CN102194056B - 煤层顶底板突水危险评价预测的bn-gis方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种煤矿顶底板突水危险性的定量评价方法。在煤矿水文地质特征的系统分析基础上,结合现有采矿条件,构建煤矿突水安全态势的评价指标体系;以突水类型为基础,建立突水态势先验概率模型;依据煤矿充水体系中断层导水性、褶皱强度、含水层水压等方面的数据,构建安全态势评价因子的子专题图。利用GIS的空间分析功能对断层导水性、褶皱强度等9个专题图进行联合叠加分析;进行参数学习及网络推理,建立BN模型,计算条件概率,并依据计算的前验概率推算突水危险性的后验概率;根据BN模型,动态评价并预测在已有开采强度前提下煤层开采回采工作面顶底板的突水危险性,动态评价并预测在为完成增长任务加大开采强度前提下煤层开采回采工作面顶底板的突水危险性。
Description
技术领域
本发明涉及一种煤矿山顶底板涌突水的危险性评价预测方法,尤其是一种基于贝叶斯网络(Bayesian Network,以下简称为BN)-地理信息系统(Geographical Information System,以下简称为GIS)方法,即BN与GIS耦合的煤矿突水危险性的新型决策实用的方法。
背景技术
在我国的能源消费结构中,煤的消费比重远远高于其他。随着对煤炭持续的高需求,煤炭的开采条件越来越复杂,底板含水层和顶底板含水层中的地下水通过各种通道进入巷道,导致水害事故发生或者阻滞采掘工作面的正常生产的实例日益增多,且越来越严重。仅在2005年,全国发生水害事故109起、死亡605人,而且死亡100人左右的特别重大突水事故也偶有发生。因此,如何解决煤层顶底板涌突水危险性评价预测问题,对于减缓或杜绝煤矿安全生产的突水危险性具有极其重要的理论指导意义和实用价值。
多年来,煤矿突水的相关研究成为热点,自1956年前苏联卡明斯基、克利门托夫等人提出的矿床水文地质学提出以来,斯列萨列夫理论作为20世纪50年代标志性成果广泛应用于安全水头的计算,即通过计算巷道顶底板隔水层所能承受的安全水头来进行突水预测。随之出现了突水系数法、模糊综合评判法(王树元,1989)、基于GIS技术的多元信息拟合法(郑世书,武强,董东林1989)、三图-双预测法(武强,1999)、灰色理论法(许延春,1996)、神经元网络模型法(张璟,1995)等等。然而这些方法存在地质、水文地质数据前处理复杂、建模效果不是非常理想等缺点,并且在建模过程中需要具备较高地质专业、水文地质专业知识的人员进行干预。在实际突水决策中对建模的精度要求比较高,往往是通过揭露出的地质、水文地质条件的数据给出发生突水的概率。这一要求对于上述方法显然是无法满足的。
本发明经过大量的现场试验研究,通过实际突水案例,与BN和GIS结合,得出了一种对不精确知识的建模能力和概率推理技术、从不完全的、不精确的或不确定的知识和信息中能进行推理,产生最优预测和决策的方法,解决了煤矿顶底板突水过程中不确定突水因子的率定和煤矿顶底板突水概率预测的实际问题。
发明内容
本发明目的在于,满足中国煤炭工业可持续发展的需求,提供一种从构建煤层顶底板突水态势的安全评价指标体系,到突水危险区定量后验区划的安全态势评价预测方法。
本发明进一步目的在于,满足中国煤炭工业可持续发展的需求,提供一种从构建煤层顶(底)板突水态势的安全评价指标体系,到动态评价在已有开采强度和为完成增长任务加大开采强度两种前提下煤层开采的突水危险性的确定方法。
为了实现上述目的,经过长期的研究和实践,本发明采用了以下技术方案:煤层顶底板突水危险评价预测的BN-GIS法,包括以下步骤:
1.在煤矿地质、水文地质特征的系统分析基础上,结合现有采矿条件,构建煤矿突水安全态势的评价指标体系。
2.收集典型煤矿的突水案例,以突水类型为基础,建立突水态势先验概率模型。
3.根据多元地学信息复合原理,依据煤矿充水体系中断层导水性、褶皱强度、含水层水压、含水层富水性、含水层渗透性、隔水层厚度、隔水层强度、开采厚度以及矿压等方面的数据,构建安全态势评价因子的子专题图。利用GIS的空间分析功能对断层导水性、褶皱强度等9个专题图进行联合叠加分析,创建新的复合图层的属性表,并确定最小安全态势评价单元及其属性信息。
4.应用BN理论将从GIS中得到的属性数据库进行参数学习及网络推理,建立BN模型,计算条件概率,并依据计算的前验概率推算突水危险性的后验概率。
5.根据BN模型,动态评价并预测在已有开采强度前提下煤层开采回采工作面顶底板的突水危险性。
6.根据BN模型,动态评价并预测在为完成增长任务加大开采强度前提下煤层开采回采工作面顶底板的突水危险性。
7.根据模型计算的概率作为评价因子,并用GIS数据库存储,最终利用GIS的显示与制图功能表达。
由于采用了上述的“煤层顶底板突水危险评价预测的BN-GIS法”,本发明具有的有益效果是:
1.有效地实现了突水危险性建模,简化复杂的煤矿突水逻辑认知,充分利用了突水数据,尤其是已揭露的充水数据,减少了人为干预。
传统的煤矿突水危险性建模一般需要通过解析法(如突水系数法等)或者数值法(如三图双预测等),前者由于过于简单,造成复杂地质体的等效模拟精度下降,后者需要众多的水文地质参数,而现场经常不具备数据采集,也造成模拟的人为臆测加大,从而模拟效果不佳。本文所属方法是基于BN-GIS基础上完成的,BN作为可靠性分析应用领域的一种新方法,具有强大的表达不确定性知识、进行不确定知识推理能力。从而能方便处理多态突水变量以及变量的相关关系,从而能更好表达突水主控变量间的不确定性关系,是构建的突水危险性评价更能接近实际情况。
2.灵活方便地对突水系统进行评测和甄别。
本发明可通过因果推理和诊断推理相结合的方式,通过先验概率和后验概率建立突水态势评价的BN模型,其灵活的概率推理能力、知识结构的自然表述方式、有效的学习能力和简便的决策机制为突水态势的评价提供了坚实的基础。
3.与GIS实现无缝耦合,从而建立突水概率的空间实质关联。
本发明所叙述的方法的最为突出的特点充分利用了GIS的空间分析技术和BN的不确定性分析技术,简化了复杂的煤矿突水逻辑认知,无需经过复杂的数据处理工作,通过BN-GIS实现了具有不确定信息的煤矿突水危险性建模。通过BN分析的突水概率成果,应用GIS建立了区域空间位置的相关性,这大大提高了突水危险性模型的实用性。通过二维(三维)电子地图的位置明确了突水概率最大的位置,为实际生产提供了科学依据。本发明在煤矿防治水领域中的应用前景非常大,且随着煤炭开采的进行,揭露数据的增多,使得BN-GIS建模的精度提高,该成果将对煤矿安全生产和防治水工作起指导和辅助决策作用。
附图说明
图1为煤矿突水危险性BN-GIS拓扑模型
图2为专题图Union叠加后的评价单元图
图3为概率推理后的属性数据库表
图4为本发明方法建立的煤矿突水安全态势的成果图
表1为煤矿突水安全态势建模中BN各节点的条件概率表CPT
具体实施方式
某煤矿发生大小突水12次,这为该矿的突水先验概率的获取和训练样本的生成提供了事实依据。而随着深部开采的进行,突水危险性也不断增加,急需对其进行突水推理,突水态势评价。
下面结合附图对本发明的实施例做进一步说明:
本发明是一种煤层顶(底)板突水危险评价预测的BN-GIS新方法的用于降低煤矿突水危险性的新技术,所述决策建模新方法包括突水逻辑推理,BN与GIS耦合和相应的评价系统。
1.在煤矿地质、水文地质特征的系统分析基础上,结合现有采矿条件,构建煤矿突水安全态势的评价指标体系。
在分析该煤矿具体的水文地质条件基础上,结合专家或AHP权重确定方法,构建了由断层导水性、褶皱强度、含水层水压、含水层富水性、含水层渗透性、隔水层厚度、隔水层强度、开采厚度以及矿压等组成的煤矿安全突水态势评价的指标体系(图1)。
2.收集典型煤矿的突水案例,以突水类型为基础,建立突水态势先验概率模型。
通过收集该煤矿发生过的12次突水案例,内容包括发生的地点、时间、突水来源、突水通道等,提取有用信息,生成该矿的突水先验概率和训练样本。
突水概率模型为:
即为在事件X发生的条件下事件Y发生的条件概率。
3.确定安全态势评价最小单元
根据多元地学信息复合原理,依据煤矿充水体系中断层导水性、褶皱强度、含水层水压、含水层富水性、含水层渗透性、隔水层厚度、隔水层强度、开采厚度以及矿压等方面的数据,构建安全态势评价因子的子专题图。利用GIS的空间分析功能对断层导水性、褶皱强度等9个专题图进行联合叠加分析,创建新的复合图层的属性表,并确定最小安全态势评价单元及其属性信息(图2和图3)。
4.进行突水逻辑推理
依据已知条件,利用贝叶斯概率中条件概率的计算方法,计算出目标节点发生的概率。本次采用因果推理和诊断推理相结合的模式。
因果推理为自上向下的推理,目的是由突水因子的综合作用推出可能发生突水的结论。已知发生突水因子作为证据(原因),根据BN的推理计算,求出在该突水因子等证据(原因)发生的情况下突水发生的概率。在突水态势预测中用此推理。
诊断推理为自下向上的推理,目的是由突水结果去推论突水的原因。是在目前已知突水事件的情况下,根据BN推理计算,得到导致该突水结果发生的原因即其发生的概率。在突水训练时用该推理方法。
5.编制该煤矿顶、底板突水态势评价图
将断层专题图、突水点专题图与初步叠加分析生成的复合图层进行空间联合叠加分析,生成新的复合图层,在此基础上进一步统计各个评价单元内发育的断层面密度、断层性质、断层落差及是否发生过突水,它包含了评价所需的全部属性信息。
根据该矿的具体条件共选取地质构造特征、含水层条件、隔水层条件和开采活动四个方面9个评价指标和煤层底板突水发生与否共14个节点作为构建煤层底板突水危险性评价贝叶斯网络模型的节点。
通过训练样本中学习得到BN的概率分布,选取研究区579个评价单元的属性数据建立总体样本。为了结果验证需要,将总体样本以2∶1的比例分为训练样本和验证样本两部分,其中训练样本包含356个评价单元的属性数据,为了结果的有效性和结果的验证需要,在划分的时候要注意两部分都要包含突水点。
根据训练样本数据采用最大似然估计得到关于煤矿突水危险性评价的BN参数分布。
依据BN的推理结果,以GIS为工具,将研究区内所有评价单元的底板突水发生的概率成图,得到该矿突水危险性评价的成果图(图4)。
6.根据BN模型,应用现代数值模拟技术,动态评价并预测在已有开采强度前提下煤层开采回采工作面顶底板的突水危险性。
根据建立好的BN-GIS突水态势模型,在不改变指标体系的情况下,改变时间长度,应用BN确定网络结构中除“突水”外的其它各节点的属性值,估计输出节点“突水”状态为“true”的概率,以此作为判断底板突水发生可能性大小的依据。将研究区所有评价单元的属性数据输入学习得到的BN,通过推理得到所有评价单元突水发生的概率,判断在已有开采强度前提下煤层开采回采工作面顶底板的突水危险性。突水危险性划分方案按突水概率依次排列。
7.根据BN模型,应用现代数值模拟技术,动态评价并预测在为完成增长任务加大开采强度前提下煤层开采回采工作面顶底板的突水危险性。
根据建立好的BN-GIS突水态势模型,在改变指标体系和时间长度的基础上,应用BN确定网络结构中除“突水”外的其它各节点的属性值,估计输出节点“突水”状态为“true”的概率,以此作为判断底板突水发生可能性大小的依据。将研究区所有评价单元的属性数据输入学习得到的BN,通过推理得到所有评价单元突水发生的概率,判断在已有开采强度前提下煤层开采回采工作面顶底板的突水危险性。突水危险性划分方案按突水概率依次排列。
Claims (3)
1.一种煤层顶底板突水危险评价预测的贝叶斯网络BN-地理信息系统GIS方法,其中贝叶斯网络简称为BN,地理信息系统简称为GIS,包括以下步骤:
A) 利用BN与GIS耦合的煤矿突水危险性决策建模,应用GIS的空间分析和BN的前验概率和后验概率评价突水概率,包括:GIS初步叠加形成突水单元→后叠加形成突水空间数据库→突水拓扑结构构建→采用突水逻辑推理方法得到BN与GIS耦合决策模型→开发突水态势评价系统;
B)根据步骤A)中得到的建模体系评价突水概率,对突水危险性高的区域进行防治水处理;
其中,GIS初步叠加形成突水单元的过程为:把多个突水影响因子图层配准合成一个新的图层并重建拓扑形成新的拓扑关系属性表,利用GIS 的空间分析功能对断层导水性、褶皱强度、含水层水压、含水层富水性、含水层渗透性、隔水层厚度、隔水层强度、开采厚度以及矿压9个专题图进行联合叠加分析,生成的复合图层的属性表包含了所有参与叠加处理的评价因子图层所包含的属性信息;在此基础上进一步统计各个评价单元内发育的断层面密度、断层性质、断层落差及是否发生过突水;
BN与GIS耦合决策模型的建立过程为:将总体样本分为均包含突水点的训练样本和验证样本两部分,采用因果推理和诊断推理相结合的BN突水推理方法,通过从训练样本中学习得到BN的概率分布,根据训练样本数据采用最大似然估计得到关于煤矿突水危险性评价的BN参数分布;再用验证样本进行验证,建立BN模型,计算条件概率,并依据计算的前验概率推算突水危险性的后验概率。
2.如权利要求1所述的一种煤层顶底板突水危险评价预测的贝叶斯网络BN-地理信息系统GIS方法,其特征在于:根据BN模型,动态评价并预测在已有开采强度前提下煤层开采回采工作面顶底板的突水危险性,在不改变指标体系的情况下,改变时间长度,应用BN确定网络结构中除“突水”外的其它各节点的属性值,估计输出节点“突水”状态为“true”的概率,以此作为判断顶底板突水发生可能性大小的依据,将研究区所有评价单元的属性数据输入学习得到的BN,通过推理得到所有评价单元突水发生的概率,判断在已有开采强度前提下煤层开采回采工作面顶底板的突水危险性,突水危险性划分方案按突水概率依次排列。
3. 如权利要求1所述的一种煤层顶底板突水危险评价预测的贝叶斯网络BN-地理信息系统GIS方法,其特征在于:根据BN模型,动态评价并预测在为完成增长任务加大开采强度前提下煤层开采回采工作面顶底板的突水危险性,在改变指标体系和时间长度的基础上,应用BN确定网络结构中除“突水”外的其它各节点的属性值,估计输出节点“突水”状态为“true”的概率,以此作为判断底板突水发生可能性大小的依据,将研究区所有评价单元的属性数据输入学习得到的BN,通过推理得到所有评价单元突水发生的概率,判断在已有开采强度前提下煤层开采回采工作面顶底板的突水危险性,突水危险性划分方案按突水概率依次排列。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
C17 | Cessation of patent right | ||
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Granted publication date: 20120321 Termination date: 20130505 |