基于logistic回归分析的崔木煤矿顶板突水时间序列神经网络学习预测.pdf

分 类 号 TD327.2 密 级 学 号 16209212055 硕士学位论文硕士学位论文 Thesis for Master’s Degree 基于基于 logistic 回归分析的崔木煤矿顶板突回归分析的崔木煤矿顶板突 水时间序列神经网络学习预测水时间序列神经网络学习预测 申请人姓名 安孝会 指 导 教 师 孙 学 阳 类 别 全日制专业学位硕士 工 程 领 域 地质工程 研 究 方 向 地质灾害预测与防治 2020 年 7 月 万方数据 学 位 论 文 独 创 性 说 明 本人郑重声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及其 取得研究成果。尽我所知，除了文中加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他 人或集体已经公开发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西安科技大学或其他 教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何 贡献均已在论文中做了明确说明并表示了谢意。 学位论文作者签名 日期 学 位 论 文 知 识 产 权 声 明 书 本人完全了解学校有关保护知识产权的规定，即研究生在校攻读学位期间论 文工作的知识产权单位属于西安科技大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构 送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。学校可以将本学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手 段保存和汇编本学位论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的 文章一律注明作者单位为西安科技大学。 保密论文待解密后适用本声明。 学位论文作者签名 指导教师签名 年 月 日 万方数据 论文题目 基于 logistic 回归分析的崔木煤矿顶板突水时间序列神经网 络学习预测 工程领域 地质工程 硕 士 生 安孝会 （签名） 指导教师 孙学阳 （签名） 苗霖田 （签名） 摘 要 崔木煤矿位于黄陇侏罗纪煤田永陇矿区， 煤炭资源丰富， 但在已开采工作面内， 多次出现水量较大的顶板突水事故，给煤炭安全开采造成了极大困难，也给矿工生 命安全造成了极大威胁。为了顶板突水规则的学习预测，本文通过顶板突水模式的 应力分析、变量数据的半变异函数规则插值、突水指标的回归分析拟合及突水规则 的学习预测等方法手段， 实现了基于 logistic 回归分析的顶板突水规则时间序列神经 网络学习和预测，取得了以下研究成果 （1）离层数值模拟表明，导水裂隙带的发育高度决定了离层水的聚集和流失， 而覆岩应力分布是导水裂隙带发育的诱发因素，即顶板突水研究的关键在于覆岩的 应力分析。在顶板离层发育的数值模拟的基础上，确定顶板存在三种突水模式，其 突水都可归结为覆岩破断的应力释放；将在顶板覆岩的梁式和板式破断理论的基础 上，讨论岩体自重应力和流体自重应力作用，作为顶板覆岩突水的地质模型。 （2） 结合覆岩破断的地质模型与统计规律， 提供一种利用结果选择指标的回归 分析解决方案，并设计了以岩体荷载和流体荷载为主要组成因素，分层的岩层为计 算基准的顶板突水初始指标体系。 （3）在地统计泛克里金插值进行指标体系因素的加密的基础上，利用 logistic 回归的计算原理， 基于顶板突水初始指标体系的 33 个初始指标， 针对对顶板突水行 为建立 logistics 回归模型，得到正确率为 0.78 的最佳几何参数集；对顶板突水回归 模型进行分析，表明在覆岩突水过程中，岩层存在一定的同步性，且突水行为具有 明显的板式破断特征，且限于四周固支；三边固支，一边简支；两边固支，两边简 支，这三种边界条件。不同岩层的突水贡献存在一定的梯度差别。 万方数据 （4） 利用时间序列神经网络， 在最佳拟合的指标体系的基础上加入位置描述变 量，为突水规则的学习引入了时序积累的概念，实现煤层顶板突水规则的神经网络 学习，以及对二盘区突水情况的预测。 关键词 顶板突水，覆岩破断，泛克里金，logistic，时间序列神经网络 研究类型应用研究型 万方数据 Subject Neural net time series of roof water inrush forecasting based on logistic regressive Specialty Geological Engineering Name AN Xiaohui （（Signature）） Instructor SUN Xueyang （（Signature）） MIAO Lintian （（Signature）） ABSTRACT Cuimu coal mine is located in Yonglong mining area of Huanglong Jurassic coal field, which is rich in coal resources. However, in the mining face, there are many roof water inrush accidents with large amount of water, which cause great difficulties to the safe mining of coal and great threat to the safety of miners. In order to study and predict the roof water inrush rule, this paper realizes the study and prediction of the roof water inrush rule time series neural network based on logistic regression analysis by means of stress analysis of roof water inrush model, semi variogram regular interpolation of variable data, regression analysis and fitting of water inrush index, and study and prediction of water inrush rule, and obtains the following research results 1 The numerical simulation shows that the development height of the water diversion fracture zone determines the accumulation and loss of the water in the separation zone, and the stress distribution of the overburden is the inducing factor of the development of the water diversion fracture zone, that is to say, the key to the study of roof water inrush is the stress analysis of the overburden. On the basis of numerical simulation of roof separation development, it is determined that there are three water inrush modes in the roof, and the water inrush can be attributed to the stress release of overburden fracture. On the basis of beam and plate fracture theory of the roof overburden, the gravity stress of the rock mass and the gravity stress of the fluid are discussed as the geological model of water inrush of the roof overburden. 2 Combined with the geological model and statistical law of overburden fracture, a regression analysis solution for selecting inds by using the results is provided, and 万方数据 an initial index system of roof water inrush is designed, which takes the rock load and fluid load as the main components and the layered rock stratum as the calculation basis. 3 On the basis of geostatistical pan Kriging interpolation and the calculation principle of logistic regression, based on the 33 initial inds of the initial index system of roof water inrush, the logistic regression model is established for the behavior of roof water inrush, and the best geometric parameter set with the accuracy of 0.78 is obtained. The regression model of roof water inrush is analyzed, and it is shown that in the overburden rock inrush In the process of water inrush, there is a certain degree of synchrony in the rock stratum, and the water inrush behavior has obvious plate breaking characteristics, and it is limited to four sides fixed support; three sides fixed support, one side simple support; two sides fixed support, two sides simple support, these three boundary conditions. The contribution of water inrush from different strata has certain gradient difference. 4 By using time series neural network and adding location description variables on the basis of the best fitting index system, the concept of time series accumulation is introduced for the learning of water inrush rules, and the neural network learning of water inrush rules of coal seam roof and the prediction of water inrush in the second panel are realized. Key words roof water inrush，overburden strata rupture，universal kriging，logistic， neural net time series Thesis Application Study 万方数据 目录 I 目录 1 绪论 ................................................................................................................................... 1 1.1 选题背景及研究意义 ........................................................................................ 1 1.1.1 选题背景 ...............................................................................................1 1.1.2 研究意义 ...............................................................................................1 1.2 国内外研究现状................................................................................................ 1 1.2.1 顶板突水相关理论研究现状 .................................................................1 1.2.2 顶板突水相关预测方法研究现状 ..........................................................2 1.3 研究目标及内容................................................................................................ 3 1.3.1 研究内容 ...............................................................................................3 1.3.2 研究目标 ...............................................................................................3 1.4 研究方法及技术路线 ........................................................................................ 4 1.4.1 研究方法 ...............................................................................................4 1.4.2 研究路线 ...............................................................................................4 2 研究区概况 ....................................................................................................................... 6 2.1 崔木煤矿地质构造特征 .................................................................................... 6 2.2 矿井水文地质情况 ............................................................................................ 7 2.2.1 矿井水文地质单元 ................................................................................7 2.2.2 含隔水层 ...............................................................................................9 2.3 矿井工作面顶板涌突水情况 .......................................................................... 12 2.4 本章小结 .......................................................................................................... 13 3 顶板突水地质模型 ......................................................................................................... 14 3.1 顶板突水模式综合分析 .................................................................................. 14 3.1.1 离层的形成及破坏机理数值模拟研究 ................................................ 14 3.1.2 其他顶板突水模式分析 ...................................................................... 27 3.2 覆岩破断的地质模型 ...................................................................................... 28 3.3 顶板覆岩的应力分析 ...................................................................................... 32 3.3.1 岩体的自重应力 ................................................................................. 32 3.3.2 流体的自重应力 ................................................................................. 34 3.4 本章小结 .......................................................................................................... 37 4 顶板突水指标体系与指标的回归分析 ......................................................................... 38 万方数据 西安科技大学硕士学位论文 II 4.1 顶板突水指标体系 .......................................................................................... 38 4.2 顶板突水地统计分析 ...................................................................................... 46 4.2.1 顶板突水特征点选择 .......................................................................... 47 4.3 突水样本泛克里金插值 .................................................................................. 48 4.3.1 突水样本泛克里金插值规则 ............................................................... 49 4.3.2 顶板突水泛克里金插值模型 ............................................................... 51 4.4 顶板突水指标 LOGISTIC回归运算 ................................................................. 59 4.5 指标体系 LOGISTIC回归分析 ......................................................................... 61 4.6 本章小结 .......................................................................................................... 69 5 顶板突水规则的时序神经网络 ..................................................................................... 70 5.1 时间序列神经网络模型 .................................................................................. 70 5.2 顶板突水浅层神经网络时序建模 .................................................................. 72 5.3 时序神经网络模型分析 .................................................................................. 75 5.4 突水模型验证 .................................................................................................. 77 5.5 未开采区域顶板突水预测 .............................................................................. 81 5.6 本章小结 .......................................................................................................... 87 6 结论与展望 ..................................................................................................................... 88 6.1 结论 .................................................................................................................. 88 6.2 展望 .................................................................................................................. 89 致谢 .................................................................................................................................... 90 附录 .................................................................................................................................... 91 参考文献 ............................................................................................................................ 92 万方数据 1 绪论 1 1 绪论 1.1 选题背景及研究意义 1.1.1 选题背景 崔木煤矿位于黄陇侏罗纪煤田永陇矿区，煤炭资源丰富，但在已开采工作面内，多 次出现水量较大的顶板突水事故，给煤炭安全开采造成了极大困难，也给矿工生命安全 造成了极大威胁。煤矿顶板覆岩地质运动规律分析，涉及岩石力学，土力学，流体力学 和地质构造运动等内容，研究条件复杂，且各因素相互影响，定量分析困难，并且工作 面数据量大，分析成本高，因此，引入具有强大数据分析功能的机器算法进行顶板突水 规则分析与学习，是一个正在深入研究的课题。 1.1.2 研究意义 煤层顶板突水包括应力场和渗流场的共同作用，多数地质活动发生在地下区域，情 况复杂，直接的解译方法为地球物理勘探，简称物探，但物探结果存在多解性等问题， 间接的描述方法如数值模拟等存在建模困难，模拟结果多靠人为拟合等问题。因此，需 要针对煤矿地质数据量大，且符合地质运动的物理规律的特点，进行分析和预测。 综上可知，开展顶板突水的机器学习研究，对于预防和控制顶板突水灾害事故的 发生，不仅具有重要的理论意义，也具有重要的工程实践意义。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 顶板突水相关理论研究现状 顶板突水相关理论研究，是顶板突水分析的基础，研究内容主要集中在关键层理 论，顶板破断模式分析，含隔水层稳定性分析，以及矿山采动压力研究等方面。 武强[1]等在＂三图-双预测法＂理论与方法指导下， 分别从顶板冒裂程度和含水层富 水性强度 2 个方面入手再次讨论了顶板含水层涌（突）水危险性评价方法。师文豪[2]等 以突水构造条件和地下水动态监测相结合的分析方法对突水机理进行了研究。伊茂森[3] 等根据钻孔柱状覆岩主关键层位置的判别结果，对工作面顶板突水危险区域作出了预 测，且得到了生产实践的验证。关文华[4]等认为井巷突水点是局部复杂水文地质条件最 真实、可靠的动态揭露和信息载体；突水点立体图解法实质为水文地质图解法，利用有 限突水点的水平、垂直方向立体图解推测煤矿顶板含水层富水标高、圈闭顶板富水区、 万方数据 西安科技大学硕士学位论文 2 识别突水含水层、揭示顶板意外突水原因。张杰[5]等采用有效应力原理及椭圆弧拟合下 沉曲线对隔水土层稳定性进行了理论分析，研究表明在薄基岩情况下，隔水土层失稳 与开采参数存在密切联系，导致顶板突水事故发生在两个开采时期，即工作面开切眼时 期和工作面经过数次周期来压时期。前者土采比Tc较小，隔水土层发生“铆钉式剪切破 坏“；后者土采比Tc较大，隔水土层发生“椭圆弧拉伸破坏“。施龙青[6]等基于物理流变 学和断裂力学理论， 提出了砾岩粒间隙中的水流失导致砾岩粒界面附近多层次应力局部 集中，造成砾岩产生新的断裂，形成多层次冲击地压，促进顶板斑裂线扩展的机制，阐 明了冲击地压和顶板突水互为影响的因果关系。吕玉广[7]等提出离层裂隙的汇水作用可 以强化弱含水层短时突水强度观点，弱胶结砂岩提供了混合突水的沙源；离层水体释放 过程中水动力发生强弱变化，随着离层水体释放水动力减弱，大量泥沙封堵突水通道， 表现出泥沙自封堵效应。黎灵[8]等分析认为特厚煤层综放开采离层突水为周期来压、向 斜构造等多因素综合作用导致。刘学生[9]等建立近浅埋煤层顶板破断力学模型，分别将 关键层初次和周期断裂简化为四边固支和三边固支一边受均布载荷的矩形板， 采用塑性 极限分析定理推导关键层的断裂步距,并提出亚关键层断裂步距的修正方法。吴锋锋[10] 等分析了厚及特厚煤层工作面采空区顶板垮落高度， 研究表明关键层理论计算分析适用 于岩性坚硬、结构完整的顶板条件；考虑顶板挠曲与矸石碎胀影响的采空区顶板垮落高 度计算方法具有一定的普适性，得到了影响采空区顶板垮落高度的因素为煤层开采高 度、顶板破断块体碎胀系数以及顶板分层极限挠曲变形量。王新丰[11]等研究表明大面 采场顶板首先在板边四周形成“O“形破断，而后在中部形成平面的“X“形破断，两者贯通 后构成顶板的“O-X“型破断小面采场顶板先在顶板中部形成空间“X“形破断，而后与四 周形成的“O“形破断交合贯通构成顶板的“X-O“型破断。 杨天鸿[12]等认为破坏诱发渗透性 演化方程和破坏引起有效应力方程的修正是建立描述破坏渗流机制的关键。提出“采动 压力和水压力扰动应力场诱发岩体破裂微震活动性是矿山突水前兆本质特征”这一学 术思路。 1.2.2 顶板突水相关预测方法研究现状 顶板突水预测相关的方法有很多， 比较传统的预测方法包括基于地理信息系统的突 水信息筛选和预测，地质模型下的突水因素定性分析等；针对数据的研究方法包括统计 分析及机器学习算法分析等。 武强[13]等通过构建 3D 地质模型及“三图”，以确定煤层开采模拟区域及突水点位置 的各种候选方案，真实反映煤层开采过程中可能发生的实际复杂情况。于雯琪[14]等利用 Arc GIS的空间分析功能,通过对主控因素数据进行采集及归一化处理， 建立子专题图层。 然后运用 AHP 方法确定各主控因素的权重比例，在此基础上将各个主控因素进行无量 纲处理后按照权重进行复合叠置，提出煤层顶板突水危险性的分区方案。景继东[15]等认 万方数据 1 绪论 3 为顶板突水同顶板覆岩运动过程中形成的离层，冲击地压及斑裂线存在密切的因果关 系，斑裂线和沿层离层是造成顶板水主要沿工作面下平巷涌出的主要因素，斑裂线是导 致华丰煤矿顶板大量突水的主要导水通道。 刘少伟[16]等以层次分析和模糊聚类为理论核 心，建立了煤层顶板稳定性层次分析模型，得出了影响因素的隶属度和合成运算方法。 李慧民[17]等利用已有冲击矿压数据，过 BP 网络建立回归模型，并采用 PSO 算法对模型 的连接权重和阀值进行优化。董丽丽[18]等针对突水因素具有复杂，非线性的特点，提出 基于长短时记忆LSTM神经网络构建的突水预测模型。陈秦生[19]等介绍了用计算机模 式识别方法预测煤矿突水的新技术， 利用大量煤矿的多种水文地质资料构成模式分类的 训练样本集， 对待定的判别函数进行训练， 确定对训练样本集有最优分类结果的分类器， 最后将被检验有高准确性和稳定性的分类器作为预测器。 刘再斌[20]等在煤层突水信息分 析的基础上，建立了包含全因素的煤层突水预测概率模型，基于向后逐步回归分析方法 获得了包含 6 项主要突水信息的精简煤层突水预测概率模型。 通过 CART 树算法获得了 煤层突水规则。李丽[21]等在分析底板突水各影响因素的基础上，利用先验信息构建预测 模型,通过信息融合对预测区的安全状况作出科学判断，最后得出预测结果评价图。 1.3 研究目标及内容 1.3.1 研究内容 （1）覆岩破坏突水的地质模型研究 通过顶板突水的模式分析，研究顶板覆岩破断的地质模型，进行相关应力分析，总 结顶板突水的地质模型。 （2）变量控制的突水信息指标体系研究 利用结果选择指标的回归分析方案结合数据信息，设定有效且运算闭合的指标体 系；分析顶板突水的地质模型，确定 Universal Kriging 模型插值变量，利用变量数据的 地理信息，规划数据组合规则。 （3）顶板突水系统的回归分析和学习预测研究 利用梯度上升算法求解指标体系的对数几率函数logistic function， 以实施对封闭指 标体系参数的最佳拟合； 利用误差逆传播及时序延迟回馈修正前馈神经网络神经元的权 重和阈值， 进行顶板突水指标体系的非线性规则提取， 及未开采区域顶板突水情况预测。 1.3.2 研究目标 本文在顶板突水研究现状的基础上，以理论分析、统计分析及机器学习算法为研究 手段，从顶板破断机理出发，对顶板突水指标体系进行研究，对顶板突水规则进行学习 和预测，得出了顶板突水的逻辑模型，为顶板突水活动的预测提供方法支持。 万方数据 西安科技大学硕士学位论文 4 1.4 研究方法及技术路线 1.4.1 研究方法 采用资料收集调研、理论分析、应力分析、统计分析、机器学习算法分析的研究思 路，完成论文。总体研究方法如下 （1）现场调查 现场调查是针对研究区内水文地质单元，地质构造，工作面位置等，为顶板突水模 式分析和突水规则的建立提供基础数据。 （2）顶板突水模式的应力分析 通过顶板突水模式的应力分析，总结顶板突水因素的地质物理模型。 （3）变量数据的半变异函数规则插值 利用变量数据的泛克里金插值结果，设定有效且运算闭合的 logistic 回归分析指标 体系。 （4）突水指标的回归分析拟合 通过顶板突水指标体系的 logistic 回归分析，确定指标体系的最佳拟合参数。 （5）突水规则的时序神经网络学习预测 通过对最佳拟合的突水指标学习，获取顶板突水规则，并进行预测检验。 1.4.2 研究路线 整体研究思路是在崔木煤矿地质及顶板突水情况分析的前提下， 结合国内外研究现 状；提出以顶板突水模式的综合分析为基础，建立煤层顶板突水的地质模型；在地质模 型的指导下，采用一种利用结果选择指标的回归分析方案，建立顶板突水指标体系，并 实现指标的回归分析；在回归指标的基础上，加入位置描述变量，