【摘 要】
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煤炭能源是我国的主体能源,在维持国民经济稳健发展上具有重要作用。在煤矿的生产过程中,深部开采趋势增加使得工作面上更容易产生矿压灾害,对安全生产产生影响,给煤矿工人的生命安全带来了严重的威胁。绝大多数矿压灾害发生在来压期间,因此,预测工作面周期来压对预防矿压灾害、提供支护指导具有重要的意义。论文对工作面周期来压预测方法主要的研究内容如下:提出了基于Adamax-GRU的工作面周期来压预测方法。对矿压
【基金项目】
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国家重点研究发展计划资助项目——煤矿通风系统重大隐患监测及识别技术（2018YFC0808303）； 西安市科技计划资助项目（项目编号:2020KJRC0069）基于深度学习的高应力围岩灾害预测预警研究；
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煤炭能源是我国的主体能源,在维持国民经济稳健发展上具有重要作用。在煤矿的生产过程中,深部开采趋势增加使得工作面上更容易产生矿压灾害,对安全生产产生影响,给煤矿工人的生命安全带来了严重的威胁。绝大多数矿压灾害发生在来压期间,因此,预测工作面周期来压对预防矿压灾害、提供支护指导具有重要的意义。论文对工作面周期来压预测方法主要的研究内容如下:提出了基于Adamax-GRU的工作面周期来压预测方法。对矿压原始数据进行预处理,采用均方误差做损失函数,应用Adamax优化算法对门控循环单元进行优化,建立了基于Adamax-GRU的工作面周期来压预测模型。实验结果表明:相较于BPNN,LSTM和GRU,Adamax-GRU模型在测试集上误差分别减少了 27.8%、14.1%和10.9%,预测精度提高,预测结果表现出来压的周期性,符合煤矿现场实际,能反映来压最大值。提出了基于堆叠GRU的工作面周期来压时空预测方法。使用灰色关联度分析工作面矿压时序序列之间的空间关联关系,构造时空序列输入;采用堆叠式网络结构提高运算精度;构造一种基于堆叠GRU的工作面周期来压时空预测模型。实验结果表明:相较于单序列Adamax-GRU模型,堆叠GRU时空预测模型在测试集上误差减少了 84.77%;相较于堆叠LSTM模型误差减少了 21.2%。将提出的工作面周期来压预测算法实际应用,设计并实现了煤矿动态矿压监测及智能预警分析系统,实现了系统的智能预警功能。在陕西某矿上进行工程实测,系统操作流畅,取得了较好的监测预警功能,能有效为煤矿工作面生产提供支护指导,对减少矿压灾害有实际作用。
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