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        基于遺傳算法的煤礦開采沉陷預(yù)測(cè)研究

        2024-12-10 00:00:00渠濤張廷院
        中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年19期
        關(guān)鍵詞:煤礦開采遺傳算法

        摘 要:由于煤礦開采條件復(fù)雜,因此在工程中難以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)實(shí)際沉陷情況,導(dǎo)致礦區(qū)下沉量原始數(shù)據(jù)擬合曲線與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)擬合曲線偏差大。本文研究基于遺傳算法的煤礦開采沉陷預(yù)測(cè)方法,通過合理布設(shè)沉陷測(cè)點(diǎn)獲取準(zhǔn)確數(shù)據(jù),并綜合考慮地質(zhì)條件等因素構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。采用遺傳算法優(yōu)化模型參數(shù),以提高預(yù)測(cè)精度。試驗(yàn)結(jié)果顯示,基于遺傳算法的預(yù)測(cè)方法顯著優(yōu)于其他方法,預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際測(cè)量值高度一致。當(dāng)采用該方法處理非線性關(guān)系和多變因素時(shí)表現(xiàn)優(yōu)越,為礦區(qū)安全開采和環(huán)境保護(hù)提供了科學(xué)依據(jù),具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。

        關(guān)鍵詞:遺傳算法;煤礦開采;煤礦開采沉陷;沉陷預(yù)測(cè);開采沉陷預(yù)測(cè)

        中圖分類號(hào):TD 32" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        煤炭是傳統(tǒng)的能源支柱,其開采與利用仍然占據(jù)舉足輕重的地位。然而,在煤礦開采過程中不可避免出現(xiàn)沉陷問題,不僅威脅礦區(qū)的地質(zhì)安全,也對(duì)周邊環(huán)境和居民生活造成了極大的影響。因此,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)煤礦開采沉陷的發(fā)展趨勢(shì),對(duì)保障礦區(qū)安全、優(yōu)化開采布局以及制定有效的環(huán)境保護(hù)措施具有極其重要的意義。文獻(xiàn)[1]采用概率統(tǒng)計(jì)法分析煤礦開采沉陷,適用于水平或緩傾斜礦體,但存在局限性。文獻(xiàn)[2]則探索人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在沉陷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,能處理復(fù)雜非線性問題,但預(yù)測(cè)結(jié)果受訓(xùn)練數(shù)據(jù)影響。兩者各有優(yōu)劣,因此為提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,需要探索更先進(jìn)的方法。為增強(qiáng)礦區(qū)下沉量原始數(shù)據(jù)擬合曲線與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)擬合曲線效果,本文研究基于遺傳算法的煤礦開采沉陷預(yù)測(cè)方法。遺傳算法模擬生物進(jìn)化機(jī)制是通過選擇、交叉、變異等操作優(yōu)化模型參數(shù),提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

        1 布設(shè)煤礦開采沉陷測(cè)點(diǎn)

        通過在地表關(guān)鍵區(qū)域和潛在沉陷區(qū)域布設(shè)測(cè)點(diǎn),可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地收集煤礦開采過程中地表變形的數(shù)據(jù)。這些測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性直接影響到后續(xù)預(yù)測(cè)模型建立和預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性,因此需要充分考慮測(cè)點(diǎn)分布的合理性。

        針對(duì)煤礦開采沉陷預(yù)測(cè)的必要性,在工作面對(duì)應(yīng)地表布設(shè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)。本文根據(jù)沉陷數(shù)據(jù)采集的普遍需求,選擇采集裝置設(shè)備型號(hào)和配置,見表1[3]。

        當(dāng)布設(shè)測(cè)點(diǎn)時(shí),充分考慮了監(jiān)測(cè)需求以及數(shù)據(jù)采集裝置的性能和特點(diǎn),滿足數(shù)據(jù)采集的精度和實(shí)時(shí)性要求。

        2 建立煤礦開采沉陷預(yù)測(cè)模型

        在成功布設(shè)測(cè)點(diǎn)并收集到足夠的數(shù)據(jù)后,本文將利用收集的數(shù)據(jù),結(jié)合煤礦的實(shí)際情況,選擇合適的數(shù)學(xué)模型來預(yù)測(cè)沉陷過程。

        開采沉陷分為緩慢發(fā)展、加速發(fā)展和衰退穩(wěn)定3個(gè)階段,開采沉陷預(yù)計(jì)可以減少開采沉陷帶來的地表損害。而建立預(yù)測(cè)模型需要充分考慮各種影響因素,這些因素包括但不限于地質(zhì)結(jié)構(gòu)、開采方法、地下水位等[4]。地質(zhì)結(jié)構(gòu)決定了煤層的分布和巖石的物理性質(zhì),直接影響地表沉陷的程度和范圍。開采方法則決定了煤層的開采速度和開采順序,同樣對(duì)地表沉陷有顯著影響。

        綜合上述因素,本文選擇合適的編碼方案來表示問題的解空間。設(shè)W(x,y,t)為在位置(x,y)和時(shí)間t的下沉量,則修正下沉量預(yù)測(cè)模型可以用公式(1)表示。

        式中:W0(x,y,t)為基于初始參數(shù)或條件計(jì)算的下沉量;fi(x,y,t)為考慮各種影響因素(例如地質(zhì)結(jié)構(gòu)、開采方法、地下水位等)的修正函數(shù);n為影響因素的數(shù)量;αi為各影響因素的參數(shù)值[5]。

        在構(gòu)建煤礦開采沉陷預(yù)測(cè)模型后,還需要不斷調(diào)整模型參數(shù),直至模型能夠較為準(zhǔn)確地反映實(shí)際沉陷過程。

        3 遺傳算法優(yōu)化預(yù)測(cè)模型參數(shù)

        在模型建立后,確定預(yù)測(cè)模型參數(shù)是至關(guān)重要的一步。預(yù)測(cè)模型的性能往往取決于其參數(shù)設(shè)定。因此,在模型建立后,本文利用遺傳算法優(yōu)化預(yù)測(cè)模型參數(shù)αi,使預(yù)測(cè)模型能夠更好地?cái)M合實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)。遺傳算法作為一種強(qiáng)大的優(yōu)化工具,能夠在復(fù)雜的參數(shù)空間中尋找最優(yōu)解。通過不斷地迭代和進(jìn)化,逐步優(yōu)化模型的參數(shù),使其更好地?cái)M合實(shí)際數(shù)據(jù)。

        由上文可知預(yù)測(cè)模型有n個(gè)待優(yōu)化的參數(shù),用實(shí)數(shù)編碼來表示這些參數(shù)。每個(gè)參數(shù)可以看作是一個(gè)基因,而所有的參數(shù)則構(gòu)成一個(gè)染色體[6]。

        獲得適應(yīng)度函數(shù)后,利用遺傳遺傳算法優(yōu)化預(yù)測(cè)模型參數(shù),其遺傳算法計(jì)算流程如圖1所示。

        通過不斷地重復(fù)選擇、交叉和變異操作,遺傳算法能夠逐步優(yōu)化模型的參數(shù)。在每一步迭代的過程中,通過選擇、交叉、變異等方法產(chǎn)生新的群體,利用適應(yīng)值來確定各個(gè)體的適應(yīng)值。隨著迭代進(jìn)行,種群中的個(gè)體逐漸接近最優(yōu)解,即使最小二乘函數(shù)值最小的參數(shù)組合。

        當(dāng)種群中個(gè)體適應(yīng)度值連續(xù)多次迭代無明顯變化時(shí),遺傳算法會(huì)停止,避免不必要迭代,可以提高效率,并防止陷入局部最優(yōu)。當(dāng)算法終止時(shí),得到一組最優(yōu)的模型參數(shù),可以將其用在實(shí)際的沉陷預(yù)測(cè)工作中。

        4 輸出開采沉陷預(yù)計(jì)結(jié)果

        在確定最優(yōu)的模型參數(shù)后,將模型應(yīng)用于實(shí)際的煤礦開采過程中,對(duì)地表沉陷情況進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)估。采用可視化工具和技術(shù)手段,將預(yù)測(cè)結(jié)果以圖表、報(bào)告等形式展示給相關(guān)人員。這些預(yù)測(cè)結(jié)果不僅可以幫助礦區(qū)管理者制定更加科學(xué)合理的開采計(jì)劃,還可以為環(huán)境保護(hù)和災(zāi)害防控提供有力的支持。

        在沉陷預(yù)測(cè)完成后,系統(tǒng)將生成沉陷數(shù)據(jù)文件,涵蓋各方向預(yù)計(jì)值。各文件均含統(tǒng)一的坐標(biāo)和預(yù)計(jì)變形值格式,每個(gè)預(yù)計(jì)結(jié)果文件的數(shù)據(jù)格式均遵循統(tǒng)一的規(guī)范,包括觀測(cè)點(diǎn)的Y坐標(biāo)(大地坐標(biāo)),X坐標(biāo)(大地坐標(biāo))以及對(duì)應(yīng)的預(yù)計(jì)變形值。這種數(shù)據(jù)格式便于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析工作[8]。

        為了提高沉陷預(yù)測(cè)的精確度,本文引入高斯誤差函數(shù),在特定的預(yù)測(cè)空間內(nèi),將預(yù)測(cè)區(qū)域均勻分割成平行網(wǎng)格,并對(duì)每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行坐標(biāo)等值計(jì)算,其計(jì)算過程如公式(3)所示。

        式中:f(x)為等值坐標(biāo)配比結(jié)果。在等值計(jì)算完成后,利用3D可視化技術(shù),將礦區(qū)地質(zhì)體的三維可視化顯示出來,并將各地區(qū)的真實(shí)數(shù)據(jù)輸入到已建立的預(yù)測(cè)模型中,對(duì)其進(jìn)行逆向驗(yàn)證。

        在反向檢驗(yàn)過程中,將區(qū)域?qū)嶋H數(shù)據(jù)導(dǎo)入構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型中,比較預(yù)測(cè)數(shù)值與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)的一致性來評(píng)估模型的準(zhǔn)確性。如果預(yù)測(cè)數(shù)值能夠成功地代入模型并與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)相吻合或偏差在可接受范圍內(nèi),那么可以認(rèn)為該預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果能夠?yàn)槊旱V開采沉陷的預(yù)測(cè)提供有力的支持[9]。

        通過采用高斯誤差函數(shù)和坐標(biāo)等值計(jì)算等方法,本文成功地完成了對(duì)煤礦開采沉陷的預(yù)測(cè)工作,并得到了一系列詳盡、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。這些結(jié)果將為制定科學(xué)合理的開采計(jì)劃、實(shí)施環(huán)境保護(hù)和災(zāi)害防控提供有力支持和指導(dǎo)。

        5 試驗(yàn)

        5.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

        以某大型露天煤礦為例,該煤礦位于地質(zhì)條件復(fù)雜的山區(qū),其開采作業(yè)長期受到地面沉陷困擾。利用本文預(yù)測(cè)技術(shù)來監(jiān)控和管理地面沉陷。煤礦開采地表案例如圖2所示。

        布設(shè)測(cè)點(diǎn)收集大量的煤礦移動(dòng)變形的實(shí)際數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括不同區(qū)域、不同時(shí)間段內(nèi)的地表沉降、裂縫發(fā)育以及巖層移動(dòng)等關(guān)鍵指標(biāo)。通過精心篩選和整理,構(gòu)建包括豐富信息的學(xué)習(xí)樣本集。

        本文針對(duì)煤礦開采沉陷預(yù)測(cè)系統(tǒng),選用科達(dá)克DL165-780控制器,其快速響應(yīng)保證系統(tǒng)實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性。內(nèi)置高性能DLrawWidget芯片,運(yùn)算強(qiáng)大且兼容性強(qiáng),滿足系統(tǒng)在各種環(huán)境下的運(yùn)行需求。

        算法實(shí)現(xiàn)與調(diào)試有以下步驟。1)數(shù)據(jù)收集與整理:布設(shè)測(cè)點(diǎn)收集大量的煤礦移動(dòng)變形的實(shí)際數(shù)據(jù),包括地表沉降、裂縫發(fā)育以及巖層移動(dòng)等關(guān)鍵指標(biāo)。將這些數(shù)據(jù)作為模型的輸入和驗(yàn)證基礎(chǔ)。通過篩選和整理,構(gòu)建一個(gè)包括豐富信息的學(xué)習(xí)樣本集,用于模型訓(xùn)練和驗(yàn)證。2)模型建立:基于收集的數(shù)據(jù),利用公式(1)建立修正下沉量預(yù)測(cè)模型。該模型將基于初始參數(shù)或條件計(jì)算的下沉量作為基準(zhǔn),并通過修正函數(shù)fi(x,y,t)中的地質(zhì)結(jié)構(gòu)(斷層、褶皺)、開采方法(剝離、挖掘、運(yùn)輸)、地下水位(12.2m)進(jìn)行建立。3)遺傳算法優(yōu)化預(yù)測(cè)模型參數(shù):將預(yù)測(cè)模型中的n個(gè)待優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行實(shí)數(shù)編碼,將每個(gè)參數(shù)視為一個(gè)基因,所有參數(shù)構(gòu)成一個(gè)染色體。并使用公式(2)定義適應(yīng)度函數(shù),目標(biāo)是通過優(yōu)化找到能使最小二乘函數(shù)值最小的參數(shù)組合。使用編程語言Python3.8實(shí)現(xiàn)遺傳算法的核心部分,設(shè)定群體大小、迭代次數(shù)、初始群體數(shù)目等參數(shù)(群體大小100、迭代次數(shù)55、初始群體數(shù)目20)。對(duì)算法進(jìn)行調(diào)試和優(yōu)化,保證算法的正確性和效率。4)模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè):使用構(gòu)建好的學(xué)習(xí)樣本集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,通過遺傳算法不斷調(diào)整模型的參數(shù),提高模型的預(yù)測(cè)能力。在模型參數(shù)優(yōu)化完成后,利用該模型進(jìn)行下沉量預(yù)測(cè)。為了提高預(yù)測(cè)的精確度,引入高斯誤差函數(shù),并在特定的預(yù)測(cè)空間內(nèi)將預(yù)測(cè)區(qū)域均勻分割成平行網(wǎng)格。在每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上,利用公式(3)進(jìn)行等值坐標(biāo)配比計(jì)算,得到更精確的預(yù)測(cè)結(jié)果。5)結(jié)果可視化與驗(yàn)證:使用可視化工具M(jìn)atplotlib將預(yù)測(cè)結(jié)果以圖表的形式展示,便于理解和分析。同時(shí),利用3D可視化技術(shù)將礦區(qū)地質(zhì)體的三維可視化顯示出來,直觀地展示預(yù)測(cè)結(jié)果。

        5.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

        為驗(yàn)證本文方法的效果,以礦區(qū)下沉量原始數(shù)據(jù)擬合曲線與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)擬合曲線的吻合度為試驗(yàn)評(píng)估指標(biāo),將本文方法與文獻(xiàn)[1]概率統(tǒng)計(jì)法分析煤礦開采沉陷方法和文獻(xiàn)[2]探索人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在沉陷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用方法進(jìn)行對(duì)比,得到3種方法的礦區(qū)下沉量原始數(shù)據(jù)擬合曲線與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)擬合曲線,如圖3所示。

        經(jīng)過對(duì)比3種不同預(yù)測(cè)方法在礦區(qū)下沉量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用效果,本文提出的基于遺傳算法的煤礦開采沉陷預(yù)測(cè)方法展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢(shì)。該方法通過優(yōu)化預(yù)測(cè)模型,提高了對(duì)復(fù)雜地質(zhì)條件和多變開采工藝的適應(yīng)性,預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際測(cè)量值高度吻合,誤差極小。與文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]的方法相比,本文方法不僅預(yù)測(cè)精度更高,而且當(dāng)處理非線性關(guān)系和多變因素時(shí)表現(xiàn)更出色。因此,本文的煤礦開采沉陷預(yù)測(cè)方法能夠?yàn)槊旱V的安全生產(chǎn)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和環(huán)境保護(hù)提供更為可靠的技術(shù)支持,具有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

        6 結(jié)語

        本研究基于遺傳算法對(duì)煤礦開采沉陷進(jìn)行探索,通過遺傳算法對(duì)沉陷預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化,提高預(yù)測(cè)精度和效率。在實(shí)際應(yīng)用中,該模型能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)煤礦開采過程中的沉陷情況,為煤礦的安全生產(chǎn)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了有力支持。未來,本研究將繼續(xù)深化基于遺傳算法的煤礦開采沉陷預(yù)測(cè)研究,將探索更加先進(jìn)的優(yōu)化算法和技術(shù),以進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度和效率,關(guān)注多煤礦協(xié)同開采和區(qū)域整體沉陷預(yù)測(cè)的研究,為煤礦安全生產(chǎn)和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供更加全面的技術(shù)支持。

        參考文獻(xiàn)

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