BP神经网络煤自燃危险等级测评模型的研究及应用.pdf

★煤矿安全 晋城煤业集团协办 ★ BP神经网络煤自燃危险等级测评模型 的研究及应用 朱红青1 丁百川2 崔伟杰3 1 中国矿业大学北京资源与安全工程学院安全工程系,北京市海淀区, 100083 ; 2国家煤矿安全监察局事故调查司,北京市和平里, 100713 摘 要 基于煤自燃机理和自燃的各影响因素的综合分析,研究应用人工神经网络实现 矿井自燃危险等级评测。通过建立矿井煤自燃发火等级测评指标体系和BP网络测评模型, 采用现场实际数据对神经网络模型进行训练,训练校验结果表明该模型能较准确评测矿井自 燃发火等级。针对赵各庄矿的实际情况进行了应用,测评误差满足实践要求。 关键词 自燃危险等级 BP神经网络 指标体系 测评模型 由国家重点基础研究发展计划973资助,编号 2005CB221506。项目名称预防煤矿瓦斯动力灾害的基础 研究。 1 BP神经网络煤自燃危险等级测评模型指标体 系以及定量化 111 危险等级测评模型指标体系 影响煤自燃危险等级的因素众多,建立科学 的、系统的指标体系需采用定性指标与定量指标相 结合的原则,因此指标体系必须有明确的层次结 构。自燃危险等级测评指标体系由一定层次结构的 测评指标组成,在层次结构中,各测评指标表述不 同层次测评指标的从属关系和相互作用关系,从而 构成1个有序、系统的层次结构,更好地反映系统 安全测评功能。 基于煤自燃机理和众多影响因素的综合分析, 确定影响煤自燃危险等级的因素为3大类,即煤 炭自燃的内在因素见图 1 、地质因素见图 2 和煤层开采工艺因素见图 3 。为细化每个大类 的指标,在考虑所有定性和定量指标,以及后续测 评模型所需的信息和数据处理要求的前提下,建立 第2层指标体系。 矿井自燃危险等级指标体系中的定量指标,其 意义和表现方式各不相同,各指标间没有可比性, 因此须对定量指标进行无量纲化处理。定量指标包 括煤体水分、煤的孔隙率、煤的灰分、煤硫分、 煤层厚度、煤层倾角、煤层埋藏深度、煤的瓦斯含 量、回采率、漏风率和工作面推进速度。 112 指标体系定量化 指标体系中总有5个定性指标,各定性指标的 86 中国煤炭第33卷第5期2007年5月 定量化标准如下 1煤种类煤种类不同,放热量和燃点均不 同,对煤自燃的影响程度不同,本文采用煤燃点区 分不同种类煤对自燃的影响。根据经验,将褐煤、 长焰煤、气煤、肥煤、焦煤、瘦贫煤、无烟煤分别 采用数字260、290、330、340、360、370、400表 示对自燃的影响程度。 2煤岩成分有丝煤、暗煤、亮煤、镜煤。 因各种煤岩对自燃的影响程度不同,应根据各煤岩 组分燃点进行定量化处理,按顺序分别采用数字 230、274、294、310表示对自燃的影响程度。 3顶板岩性顶板垮落程度分为极易垮落、 易垮落、较易垮落和不易垮落4个等级,分别用数 字1、2、3、4表示垮落难易程度。 4地质构造主要是褶曲、断层等对煤自燃 的影响,采用地质构造破坏与否表示,用数字1表 示无影响,用数字2表示有影响。 5开采方式不分层开采、分层开采分别用 1、2表示。 2 BP神经网络测评模型系统结构设计 神经网络的拓扑结构由网络层数、各层节点以 及节点连接方式等组成。在以BP网络为代表的前 馈神经网络,只有相邻层的节点相连接,节点间的 连接强度用权值Wij来表示。 神经网络由输入层、隐含层、输出层组成。增 加网络层数可提高网络性能,减少误差,提高精 度,但使网络结构复杂化,增加训练时间。因此要 优先考虑增加隐含层的神经元数而非增加网络层数 以提高网络性能,隐含层的合理选取是网络取得良 好性能的关键。根据煤自燃影响因素指标体系,采 用3层结构的误差反向传播神经网络。 本测评模型的第1层为输入层,由16个节点 组成,分别表示煤质、煤体水分、煤的孔隙率、回 采率、通风方式和工作面推进度等实际数据的输 入。网络的第3层为输出层,输出内容与输入模式 对应,即不同条件下的自燃危险等级。隐含层是介 于输入层和输出层间的中间层,与输入层和输出层 完全连接,连接强度用连接权表示。图4为在解决 同一问题时隐含层神经元数对网络性能的影响分析 结果。 根据图4和训练误差的变化状况以及煤自燃等 级测评模型的特点,首先采用几何平均规则试算, 可得隐含层节点数目为4 ,经试验计算表明测评效 果不佳。再采用试错法,经试验计算,确定隐含层 神经元数为19。 在BP神经网络中,通常采用的传递函数有2 种,即S型函数和线性函数。本神经网络在隐含层 中使用激活函数为S型函数的神经元,输出层则采 用线性激活函数的神经元,既保证BP网络可逼近 任何连续函数,又使网络输出不只是局限在[ - 1 , 1]或[0 , 1]范围内。如果隐含层包含的神经元 数量足够多,网络还可以逼近任何具有有限个断点 的非连续函数。 综合网络层数和传递函数,确定煤自燃危险等 级测评模型网络结构。如图5所示。采用3层网络 模型结构,其结构参数描述为P - S - A ,其中 输入矢量P、隐含层神经元数S及输出层A。根据 建立的测评自燃危险等级指标体系,输入矢量P 为15 ;输出层为煤自燃等级,隐含层神经元数根 据训练收敛试验,选取为19。 96 BP神经网络煤自燃危险等级测评模型的研究及应用 3 煤自燃危险等级测评结果的确定 在建立完善、合理的煤自燃危险等级测评指标 体系和神经网络评价模型的基础上,对矿井煤自燃 危险等级测评结果确定等级。通过对不同指标定性 和定量分析,可采用4个级别表示矿井自燃危险等 级,原始数据训练结果期望目标值与测评结果的输 出格式如表1所示。 表1 自燃发火评价输出结果等级的划分对照表 级别ⅠⅡⅢⅣ 内容极易自燃较易自燃可能自燃不会自燃 输出结果4321 Ⅰ 类表明煤层开采时各种条件均极易自燃,如 不及时采取专门预防措施,一定会自燃;Ⅱ 类表明 较易自燃,需及时采取措施预防;Ⅲ 类表明可能发 生自燃,但危险不高,应注意加强检测;Ⅳ 类表明 一般不会自燃,无需采取措施防范。 4 网络训练样本输入数据的初始化和训练 网络训练样本输入数据的初始化取决于原始数 据的数量级,根据每个输入数据中的最大值确定初 始化数量级,根据式1进行 Pij max X ij N 1 式中Pij 初始化后用于网络输入的数据; Xij 原始采集数据; N 原始数据中各指标数据对应的最大值 max Xij转化为 [0 , 1]范围的值。 用于训练神经网络模型的训练样本均来源于现 场实测资料,根据神经网络输入输出向量构成,将 现场实际煤自燃危险等级及各指标值形成样本集, 如表2所示,以进行网络训练和检验。 表2 矿井自燃危险等级及其各影响因素样本集 矿井 编号 煤种 煤体 水分 / 孔隙率 / 煤的 灰分 煤岩 成分 煤的含 硫量 煤层 厚度 / m 煤层 倾角 / 煤层埋 藏深度 / m 顶板 岩性 煤的瓦 斯含量 / m3t - 1 地质 构造 分层 方式 回采率 / 漏风 率 / 工作面 推进度 / md - 1 期望 值 1330312751320158274119841512652451621851064 2290217291120137230211211875024521781244 33601142419221432301142418148202111211811163 4340410251421185274113811121310804711217994183 53600193182019274115221614856341182652 64005112412231829411242131152021012118885122 73700190315241431001812111049011811119166111 840051331123122940192118836011513119055191 93302115191827411605111370036132184104154 103704103162215294110214115202819118595152 表3 训练样本期望输出与预测结果对比表 序 号 实测自燃 危险等级 预测自燃 危险等级 预测误差 / 14318299- 4125 24318679- 313 33219842- 0153 43219907- 0131 522108244112 622100080104 711100080108 811100040104 表2中1～8组数据用于训练网络, 9～10组 数据用于检验该预测网络模型效果,结合MA T2 LAB神经网络软件进行网络训练,达到要求误差 并确定网络内部结构参数权值后,可认为网络训练 完成。将训练完成的网络分别对训练样本和校验样 本进行计算,并与原样本对比,得到结果如表3和 表4所示。 表4 校验样本期望输出与预测结果对比表 序 号 实测自燃 危险等级 预测自燃 危险等级 预测误差 / 14318618- 31455 222108224111 通过对比分析可看出,在训练样本中,期望输 出与预测输出间,误差绝对值最大为4125 ,最 小仅0104 。通过对2个校验样本预测结果计算, 其预测误差绝对值分别为31455 、4111 。误差 07 中国煤炭第33卷第5期2007年5月 都能控制在5 内,能满足生产要求,故训练成的 神经网络符合要求。 由训练样本数据得到完成训练的网络,可实现 对矿井煤自燃危险的等级测评。 5 煤自燃危险等级测评模型在赵各庄矿中的应用 赵各庄矿井田断层较多,大中型断层达15条, 对目前开拓水平有影响的断层有4条。在断层附 近,煤体松软破碎,裂隙发育,又因各煤层的稳定 性较差,在接近断层的顶板易于塌冒。在冒顶区, 空气容易进入浮煤内,从而造成煤体氧化;另外, 该矿主要为肥煤和气煤,煤挥发分较高,平均为 2915 ,使得煤易自燃氧化。为此针对赵各庄实际 情况进行自燃危险等级测评非常必要。 选取赵各庄矿2个地点的实际资料,通过数据 整理得到各影响因素样本集,如表5所示。 表5 赵各庄矿两个地点整理的各影响因素样本集 序号煤种 煤体 水分 / 孔隙 率 / 煤的 灰分 / 煤岩 成分 煤的 含硫 量/ 煤层 厚度 / m 煤层 倾角 / 煤层埋 藏深度 / m 顶板 岩性 煤的瓦 斯含量 / m3t - 1 地质 构造 分层 方式 回采 率 / 漏风 率 / 工作面 推进度 / md - 1 2132 西四面 340216841411627401656810002132178104 3102330219351311146230018351411004815218212418 应用训练成功的网络对表5中的2132西四面、 3102进行煤自燃危险等级测评,得到结果如表6 所示。 表6 赵各庄矿两个地点煤自燃危险等级 序 号 实测自燃 危险等级 预测自燃 危险等级 预测误差 / 2132西四面33108062169 31024318434- 3192 通过对比分析可看出,这2个地点煤自燃危险 等级评测结果接近实际情况,期望输出与预测输出 间误差最大为3192 ,小于训练网络时的误差 4125 ,证明训练成的煤自燃危险等级评测网络能 够满足实际应用要求。 6 结论 1影响煤自燃的影响因素众多,且各影响因 素间具有不确定关系,而BP神经网络模型具有能 直接处理这种影响因素不确定关系的特点,所以应 用其测评煤自燃危险等级是可行的。 2采用BP神经网络进行煤自燃危险等级测 评时,首先必须建立科学、完善的煤自燃危险等级 测评指标体系和网络结构;并在遵循统一性和适用 性原则下对各指标进行定量处理。 3通过对比分析,在训练样本中,期望输出 与预测输出间,误差绝对值最大为4125 ,最小 仅0104 。通过对2个校验样本预测结果计算, 其误差都控制在5 以内,能满足生产要求,故训 练成的神经网络符合要求。由训练样本数据得到完 成训练的网络,可实现对矿井煤自燃危险的等级测 评。 4训练成功的网络在赵各庄矿2132西四面、 3102进行自燃危险等级测评的实际应用,得到满 意结果。 参考文献 [1] 王显政1 中国煤炭工业和煤矿安全生产[J ]1 中国 煤炭, 2003 8 [2] 徐精彩 1 煤炭自燃过程研究[J ]1 煤炭工程师, 1989 5 [3] 陈立文1 煤层自燃危险程度识别的研究[J ]1 煤炭 工程师, 1992 5 [4] 周心权,吴兵1 矿井火灾救灾理论与实践[M]1 北 京煤炭工业出版社, 1996 11 [5] 程相君等1 神经网络原理及其应用[M]1 北京国 防工业出版社, 1995 [6] 庄镇泉等1 神经网络与神经计算机[M]1 北京科 学出版社, 1992 [7] 周心权,方裕璋1 矿井火灾防治[M]1 北京中国 矿业大学出版社, 2002 4 [8] 王省身,张国枢1 矿井火灾防治[M]1 徐州中国 矿业大学出版社, 1990 4 [9] 李学诚1 中国煤矿安全大全[M]1 北京煤炭工业 出版社, 1998 [10] 闻新,周露,李翔,张宝伟 1MATLAB神经网络 仿真与应用1 北京科学出版社, 2003 7 责任编辑 孔晋华 17 BP神经网络煤自燃危险等级测评模型的研究及应用 Abstracts in English G as completely tackling technology by coal extraction after gas drainage in Huainan mining area The article describes the theory and technology on gas extraction to relief underground pressure in high gassy Huainan mining area , on control of surrounding rocks in loose and soft coal - rock roadway and also the ideal and tech2 nology for underground mine design in high gassy complicated geological condition , it introduces the main re2 sults achieved in safety and high effective extraction and comprehensive utilization in Huainan Mine Group and economic and social benefits obtained. Analysis of main quantitative factors impact power coal supply in China The impact of quantitative factors national total coal production , consumption of other power coal , production of metallurgical coal and bal2 ance of import and export of power coal to power coal supply in China is analyzed , forecast on the impact of these factors may produced in the next few years is also carried out. Analysis of energy consumption structure and policy study Based on analyzing the status of energy consump2 tion structure in China , from the angle of guarantee safety energy supply and promote the coordinated devel2 opment of energy , economy and environment , the suggestions on China’ s further energy policy , i. e. strengthen investigation , assessment and survey of energy resources , rely on technical advancement to im2 prove energy economy efficiency , adjust and optimize energy structure , make full use of energy resources in western area and build up and perfect the management mechanism on energy crisis. Analysis and suggestions on status of application of friction pulley hoisting equipment in large mine The status of friction winder used in large underground mine is introduced , its technical status is analyzed in the aspects of drive control system , hydraulic braking system , steel - wire rope and friction lining , some problems are pointed out and suggestions are put forward. Application of mining technology by hydraulic support with integrated roof beam The research and application of caving technology with one - piece beam combined hydraulic support in working face with large dip angle in Tongshun company of Fengfeng Group is summarized , the geological condition of working face , the tech2 nical character and working principle of this type of hydraulic support , mining and extraction process and result are introduced. Prospect of roadw ay arrangement re under the condition of thick seam with large dip angle There are se2 ries problems exist in the existing thick seam mining technology with large dip angle , thus cause low extrac2 tion rate , poor safety and high cost. Aiming at this condition , re roadway arrangement and extraction process in large dip angle thick seam is put forward to solve some technical problems exist in practical pro2 duction. Experimental research of desulfurization by floatation adding depressing agent The principle of desulfurization by floatation is described , through the analysis of the property of Xiqu No. 8 slime , the test comparison of add XW depressor and not add depressor is conducted during the floatation process , the result indicates that through control floatation process , the XW depressor effectively reduces sulfur of No. 8 floatated clean coal. Development and application of risk grade measurement and uation model of coal spontaneous combustion with BP neural network Based on the mechanism of spontaneous combustion of coal and the comprehensive analysis of various impact factors to apply artificial neural network to realize the assessment of danger classi2 fication of coal spontaneous combustion of underground mine.Through establish the classification assess2 ment index system of spontaneous combustion of coal and BP network assessment model , apply actual data to train the neural network model , the result shows that this model can precisely assess the classification of coal spontaneous combustion.