回采工作面瓦斯安全形势动态判别方法.pdf

第 4 2 卷 第 1 O期 2 0 1 6年 1 O月 工矿 自 动 化 I nd us t r y an d M i ne Aut o ma t i on Vo 1 ． 4 2 NO ． 1 0 0c t ． 2 01 6 文章编 号 1 6 7 1 2 5 l X 2 0 1 6 1 0 0 0 8 2 0 4 D OI 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 1 X ． 2 0 1 6 ． 1 0 ． 0 1 9 刘亚兵． 回采工作面瓦斯安全形势动态判别方法[ J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 6 ， 4 2 1 0 8 2 8 5 ． 回采工作面瓦斯安全形势动态判别方法 刘 亚 兵 阳泉煤业 集 团 股 份有 限责任公 司 ，山西 阳泉0 4 5 0 0 0 摘要 从 瓦斯抽 采和 井下通风 这 2种主要 的 瓦斯排 放 形式入 手 ， 结合 邻 近层 瓦斯 涌 出、 巷 道 煤 壁 瓦斯 涌 出和 落煤 等导致 的 涌 出这 3种主要 的 回采工 作 面瓦斯 来 源， 提 出 了 6种 多元 化 的工 作 面 瓦斯 安 全 形势 判 别 指标及基于 B P神经网络的回采工作面瓦斯安全形势动态判别方法。Ma t l a b验证 结果表明， 该方法判别工 作 面 瓦斯安全 形 势的相对 变化 时会按 照各 指标 寻求 最优化排 序 ， 在 给 定判定指 标 的基 础上 ， 对 瓦斯安全 形势 的相对 变化判 定 准确 ， 但 绝对判 定 结果 需要 结合 各分 指标值 来具体 判 断 。 关键 词 回采 工作 面；瓦斯 安全 形势 ； 动 态判 别 ； 评 价指 标 中图分类号 TD 7 1 2 文献标志码 A 网络出版时间 2 0 1 6 0 9 3 0 0 9 5 6 网络 出版地 址 h t t p ／ ／ w ww． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． TP ． 2 0 1 6 0 9 3 0 ． 0 9 5 6 ． 0 0 3 ． h t ml Dy na mi c d i s c r i mi na t i o n me t h o d o f g a s s e c u r i t y s i t u a t i o n o f s t o p e f a c e LI U Ya b i ng Ya n g q u a n Co a l I n d u s t r y Gr o u p Co ． ，Lt d． ，Ya n g q u a n 0 4 5 0 0 0，Ch i n a Abs t r a c t Dy n a mi c d i s c r i mi na t i o n me t h od of ga s s e c ur i t y s i t u a t i o n o f s t o pe f a c e a nd s i x k i nd s o f d i v e r s i f i e d e v a l u a t i o n i n d e x e s we r e p r o p o s e d s t a r t e d f r o m t wo ma j o r g a s d i s c h a r g e f o r ms o f g a s d r a i n a g e a n d u n d e r g r o u n d v e n t i l a t i o n，a n d c o mb i n i n g t h r e e ma j o r me t h a n e s o u r c e s o f a d j a c e n t l a y e r s g a s e mi s s i o n ， c o a l t un ne l wa l l g a s e mi s s i on，a nd g a s e mi s s i o n c a u s e d b y c o a l d r o p．Dy na mi c di s c r i mi na t i o n m e t ho d o f g a s s e c u r i t y s i t u a t i on o f s t o pe f a c e ba s e d o n BP ne ur a l n e t wor k wa s pu t f o r wa r d t o o．M a t l a b v a l i d a t i o n r e s ul t s s ho w t ha t t he me t h od wi l l f o l l o w t he i nd e x t o f i nd t h e mo s t o pt i m i z e d s e qu e nc e whe n i t d i s c r i mi na t e s r e l a t i v e c h a ng e s o f ga s s e c u r i t y s i t ua t i o n o f s t o pe f a c e，on t he b a s i s o f g i v e n i nd i c a t o r s ， t he m e t h o d c a n a c c u r a t e l y d i s c r i mi na t e s r e l a t i v e c h a n ge s o f ga s s e c ur i t y s i t u a t i o n，bu t a bs o l ut e di s c r i m i na t i on r e s u l t s n e e d t o b e j u d g e d s p e c i f i c a l l y c o mb i n e d wi t h s u b i n d e x v a l u e s ． Ke y wo r ds s t o pe f a c e；g a s s e c u r i t y s i t u a t i on；d yn a mi c d i s c r i mi na t i o n；e v a l u a t i on i nd e x 0 引 言 在 中国国有重点煤矿 中， 高瓦斯矿井和煤与瓦 斯突 出矿 井 的 数量 占 4 9 ． 8 ， 占煤炭 总产 量 的 4 2 ， 因此 ， 消除和预防瓦斯事故是中国煤炭行业现 在及 未来需 要研 究和 解决 的重大 问题之 一l 】 ] 。 回采 工作面是煤矿生产中重要的组成部分 ， 环境危险、 恶 劣的回采工作面又属于煤矿 的事故高发区域口 ] ， 对 回采工作面瓦斯安全方面的研究尤为重要 。回采工 作 面瓦斯 安全状 态 是 一种 复 杂 的动 态 过程 ， 瓦斯 安 全 形势是 由瓦斯 抽放 状态 、 工作 面瓦斯 涌出状 态 、 煤 体瓦斯特征参数及通风系统的可靠性等因素共同决 定 的 ， 且各 因素之 间呈 现 出非 线性 的状态 _ 3 ] ， 用纯 数 学的线性方法很难分析清楚_ 4 ] ， 传统的数学方法如 线性 规划方 法等都 不能很 客 观地解 决工作 面瓦斯 安 全形势动态判别问题。基于以上原因， 本文提出了 利用 B P神经网络来动态判别 回采工作面的瓦斯安 全 形势 的方法 。 收稿 日期 2 0 1 6 - 0 5 0 3 ； 修回 日期 2 0 1 O - 0 8 3 0 ； 责任编辑 胡娴 。 作者简介 刘亚兵 1 9 7 3 一 ， 男 ， 山西祁县人 ， 工程师 ， 现从 事煤矿机 电管理工作 ， E ma i l 2 9 0 5 0 5 4 3 3 q q ． c o rn。 2 0 1 6年 第 1 O期 刘亚兵 回采 工作 面 瓦斯 安全 形 势动 态判 别方 法 8 3 1 工作面瓦斯安全形势影响因素及判定指标 回采 工 作 面 的 瓦斯 排 放 主要 有 2种 方 式 一 种 是通过管道瓦斯抽放系统将瓦斯直接从煤体抽至地 面 ， 再 加 以利用 或 者直 接排 放 ； 另一 种是 利用 通 风系 统将从工作面煤体及其他地方涌入工作面巷道的瓦 斯和工作面风流混合 ， 通过通风系统 回风段将混合 风流排出。回采工作面的瓦斯管理既要考虑瓦斯排 放形式 ， 也要紧密结合区域的瓦斯来源 。回采工作 面的瓦斯来源主要有 3 个 ， 分别是邻近层瓦斯涌出、 巷道 煤 壁瓦 斯涌 出 、 生 产 过 程 中落 煤 及 其 他 导致 瓦 斯突然释放 的涌 出_ 5 ] 。结合 以上特点 ， 对 多元 化的 工作面瓦斯安全形势进行判别需要考虑以下因素 1 绝对瓦斯涌 出量 工作 面各种 瓦斯 来源的 直接标量参数 ， 表征瓦斯 涌出及工作面通风的重要 指标 。 2 相对瓦斯涌出量 吨煤瓦斯涌出量参数 ， 工 作面区域相对瓦斯涌出及煤体瓦斯含量指标 。 3 工作 面瓦斯浓度均值 临近层 、 采空区、 落 煤等导致瓦斯涌出的重要指标 。 4 回风瓦 斯 浓 度 均值 巷 道 煤 壁 瓦 斯 涌 出 的 重要 指标 。 5 工 作面 瓦斯 抽采 纯 量 煤 体 瓦斯 抽放 指标 。 6 煤体瓦斯防突参数值 煤体瓦斯解析、 放散 等防突监测参数指标 。 对以上 6种 影 响 因 素 分 别 进 行 定 量 分 析 ， 第 1 5 类参数通过安全监测 系统 的实时数据 自动 获取 ， 第 6类参数通过工作面煤体人工检测数据获 得 。在不同的生产矿井 ， 这些参数可不同， 但应能体 现煤体瓦斯参数特征。设 6类指标 的计算或统计周 期为 2 4 h ， 具体指标值见表 1 。其中 为回风巷风 速 ， S 为风速测 量点断面 面积 ， t为工作面 日采煤 量 ， C 为抽放 瓦斯浓 度 ， K ， S ⋯ 为 防突监 测参 数 。 表 1 工 作 面 瓦 斯 安 全 判 别指 标 瓦斯安全判别指标 指标值 工作面绝对瓦斯涌出量 Q 工作面相对瓦斯涌出量 Q 工作面瓦斯浓度均值 C 回风瓦斯浓度均值 c h 工作面瓦斯抽采纯量 Q 煤体瓦斯防突参数值 M Cg Vh Sa C g Vh S d ／ t 工作面瓦斯 日均浓度值 工作面回风瓦斯 日均浓度值 Q C。 K1 或 S ⋯ 针 对 以上 6种 瓦 斯 安 全 判 别 指 标 ， 分 别 设 置 4 种评判等级， 即安全 、 警示 、 威 胁和危险。对于瓦 斯涌出量 、 瓦斯浓度和煤体瓦斯防突参数值等指标 ， 按照国家高瓦斯矿井规定及安全监测 的标准 ， 结合 8 O 和 6 O 两个等级进行划分 。工作面瓦斯抽采 纯量需结合抽采设计来评价 ， 用实际抽采纯量 和设 计抽采纯量的比值来衡量瓦斯抽采效果 ， 当实 际抽 采纯量与设计抽 采纯量大于或等 于 1时为安全状 态 ， 依次按照 8 O 和 6 O 来分级 ， 各指标具体 分级 见表 2 。 表 2 各 指标 评价标准 2 B P神 经 网络判 别 方法 B P网络 是典 型 的多 层 网络 ， 包 括 输 入 层 节 点 、 输出层节点及 一层 或多层 隐含 节点[ 6 ] 。假 设取 得 P个 样本 { ￡ ， ￡ ； ￡ 一1 ， 2 ， ⋯ ， P ， 其 中 Y是 维 向量 ， 是 m 维向量 ， 当第 t 个样 本 ￡ 一 ￡ ， z ， ⋯ ， X ￡ 的 数 据 输 入 网 络 时 ， 相 应 的输 出 记 为 厂 ￡ 一 厂 ，f 2 ， ⋯ ，f m 。误 差 反 向 传播的 B P神经网络算法是一种多层前馈网络所使 用 的监控式学 习算法 ， 采用梯度搜索技术， 以期使 网 络的实 际输 出 与期 望输 出值 的误 差均 方 值 为最 小 。对于第 P个样本 ， 在其作用下隐含层和输 出 层的输 出分别 为 o 和 o ， 对 于每一样本 的输入模 式 ， 对应期望输出为 t 的二次型误差函数为[ 8 P J 一告∑ 一O k 。 1 输 出层的加权系数 C O 的调整规则为 1 一 u H r l o 2 式中 刁为学习率 ； 一 --0 0 1 0 ； 1 ≤ ≤P。 隐含层的加权系数 的调整规则为 8 4 工矿 自动 化 2 0 1 6年 第 4 2卷 走十 1 一 C O O 志 r／ c i o j 3 r 式 巾 一 一 o 1 0 ， ； 1 ≤歹 ≤ P。 O 结合工作面瓦斯安全动态判定指标 ， B P算法实 现步 骤 如下 1 初 始 化网络 及学 习 参 数 。将 隐含 层 和输 出 层各节点 的连接权值 、 神经元阈值赋予[ 一1 ， 1 3 区间 的一 个 随机 数 。 2 提 供训 练模式 。从 训练 模式集 合 中选 出 一 个训练模式， 将其输入模式和期望输 出送入网络 。 3 正 向传 播 过程 。对 给 定 的输 入模 式 ， 从 第 l隐含层开始， 计算网络的输出模式 ， 并把得到的 输 入模 式 与 期 望 模 式 进 行 比较 ， 若 有 误 差 ， 则 执 行 第 4 步 ， 否则 ， 返回第 2 步 ， 提供下一个训练模式 。 4 反向传播过程 。从输 出层反向计算到第 1 隐含层 ， 计算同一层单元的误差 ， 按 照式 3 修正 连接权值和阈值 ， 对阈值可按照连接权值 的学 习方 式进行， 只是需要把 阈值设想为神经元的连接权值 ， 并假定其输入信号总为单位值 1即可。反复执行上 述 修 正过 程 ， 直 到满 足期望 的输 出模 式 为止 。 5 返 回步骤 2 ， 对训练模式集中的每个训练 模式重复步骤 2 和步骤 3 ， 直到训练模式集 中的 每个 训 练模式 都 满 足期望 输 出为止 。 3基 于 B P神 经 网络 的工作 面 瓦斯 安全 动态判 别 按 照表 2中工作 面 瓦斯 安全 动态 评价 各指 标 的 评价标准 ， 利用贵州六盘水某矿 1 1 0 1 0 2回采工作面 2 o 1 6年 2月 1日一1 0日连续 1 0 d的指标值 ， 对基 于 B P神经 网络 的工作 面 瓦斯 安 全 动态 判 别 方 法进 行 了验 证 。对 于 表 2中的 K。 和 S 值 ， 评 价 指标 中 选 择一 个 即可 ， 本 文选择 S 值进 行 NY J rl ， 1 0 d的具 体 数据 见表 3 。 对 于表 3中所 示数 据 ， 通过 Ma t l a b进行 工作 面 瓦斯安全动态判别 ， 基本步骤如下 ① 原始数据预 处 理 ， 使用p r e mn mx 将数据规范化到 [ 一1 ， 1 ] 区 0． 0 0 0 0 0 ．8 41 9 0 ． 0 0 0 0 1 ． 0 0 0 0 0 ． 00 0 0 0． 9 9 9 3 0 ． 00 2 9 0． 0 06 3 0 ．0 0 0 0 0 ．9 5 6 1 r 0． 0 0 0 0 0 ． 00 0 0 0 ．1 52 1 0． 0 0 0 5 0 ． 00 0 0 0． 0 0 0 0 0 ． 00 0 0 0 ． 0 0 0 0 0． 0 0 0 0 0． 00 0 0 判 别 为安 全的 日期是 2 ， 4日； 判 别 为警 示 的 日 期 是 1 ， 5 ， 9 。 1 0日； 判 别 为威 胁 的 日期 是 3 ， 6 ， 7日； 瓦 斯安 全 形势 最 差 的 是 8日， 属 于 危 险 状 态 。8日 指 标 数 据 Q 4 ． 6 0 r ll ／ rai n ； Q 6 ．1 0 m。 ／ t ； C 0 ． 8 ； C 0 ． 8 5 ； Q 0 ． 9 ； S 4 ． 0 0 k g ／ m。各 指 表 3 l 1 0 1 0 2工作面 l O d的瓦斯安全评价原始数据 间。② 建立初始网格。③ 利用数据对网络进行训 练 。④ 对判别 对象进行仿 真识别 [ y， P ， A ， E， p e r f 一s i re n e t ， D， F， A， 丁 ， 其 中 y为 网络输 出； P 为输 入 向 量最 终 延 迟 条 件 ； A r 为 网 络 层 最 终 延 迟 条件 ； E为 网络误 差 ； p e r f 为网络性 能 ； n e t 为使用 的 网络 ； D 为 判 别对 象 ； F为 初 始输 入 延 迟条 件 ， 仅 当输入有延迟时使用， 默认为 0 ； A为网络层初始延 迟条件 ； T为网络标靶 。 Ma t l a b计算过程及参数设置如图 1 所示。 图 l Ma t l a b计算过程及参数设 置 1 1 0 2 0 2工作面 2 0 1 6年 2月 2日一1 O日 1 0 d 的瓦斯 安 全形势 分 析判 别结果 为 0． 0 0 0 0 0 ．0 0 0 0 0． 0 0 0 0 0 ． 0 00 0 0 ． 00 0 0 0． 0 0 0 0 0 ．0 0 0 0 0． 0 0 0 0 0 ． 99 9 7 0 ．9 9 9 7 0． 9 96 7 0 ．9 9 7 l 0． 0 7 6 5 0 ． 0 00 0 0 ． 00 0 0 0 ． 0 0 0 0 0 ．0 0 0 0 0 ． 8 44 9 0 ． 00 0 0 0． 0 0 0 0 标参数在 1 0 d的统计周期内相对偏高， 在统计周期 内瓦斯安 全 形势 属 于 最 差 ， 和 分 析结 果 一 致 。但 和 表 2给定 的危险指标上 限比较， 各指标 值都 未达到 危险状态， 该方法最终 判别 的结果却 为危 险状态。 可看 出基 于 B P神经 网络 算法 判别 工作 面瓦斯 安全 第 4 2卷 第 1 O 期 2 0 1 6年 1 O月 工矿 自 动化 I nd us t r y a nd M i n e Aut o ma t i o n Vo 1 ． 4 2 No ． 1 0 Oc t ．2 0 1 6 文章 编 号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 O 1 6 1 0 0 0 8 5 0 6 DO I 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 1 x ． 2 0 1 6 ． 1 0 ． 0 2 0 於静 ， 莫修权 ， 徐楠． 矿山高压三电平 ANP C变频器预测控制研究口] ． 工矿 la动化 ， 2 0 1 6 ， 4 2 1 0 8 5 9 0 ． 矿山高压三电平 A NP C变频器预测控制研究 於静 ， 莫修 权 ， 徐 楠 中国矿业大学 信息与 电气工程学院，江苏 徐州 2 2 1 0 0 8 摘 要 提 出了一种基 于模 型 预测 控制 的矿 山高压 三 电平 ANP C变频 器预 测控 制 方 案 。该 方案 采 用 电流 预测控制 实现三电平有源中点钳位型高动态性能及单位功率因数控制 ， 根据开关器件损耗选取与电压 矢量 唯一对应的开关状 态。针对控制过程计算量大的问题 ， 提 出对 系统进行延 时补偿控制。仿真和实验结果表 明， 采用所提控制方案的三 电平有源中点钳位型整流器动态响应快， 具有良好 的静 、 动 态特性。 关 键 词 变频 器预 测控 制 ； 有 源 中点钳 位 型 ；模 型预测 控制 ；延 时补 偿 中图分类号 T D 6 1 1 文献标志码 A 网络出版时间 2 0 1 6 0 9 - 3 0 0 9 5 4 网络 出版地 址 h t t p ／ ／ www ． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． TP ． 2 0 1 6 0 9 3 0 ． 0 9 5 4 ． 0 0 2 ． h t ml Re s e a r c h o n p r e di c t i v e c o n t r o l f o r mi ne hi g h p r e s s ur e t hr e e l e v e l ANPC i nv e r t e r YU J i n g ， M O Xi u q u a n ，XU Na n S c h o o l o f I n f o r ma t i o n a n d El e c t r i c a l En g i n e e r i n g，Ch i n a Un i v e r s i t y o f M i n i n g a n d Te c h n o l o g y，Xu z h o u 2 2 1 0 0 8 ，Ch i n a Ab s t r a c t A pr e d i c t i ve c o n t r ol p r og r a m f o r m i n e h i gh p r e s s ur e t hr e e - l e v e l ANPC i n v e r t e r b a s e d on 收稿 日期 2 0 1 6 0 5 0 3 ； 修 回日期 2 0 1 6 0 8 2 3 ； 责任编辑 胡娴 。 作者简 介 於 静 1 9 9 2 一 ， 女 ， 江苏南通人， 硕士研究 生 ， 研究方向为变换器 、 异步机模 型预测 控制技术 ， E - ma i l y u y u 1 9 9 2 0 4 1 6 3 ． t o m。 形势的相对变化时会按照各指标寻求最优化排序。 参考 文 献 4 结语 从瓦斯抽采和井下通风 2种主要的瓦斯排放形 式入手 ， 结合 回采工作面 3 种主要 的瓦斯来源 ， 提出 了 6种多元化的工作面瓦斯安全形势判别指标 。针 对多元化判断指标 ， 提出 了利用 B P神经 网络来 动 态判别回采工作面瓦斯安全形势的方法。以贵州六 盘水 某 矿 1 1 0 1 0 2回采 工 作 面 2 0 1 6年 2月 1日一 1 0日连续 1 0 d的指标值 为实验数据 ， 依 托 Ma t l a b 平台， 对基于 B P神经网络的 回采工作面瓦斯 安全 动态判别方法进 行了验证 。结果 表明 ， 基 于 B P神 经 网络算法判别工作面瓦斯安全形势的相对变化时 会按照各指标寻求最优化排序 ， 在 给定判定指标 的 基础上 ， 该方法对瓦斯安全形势 的相对变化判定准 确 ， 但给出的绝对判定结果虽有参考意义 ， 却不能完 全采信 ， 应该结合各指标值来具体判断 。 屈世 甲．矿井通风基础数据 获取及 网络 图优化方法 的 研究 [ D ] ． 西安 西安科技大学 ， 2 0 1 0 ． 屈世 甲．矿井掘进巷 道生产工序 自动识 别方法 的探索 [ J ] ．煤矿安全 ， 2 0 1 5 ，4 6 4 2 0 6 2 0 9 ． 张俊 敏．煤矿安全评价 的几个 问题 探讨 [ J ] ．矿业安全 与环保 ， 2 0 0 3 ，3 0 5 3 0 3 1 ． 杨 涛．基 于 B P神 经 网络法 的煤矿 安 全评 价 系统 研 究 以马 兰 煤 矿 为 例 [ D ] ． 太 原 太 原 理 工 大 学 ， 2 01 2． 屈世 甲．矿 井工 作面突出危险性 与瓦斯涌 出特 征 回归 分析的研究[ J ] ．工矿 自动化 ，2 0 1 5 ， 4 1 5 7 4 7 7 ． 袁战伟 ， 张云生 ， 王剑平 ， 等． 基于 B P神经 网络 的煤 矿 瓦斯数据辨 识 [ J ] ． 云南 大学 学报 自然科学 版 ， 2 0 0 9 增 刊 2 2 2 9 2 3 1 ． 李柏年 ， 吴礼斌． MA TL AB数 据分析 方法 [ M] ． 北京 机械工业 出版社 ， 2 0 1 2 ． 邓宝 ，宋瑞．基于 B P神 经 网络的安 全评 价方法研 究 口] ．安全与环境工程 ， 2 0 0 5 ，1 2 2 6 1 6 4 ． ] ] ] ] ] ] ] ] 口 ll 口