的一種科學(xué)活動(dòng)，從方法論角度，研究各種預(yù)測(cè)共性和普遍規(guī)律的學(xué)科稱之為預(yù)測(cè)學(xué)。底板水害防治中遇到大量的預(yù)測(cè)問(wèn)題，如突水預(yù)測(cè)中采用泛決策分析理論、工程地質(zhì)力學(xué)理論解決突不突的問(wèn)題；涌水量預(yù)測(cè)中采用精確性數(shù)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等方法確定煤礦井涌水量大小，為設(shè)計(jì)排水能力提供依據(jù)；含水層富水性分區(qū)中采用主控因素復(fù)合法、層次分析法(AHP)等。

2) 模型化方法

模型化方法是現(xiàn)代思維的重要方法，也稱為“仿真方法”。它是通過(guò)研究模型來(lái)揭示事物原型的形態(tài)、特點(diǎn)和本質(zhì)。其基本特點(diǎn)是構(gòu)建一個(gè)與該現(xiàn)象或過(guò)程相似的模型，通過(guò)模型間接地研究該現(xiàn)象和過(guò)程，而非直接研究客觀現(xiàn)實(shí)中的某一現(xiàn)象或過(guò)程。

3) 參數(shù)化方法

水害防治往往通過(guò)工程措施加以體現(xiàn)，為減小充水水源的能量(勢(shì)能或動(dòng)能)、提高阻(隔)水體(巖體或煤體)的抗?jié)B透能力，一方面通過(guò)疏水降壓來(lái)削減(或降低)含水層的水頭(壓)，另一方面通過(guò)增加阻(隔)水體(巖體或煤體)的厚度或強(qiáng)度來(lái)提高巖體阻抗水能力。對(duì)于后者來(lái)說(shuō)，有2條途徑可以實(shí)現(xiàn)：其一是隔水薄弱帶注漿加固；其二是灰?guī)r含水層注漿改造。無(wú)論選擇哪一種工程類型，水壓、厚度、抗壓強(qiáng)度等均是底板水害防治決策支持系統(tǒng)中不可或缺的工程化參數(shù)，以各類工程參數(shù)作為決策依據(jù)的方法稱為參數(shù)化方法。

例如，確定隔離工程類型(水閘墻、水閘門、防水煤柱)、設(shè)計(jì)隔離工程參數(shù)是底板水害防治的重要內(nèi)容。隔離工程就是事先選擇有利地段建立防水閘墻、防水閘門或留設(shè)防(隔)水煤(巖)柱等預(yù)隔離措施，將開(kāi)采區(qū)域人為隔離開(kāi)來(lái)，一旦發(fā)生突水事故，將水害限定在某一局部范圍內(nèi)[11-12]。隔離工程一般有開(kāi)采水平隔離、采區(qū)隔離等方式。隔離工程決策主要以參數(shù)設(shè)計(jì)加以體現(xiàn)，如隔離墻位置、隔離墻基礎(chǔ)尺寸、水閘門嵌入深度、放水管位置及口徑、工程材料配比等。

4) 可靠性方法

通過(guò)防治水工程實(shí)施前后的數(shù)據(jù)比對(duì)，評(píng)估工程可靠性至關(guān)重要。系統(tǒng)主要集成層次分析法、模糊數(shù)學(xué)、隨機(jī)數(shù)學(xué)等可靠性分析方法，例如，應(yīng)用音頻電透視、地–井瞬變電磁、地面瞬變電磁等方法探測(cè)注漿前后工程巖體的電性差異，作為評(píng)價(jià)因素賦予不同權(quán)重，使用層次分析法評(píng)判工程實(shí)施效果。同時(shí)，可借鑒結(jié)構(gòu)可靠度、工程失效概率等分析方法，建立注漿改造巖體作為弱透水體設(shè)計(jì)的工程依據(jù)。

3.3.2 模型庫(kù)

模型庫(kù)是防治水決策的分析工具，本系統(tǒng)模型庫(kù)包括以下幾類模型。

1) 底板突水空間點(diǎn)預(yù)測(cè)模型

目前，已經(jīng)開(kāi)發(fā)的底板突水空間點(diǎn)預(yù)測(cè)模型包括信息分析、GIS、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、支持向量機(jī)等模型[13-14]。其共同特點(diǎn)為：以大量突水(未突水)案例作為訓(xùn)練樣本，按照一定的數(shù)學(xué)原理進(jìn)行擬合，形成突水判據(jù)，在檢驗(yàn)滿足預(yù)測(cè)精度的前提下，在未來(lái)地質(zhì)、開(kāi)采等主控因素組合的向量集約束下，對(duì)一定范圍內(nèi)底板突水事件發(fā)生的可能性做出空間預(yù)測(cè)。

2) 疏水降壓數(shù)學(xué)模型

通過(guò)建立三維地下水流數(shù)學(xué)模型，刻畫主要充水含水層疏水降壓過(guò)程中流場(chǎng)變化規(guī)律[15]。數(shù)學(xué)模型以水文地質(zhì)概念模型為基礎(chǔ)，而水文地質(zhì)概念模型依賴于不同數(shù)據(jù)庫(kù)(地質(zhì)、水文地質(zhì))提供的信息。各類源匯項(xiàng)及地下水系統(tǒng)的邊界條件作為輸入，地下水流場(chǎng)變化、礦井涌水量作為輸出，通過(guò)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行時(shí)間、空間離散，對(duì)疏水降壓效果做出評(píng)價(jià)。其數(shù)值模型如下：

式中：為模擬區(qū)；為地下水位，m；K, K為水平滲透系數(shù)，m/d；K為垂向滲透系數(shù)，m/d；為源匯項(xiàng)，1/d；0為初始水位，m；1為一類邊界上的水位，m；s為貯水率，1/m；、、為空間坐標(biāo)變量，m；為時(shí)間變量，d；1為第一類邊界；2為第二類邊界；n為二類邊界法線方向滲透系數(shù)，m/d；為第二類給定流量邊界流量，m3/d，流入為正，流出為負(fù)。

3) 注漿改造工程可靠性分析模型

注漿改造層位、改造厚度、漿液擴(kuò)散半徑、孔間距及注漿壓力是底板改造工程主要設(shè)計(jì)參數(shù)，而注漿改造效果的可靠性評(píng)價(jià)是核心。以漿液在裂隙中的充填度(或置換率)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，按照不同工況下注漿改造巖體的失效概率計(jì)算其可靠度指標(biāo)，對(duì)巖體全生命周期內(nèi)結(jié)石體抗(防)滲性能(包括地下水對(duì)受注漿材的化學(xué)侵蝕)做出預(yù)測(cè)。

4) 底板水害監(jiān)測(cè)預(yù)警模型

2018年9月新頒布的《煤礦防治水細(xì)則》提出了水文地質(zhì)類型復(fù)雜礦井開(kāi)展電法與微震耦合的水害監(jiān)測(cè)預(yù)警要求，高精度的電法與微震耦合監(jiān)測(cè)以及智能預(yù)警是今后的方向。針對(duì)華北型煤田煤層底板突水監(jiān)測(cè)問(wèn)題，筆者以底板“下三帶”理論為基礎(chǔ)，采用多頻連續(xù)電法監(jiān)測(cè)充水水源變化與導(dǎo)升情況、“井–地–孔”聯(lián)合微震監(jiān)測(cè)采動(dòng)底板破壞帶演化，同時(shí)，利用時(shí)序大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)電法、微震多元時(shí)空監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的底板水害智能預(yù)警模型[16]。

3.3.3 知識(shí)圖譜構(gòu)建

與傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)不同，智能決策支持系統(tǒng)提供基于知識(shí)關(guān)聯(lián)分析和圖譜索引的決策功能。通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)構(gòu)建知識(shí)圖譜，并在知識(shí)圖譜上建立決策模型。在問(wèn)題分析和求解過(guò)程中，根據(jù)問(wèn)題類型使用不同的決策模型對(duì)最優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解。知識(shí)圖譜構(gòu)建包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、實(shí)體抽取、三元組抽取、實(shí)體對(duì)齊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等過(guò)程[17]。

以底板注漿改造工程為例，知識(shí)圖譜構(gòu)建過(guò)程如圖6所示。收集并分析底板改造工程案例、發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷與領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行會(huì)商，以經(jīng)驗(yàn)性參數(shù)為基礎(chǔ)形成初始數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)過(guò)濾，并進(jìn)行實(shí)體抽取；實(shí)體抽取又稱為命名實(shí)體識(shí)別(Named Entities Recognition，NER)，其主要任務(wù)是識(shí)別命名實(shí)體的文本范圍，形成預(yù)定義類別，識(shí)別注漿內(nèi)容，如鉆孔結(jié)構(gòu)及形式、注漿工藝、注漿材料、結(jié)束標(biāo)準(zhǔn)、效果檢測(cè)等；三元組相當(dāng)于句子的主語(yǔ)(Subject)、謂語(yǔ)(Predicate)、賓語(yǔ)(Object)，(S,P,O)表示S與O之間具有某種聯(lián)系P，或者S具有屬性P且取值為O。基于語(yǔ)言規(guī)則和正則化表達(dá)式，根據(jù)SPO定義對(duì)初始數(shù)據(jù)集進(jìn)行抽取，建立不同注漿方法和注漿內(nèi)容之間的三元組；在實(shí)體抽取過(guò)程中，來(lái)自不同文件的實(shí)體可能存在表達(dá)形式上不一致的問(wèn)題，如“底板改造”與“底板加固”都是底板注漿，二者意思相近，但表達(dá)形式不完全一致，這時(shí)需要進(jìn)行實(shí)體對(duì)齊，最后使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)三元組數(shù)據(jù)，構(gòu)建底板注漿知識(shí)圖譜。

圖6 注漿改造知識(shí)圖譜構(gòu)建過(guò)程

3.4 智能決策方案

基于知識(shí)關(guān)聯(lián)分析和圖譜索引決策[18-19]，對(duì)底板防治水決策問(wèn)題分類，針對(duì)具體問(wèn)題，將方法庫(kù)和模型庫(kù)進(jìn)行不同組合，提供個(gè)性化解決方案(圖7)。

圖7 解決方案決策流程

3.4.1 突水危險(xiǎn)性分區(qū)

陷落柱、斷層等作為直通式導(dǎo)水通道對(duì)煤礦安全生產(chǎn)構(gòu)成潛在威脅。采用物探數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)，應(yīng)用“中間指示層”放水試驗(yàn)確定垂向?qū)ǖ赖摹鞍袇^(qū)”，通過(guò)分支定向鉆探技術(shù)進(jìn)一步查明其空間展布特征，在地面或井下注漿封堵垂向?qū)ǖ?，消除突水隱患。

通過(guò)采集礦井未采區(qū)與突水案例庫(kù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相同的數(shù)據(jù)體，運(yùn)行底板突水空間點(diǎn)預(yù)測(cè)模型，對(duì)井田不同區(qū)域進(jìn)行突水預(yù)測(cè)，劃分出突水危險(xiǎn)區(qū)和相對(duì)安全區(qū)。

以突水預(yù)測(cè)及垂向?qū)ǖ捞讲闉榛A(chǔ)，通過(guò)融合不同的智能算法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GIS技術(shù)、熵權(quán)法，對(duì)井田未來(lái)開(kāi)采區(qū)域進(jìn)行突水危險(xiǎn)性分區(qū)，提出不同分區(qū)的防治水策略。

3.4.2 疏水降壓--方案

結(jié)合井下放水試驗(yàn)，根據(jù)主要充水含水層地下水流數(shù)值模擬模型，預(yù)測(cè)不同疏放水量條件下地下水流場(chǎng)分布，根據(jù)我國(guó)類似條件礦區(qū)經(jīng)驗(yàn)，可通過(guò)降深與涌水量的比值關(guān)系作為疏降可行性的判別指標(biāo):

對(duì)于具備疏水降壓可行性的礦井或井田塊段，形成疏放水鉆孔數(shù)量、孔深、孔結(jié)構(gòu)、疏放水量、疏放水時(shí)間、降深等若干設(shè)計(jì)方案，以最優(yōu)化理論(如地下水多目標(biāo)管理模型)為指導(dǎo)，確定疏水降壓最優(yōu)方案。

3.4.3 底板區(qū)域注漿改造方案

根據(jù)突水系數(shù)大小，確定注漿改造層位，如薄層灰?guī)r或奧灰頂部層段。同時(shí)，建立漿液擴(kuò)散模型，確定注漿壓力、擴(kuò)散半徑之間的數(shù)量關(guān)系來(lái)確定合理的孔間距[20]，如下式。

通過(guò)監(jiān)測(cè)注漿過(guò)程中漿液擴(kuò)散方向及距離，應(yīng)用反饋–控制原理，動(dòng)態(tài)調(diào)整注漿壓力、漿液配比等參數(shù)，推算漿液擴(kuò)散半徑，確定是否需要增加新的分支定向鉆孔，實(shí)現(xiàn)全方向、全路徑上漿液擴(kuò)散目標(biāo)，提高注漿改造工程可靠性。

3.4.4 隔離工程方案

以水閘墻設(shè)計(jì)與施工為例，決策方案包括：水壓、混凝土強(qiáng)度(如C30)、水閘墻凸緣基座支撐面與巷道中心線夾角、水閘墻墻體長(zhǎng)度、巷道掘進(jìn)最大斷面積、墻體嵌入圍巖深度等[20]。

以巷道來(lái)水方向一側(cè)積水水壓、巖體完整性、圍巖工程力學(xué)參數(shù)為計(jì)算依據(jù)，確定隔離工程設(shè)計(jì)參數(shù)，代入巖體工程力學(xué)模型，形成科學(xué)可靠的隔離工程方案，實(shí)現(xiàn)不同水害危險(xiǎn)區(qū)安全隔離開(kāi)采。

3.4.5 底板突水監(jiān)測(cè)預(yù)警方案

底板突水監(jiān)測(cè)預(yù)警是水害防治工作的重要防線，也是啟動(dòng)水害應(yīng)急救援預(yù)案的科學(xué)依據(jù)。通過(guò)水溫、水壓傳感器及連續(xù)電法監(jiān)測(cè)底板水源導(dǎo)升情況，同時(shí)，通過(guò)微震監(jiān)測(cè)導(dǎo)水通道的異常變化，最后通過(guò)LSTM(長(zhǎng)短時(shí)記憶)模型進(jìn)行智能預(yù)警，掌握底板水害形成的時(shí)空過(guò)程，從而發(fā)布警情信息[21]。

4 結(jié)論

a.基于水害防治“主動(dòng)觀”“改造觀”“適應(yīng)觀”，結(jié)合底板水害防治技術(shù)現(xiàn)狀，提出“數(shù)據(jù)–模型–方案”一體化設(shè)計(jì)流程，從數(shù)據(jù)導(dǎo)入、模型驅(qū)動(dòng)、智能決策等3個(gè)方面構(gòu)建了底板水害防治決策支持系統(tǒng)的基本框架。

b.智能化主要體現(xiàn)在注漿過(guò)程的反饋控制(控制論)、水害危險(xiǎn)性分區(qū)中的智能算法、突水監(jiān)測(cè)預(yù)警中的深度學(xué)習(xí)(自學(xué)習(xí))和LSTM智能預(yù)警、疏水降壓的動(dòng)態(tài)優(yōu)化(最優(yōu)化理論)等策略，是水害防治工程決策支持系統(tǒng)今后的發(fā)展方向。

c.以數(shù)據(jù)庫(kù)為引擎、模型庫(kù)為驅(qū)動(dòng)，通過(guò)智能決策支持流程，提供突水危險(xiǎn)性分區(qū)、疏水降壓--方案、區(qū)域注漿改造、隔離工程選址及參數(shù)設(shè)計(jì)、底板突水監(jiān)測(cè)及警情發(fā)布等智能化、專業(yè)化服務(wù)方案。

[1] 靳德武，劉英鋒，劉再斌，等. 煤礦重大突水災(zāi)害防治技術(shù)研究新進(jìn)展[J]. 煤炭科學(xué)技術(shù)，2013，41(1)：25–29. JIN Dewu，LIU Yingfeng，LIU Zaibin，et al. New progress of study on major water inrush disaster prevention and control technology in coal mine[J]. Coal Science and Technology，2013，41(1)：25–29.

[2] 趙慶彪，趙兵文，付永剛，等. 大采深礦井地面區(qū)域治理奧灰水害關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 煤炭科學(xué)技術(shù)，2016，44(8)：14–20. ZHAO Qingbiao，ZHAO Bingwen，F(xiàn)U Yonggang，et al. Research on key technology to control Ordovician limestone water disaster on surface region of deep mining depth mine[J]. Coal Science and Technology，2016，44(8)：14–20.

[3] 王心義，王麒，陳國(guó)勝. 平煤股份八礦二1煤底板灰?guī)r地?zé)崴杷祲杭夹g(shù)[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2014，42(1)：53–56. WANG Xinyi，WANG Qi，CHEN Guosheng. The drainage and decreasing pressure technology of limestone geothermal water in coal floor based on complex detective information[J]. Coal Geology & Exploration，2014，42(1)：53–56.

[4] 王君現(xiàn). 隔離開(kāi)采技術(shù)在煤礦防治水工作中的探索與應(yīng)用[J]. 煤炭與化工，2015，38(9)：120–121. WANG Junxian. Exploration and application of isolated mining technology in water prevention and control work[J]. Coal and Chemical Industry，2015，38(9)：120–121.

[5] 劉德民，尹尚先，連會(huì)青. 煤礦工作面底板突水災(zāi)害預(yù)警重點(diǎn)監(jiān)測(cè)區(qū)域評(píng)價(jià)技術(shù)[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2019，47(5)：9–15. LIU Demin，YIN Shangxian，LIAN Huiqing. Evaluation technology for key monitoring area of early warning of water inrush from the floor of working face in coal mine[J]. Coal Geology & Exploration，2019，47(5)：9–15.

[6] 馮克鵬. 寧夏水資源優(yōu)化配置決策支持系統(tǒng)研究[D]. 銀川：寧夏大學(xué)，2014. FENG Kepeng. Research on decision support system for optimal allocation of water resources in Ningxia[D]. Yinchuan：Ningxia University，2014.

[7] 譚文勝，萬(wàn)元，潘平衡. 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的水電智能決策支持系統(tǒng)[J]. 水電站機(jī)電技術(shù)，2019，42(12)：9–12. TAN Wensheng，WAN Yuan，PAN Pingheng. Hydropower intelligent decision support system based on big data technology[J]. Mechanical & Electrical Technique of Hydropower Station，2019，42(12)：9–12.

[8] 王洪利，馮玉強(qiáng). 基于決策流的面向非結(jié)構(gòu)化決策的DSS研究[J]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，39(10)：1638–1641. WANG Hongli，F(xiàn)ENG Yuqiang. Decision support system facing unstructured decision making based on decision flow[J]. Journal of Harbin Institute of Technology，2007，39(10)：1638–1641.

[9] 高洪深. 決策支持系統(tǒng)(DSS)理論與方法[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2009. GAO Hongshen. Decision Support System(DSS) theory and method[M]. Beijing：Tsinghua University Press，2009.

[10] 劉嶠，李楊，段宏，等. 知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)綜述[J]. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2016，53(3)：582–600. LIU Qiao，LI Yang，DUAN Hong，et al. Knowledge graph construction techniques[J]. Journal of Computer Research and Development，2016，53(3)：582–600.

[11] 馬軍. 基于DInSAR技術(shù)的沉降監(jiān)測(cè)與分析及在鐵路保護(hù)煤柱安全留設(shè)可靠性方面的應(yīng)用研究[J]. 礦山測(cè)量，2020，48(1)：55–58. MA Jun. Monitoring and analysis of settlement technology and research on application of protecting coal pillars retention reliability in railway safety based on DInSAR[J]. Mine Surveying，2020，48(1)：55–58.

[12] 白峰青，姜興閣，蔣勤明. 斷層防水煤柱設(shè)計(jì)的可靠度方法[J]. 遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2000，19(4)：356–359. BAI Fengqing，JIANG Xingge，JIANG Qinming. The method of stability for the design of fault waterproof pillar[J]. Journal of Liaoning Technical University(Natural Science)，2000，19(4)：356–359.

[13] 馬雷，錢家忠，趙衛(wèi)東，等. 基于GIS的礦井水害防治輔助決策支持系統(tǒng)[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2014，42(5)：44–49. MA Lei，QIAN Jiazhong，ZHAO Weidong，et al. GIS-based decision-making support system for prevention and control of water hazards in coal mines[J]. Coal Geology & Exploration，2014，42(5)：44–49.

[14] 楊丹丹. 基于GIS的謝橋煤礦礦井水害防治專家系統(tǒng)研究[D]. 合肥：合肥工業(yè)大學(xué)，2012. YANG Dandan. Research on GIS-based expert system of mine flood prevention and treatment in Xieqiao Coal Mine[D]. Hefei：Hefei University of Technology，2012.

[15] 李慶偉，晏鄂川，楊廣，等. 基于FEFLOW的岸坡地下水三維滲流場(chǎng)模擬研究[J]. 安全與環(huán)境工程，2019，26(2)：38–44. LI Qingwei，YAN Echuan，YANG Guang，et al. Simulation of three-dimensional seepage field of the bank slope groundwater based on FEFLOW[J]. Safety and Environmental Engineering，2019，26(2)：38–44.

[16] 周游，黃靜美，謝紅強(qiáng). 西南地區(qū)某高速公路邊坡危巖體穩(wěn)定可靠性評(píng)價(jià)[J]. 地下空間與工程學(xué)報(bào)，2020，16(增刊2)：1022–1029. ZHOU You，HUANG Jingmei，XIE Hongqiang. Reliability evaluation for slopes in highway of southwest China[J]. Chinese Journal of Underground Space and Engineering，2020，16(Sup.2)：1022–1029.

[17] 秦麗，郝志剛，李國(guó)亮. 國(guó)家食品安全標(biāo)準(zhǔn)圖譜的構(gòu)建及關(guān)聯(lián)性分析[J/OL]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用：1–9[2021-01-20]. http://kns. cnki.net/kcms/detail/51.1307.tp.20201217.2008.020.html. QIN Li，HAO Zhigang，LI Guoliang. Construction and correlation analysis of national food safety standard graph[J/OL]. Journal of Computer Applications：1–9[2021-01-20]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1307.tp.20201217.2008.020. html.

[18] 魏瑾，李偉華，潘煒. 基于知識(shí)圖譜的智能決策支持技術(shù)及應(yīng)用研究[J]. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2020，30(1)：1–6. WEI Jin，LI Weihua，PAN Wei. Research on intelligent decision support technology and application based on knowledge graph[J]. Computer Technology and Development，2020，30(1)：1–6.

[19] 趙京勝，肖娜，高翔. 基于自然語(yǔ)言處理的能源領(lǐng)域知識(shí)圖譜[J]. 信息技術(shù)與信息化，2018，218(5)：55–58. ZHAO Jingsheng，XIAO Na，GAO Xiang. Knowledge mapping of energy domain based on natural language processing[J]. Information Technology and Informatization，2018，218(5)：55–58.

[20] 趙慶彪，畢超，虎維岳，等. 裂隙含水層水平孔注漿“三時(shí)段”漿液擴(kuò)散機(jī)理研究及應(yīng)用[J]. 煤炭學(xué)報(bào)，2016，41(5)：1212–1218. ZHAO Qingbiao，BI Chao，HU Weiyue，et al. Study and application of three-stage seriflux diffusion mechanism in the fissure of aquifer with horizontal injection hole[J]. Journal of China Coal Society，2016，41(5)：1212–1218.

[21] 靳德武，趙春虎，段建華，等. 煤層底板水害三維監(jiān)測(cè)與智能預(yù)警系統(tǒng)研究[J]. 煤炭學(xué)報(bào)，2020，45(6)：2256–2264. JIN Dewu，ZHAO Chunhu，DUAN Jianhua，et al．Research on 3D monitoring and intelligent early warning system for water hazard of coal seam floor[J]. Journal of China Coal Society，2020，45(6)：2256–2264.

Framework on intelligent decision support system for coal seam floor water hazard prevention and control

JIN Dewu1,2, LI Peng1,3

(1. Xi’an Research Institute Co. Ltd., China Coal Technology and Engineering Group Corp., Xi’an 710077, China; 2. Shaanxi Key Laboratory of Prevention and Control Technology for Coal Mine Water Hazard, Xi’an 710077, China;3. College of Geology and Environment, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an 710054, China)

Coal floor water inrush is a common type of water disaster in the production process of coal mines in North China coalfield. In order to solve the scientific decision making problem of water hazard prevention and control engineering and further improve the reliability of the relevant projects, this paper puts forward a technical idea of establishing an intelligent decision support system(IDSS). The IDSS is a combination of the traditional decision support system(DSS) and artificial intelligence. On the basis of analyzing the functional requirements of DSS for water hazard prevention and control, an integrated design process of "data-model-solution" is proposed, and the basic framework of IDSS for coal floor water hazard is established from three aspects, data import, model- driven and intelligent decision making. Model-driven layer is composed of three specialized services: method base, model base and knowledge map. Meanwhile, the model base consists of spatial prediction model of floor water inrush, numerical simulation model of draining depressurization, reliability analysis model of grouting reconstruction project, design model of isolation project and monitoring and warning model of floor water disaster. The final output decision scheme of the system includes risk zoning of floor water inrush, the--scheme of draining depressurization, regional grouting reconstruction design and engineering reliability evaluation, isolation engineering design, and floor water inrush monitoring and early warning information release.The system realizes its intelligent decision by feedback control of grouting process, deep learning algorithm of water inrush monitoring and early warning, dynamic optimization of drainage and depressurization scheme, etc. Intelligent decision support system will provide new technical support in the reliability guarantee of coal floor water disaster prevention and control.

floor water hazard; IDSS(Intelligent Decision Suppport System); data-model-solution; model-driven; decision making solution

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語(yǔ)音講解

P641

A

1001-1986(2021)01-0161-09

2020-12-23；

2021-01-20

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題(2017YFC0804103)；天地科技股份有限公司科技創(chuàng)新基金項(xiàng)目(2018-TD-MS072)

靳德武，1966年生，男，陜西藍(lán)田人，博士，研究員，博士生導(dǎo)師，從事煤礦防治水工作. E-mail：jindewu@cctegxian.com

靳德武，李鵬. 煤層底板水害防治智能決策支持系統(tǒng)框架構(gòu)建[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2021，49(1)：161–169.doi: 10.3969/j.issn.1001-1986.2021.01.017

JIN Dewu，LI Peng. Framework on intelligent decision support system for coal seam floor water hazard prevention and control[J]. Coal Geology & Exploration，2021，49(1)：161–169.doi: 10.3969/j.issn.1001-1986.2021.01.017

(責(zé)任編輯 周建軍)