CN110826235A - 煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法，其包括以下步骤：S1、确定底板突水评价主控因素；S2、量化底板突水评价主控因素并绘制相关专题图；S3、建立主成分Logistic回归评价模型；S4、根据主成分Logistic回归评价模型，确定底板突水评价各主控因素的权重值；S5、叠加各底板突水评价主控因素的专题图,绘制底板突水危险性分区图；S6、划分底板突水危险性区域；S7、根据危险性区域对底板突水进行危险性评价。本发明可以解决煤层底板突水影响因素较多，诸多因素相互关联的弊端，进一步提高了煤层底板突水预测的精度和准确度，同时采用定性和定量相结合的方法可以更加直观、准确的实现煤层底板突水危险性预测。
Description
技术领域
本发明涉及煤层底板突水预测技术领域，尤其涉及一种煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析方法。
背景技术
随着煤炭资源的不断产出，浅部煤层逐渐枯竭，因此人们把目光瞄准深到几百米甚至上千米的深部煤层。但伴随而来的是矿井水文地质条件更加复杂，这在很大程度上影响着承压水上煤层的安全开采。《煤矿防治水细则》中有四条原则：“预测预报、有疑必探、先探后掘、先治后采”，预测预报居于四项原则的首要位置在煤矿防治水中起着关键作用。因此，如何有效的预测承压水上煤层突水的危险性对预防煤矿突水事故和确保承压水上安全开采至关重要。
煤层突水的研究始于上世纪40年代，经过国内外学者不断深入研究，在底板突水的认知、机理、预测预报等中取得了一定的成果。目前关于底板突水危险性的研究主要采用模糊数学、层次分析、神经网络等方法，基于数据处理、数值模拟及图形绘制等方式来分析底板突水危险性，来得出危险性大小或者危险性区域，但这些成果中也存在着不足之处.如底板突水具有错综复杂的特性，造成影响底板突水的因素较多，同时这些因素中存在着线性关系如水压与隔水关键层厚度构成突水系数，诸多因素的相互关联不但增加了预测的复杂性，而且在一定成度上影响着底板突水预测的准确性，少有方法可以解决这种线性共存的问题。
发明内容
本发明主要是解决现有技术中所存在的技术问题，从而提供一种提高预测精确性、更加直观的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析方法。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：
本发明提供的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法，其包括以下步骤：
S1、确定底板突水评价主控因素；
S2、量化底板突水评价主控因素并绘制相关专题图；
S3、建立主成分Logistic回归评价模型；
S4、根据主成分Logistic回归评价模型，确定底板突水评价各主控因素的权重值；
S5、叠加各底板突水评价主控因素的专题图,绘制底板突水危险性分区图；
S6、划分底板突水危险性区域；
S7、根据危险性区域对底板突水进行危险性评价。
进一步地，所述步骤S1中，所述底板突水评价主控因素包括：断层分维值、煤层倾角、煤层开采深度、隔水关键层厚度、水压、工作面倾斜长度和工作面走向长度。
进一步地，所述步骤S2包括：
S21、收集底板突水评价主控因素的数据，对所述数据进行无量纲化处理得到各底板突水主控因素的归一化值；
S22、将各底板突水主控因素的归一化值输入GIS数值模拟软件中，并建立相关数据库；
S23、通过所述GIS数值模拟软件中内置的栅格插值功能绘制各底板突水评价主控因素的专题图。
进一步地，所述步骤S21包括：
S211、底板突水评价主控因素中的煤层开采深度、断层分维值、水压、工作面走向长度、工作面倾向长度和煤层倾角采用越大越优型公式进行无量纲化处理，所述越大越优型公式如下：
式中，Xi-各底板突水主控因素归一化值，i＝1～m；xj-各主控因素对应钻孔数据，j＝1～m；其中，m为钻孔数量；
S212、底板突水评价主控因素中的隔水关键层厚度采用越小越优型公式进行无量纲化处理，所述越小越优型公式如下：
式中，Xi-各底板突水主控因素归一化值，i＝1～m；xj-各主控因素对应钻孔数据，j＝1～m；m为钻孔数量。
进一步地，所述步骤S3包括：
S31、采用SPSS数值处理软件提取各底板突水评价主控因素的主成分，提取公式如下：
式中，Y-主成分；Xi-各底板突水主控因素归一化值，n＝1～7,Ci为主成分得分系数；
S32、根据主成分构建二元Logistic回归分析模型：
式中，Bi-回归系数，α-常系数；
S34、结合脆弱性指数法建立底板突水评价模型：
式中，VI-脆弱性指数；Wj-底板突水各主控因素权重值；Xij-各钻孔位置处底板突水主控因素对应的归一化值，n-底板突水主控因素个数。
进一步地，所述步骤S4中，根据主成分Logistic回归评价模型，确定底板突水评价各主控因素的权重值，其所采用的公式为：
式中，Wi-Wj均为各底板主控因素的权重值；Bi-各底板主控因素对应的回归系数，n-底板突水主控因素个数。
进一步地，所述步骤S5包括：将构建的底板突水评价模型耦合进GIS数值模拟软件中，对底板突水评价各主控因素主题图进行加权叠加，绘制底板突水危险性分区图。
进一步地，所述步骤S6包括：根据GIS数值模拟软件中内置的自然点裂法对所述底板突水危险性分区图进行突水危险区域的划分。
本发明的有益效果在于：本发明结合主成分分析法和Logistic回归分析法，不仅可以将煤层底板突水众多因素进行简化提取主成分，而且可以解决煤层底板突水线性共存的问题，在一定提高了煤层底板突水预测的精度和准确度；同时结合GIS数值模拟软件强大的绘图功能，可以更加直观的对煤层底板突水危险性进行评价。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法的流程图；
图2是本发明的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法的断层分维值归一化值专题图；
图3是本发明的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法的水压归一化值专题图；
图4是本发明的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法的隔水关键层厚度归一化值专题图；
图5是本发明的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法的采深归一化值专题图；
图6是本发明的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法的煤层倾角关键层厚度归一化值专题图；
图7是本发明的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法的工作面倾向长度归一化值专题图；
图8是本发明的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析方法的工作面走向长度归一化值专题图；
图9是本发明的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法的底板突水危险性分区图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的优选实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
参阅图1-4所示，本发明的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法，其包括以下步骤：
S1、确定底板突水评价主控因素；
S2、量化底板突水评价主控因素并绘制相关专题图；
S3、建立主成分Logistic回归评价模型；
S4、根据主成分Logistic回归评价模型，确定底板突水评价各主控因素的权重值；
S5、叠加各底板突水评价主控因素的专题图,绘制底板突水危险性分区图；
S6、划分底板突水危险性区域；
S7、根据危险性区域对底板突水进行危险性评价。
本发明的步骤S1中，通过收集煤矿底板突水的地质条件、水文地质条件及工程条件相关资料可以确定，底板突水评价主控因素包括：断层分维值、煤层倾角、煤层开采深度、隔水关键层厚度、水压、工作面倾斜长度和工作面走向长度。
本发明的步骤S2包括：
S21、收集底板突水评价主控因素的数据，对数据进行无量纲化处理得到各底板突水主控因素的归一化值；
S22、将各底板突水主控因素的归一化值输入GIS数值模拟软件中，并建立相关数据库；
S23、通过GIS数值模拟软件中内置的栅格插值功能绘制各底板突水评价主控因素的专题图。
其中，步骤S21包括：
S211、底板突水评价主控因素中的煤层开采深度、断层分维值、水压、工作面走向长度、工作面倾向长度和煤层倾角采用越大越优型公式进行无量纲化处理，越大越优型公式如下：
式中，Xi-各底板突水主控因素归一化值，i＝1～m；xj-各主控因素对应钻孔数据，j＝1～m；其中，m为钻孔数量；
S212、底板突水评价主控因素中的隔水关键层厚度采用越小越优型公式进行无量纲化处理，越小越优型公式如下：
式中，Xi-各底板突水主控因素归一化值，i＝1～m；xj-各主控因素对应钻孔数据，j＝1～m；m为钻孔数量。
本实施例中，以钻孔数量m＝33为例：各底板突水主控因素归一化值如下表1所示：
表1
本发明中，将上述各底板突水主控因素归一化值输入GIS数值模拟软件中并建立相关数据库；通过GIS数值模拟软件中内置的栅格插值功能绘制各底板突水评价主控因素的专题图，具体如附图2-8所示。
本发明的步骤S3包括：
S31、采用SPSS数值处理软件提取各底板突水评价主控因素的主成分，提取公式如下：
式中，Y-主成分；Xi-各底板突水主控因素归一化值，n＝1～7,Ci为主成分得分系数；本发明中，借助SPSS数值处理软件对主成分的分析功能对各主控因素相关数据进行降维处理，以特征根大于1作为提取主成分的标准，所提即为主成分得分系数。
本实施例中，主成分得分系数矩阵如表2所示：
表2
根据主成分得分系数矩阵构建各底板主控因素与多个主成分(本实施例中以三个为例)之间的线性表达式为：
S32、根据主成分构建二元Logistic回归分析模型：
式中，Bi-回归系数，α-常系数；
本发明实施例中，根据二元Logistic回归思想将底板是否突水划分为二分变量(0和1)，其中0代表不发生底板突水，1代表发生底板突水。将底板突水情况视为自变量，底板突水概率视为因变量，统计煤矿33个钻孔位置处的突水情况如表3所示。
表3
通过二元Logistic回归分析可得各回归方程中的各参数如表4所示。
表4
根据表4可得底板突水各主控因素的回归模型为：
LogitP＝7.57X1+4.72X2-0.39X3+4.88X4+3.87X5+0.69X6+4.20X7-15.374
S34、结合脆弱性指数法建立底板突水评价模型：
式中，VI-脆弱性指数；Wj-底板突水各主控因素权重值；Xij-各钻孔位置处底板突水主控因素对应的归一化值，n-底板突水主控因素个数。
步骤S4中，根据主成分Logistic回归评价模型，确定底板突水评价各主控因素的权重值，其所采用的公式为：
式中，Wi-Wj均为各底板主控因素的权重值；Bi-各底板主控因素对应的回归系数，n-底板突水主控因素个数。
本实施例中，根据建立的主成分Logistic回归评价模型确定底板突水评价各主控因素的权重值如表5所示：
表5
即各主控因素权重值分别为：W1＝0.28、W2＝0.18、W3＝0.01、W4＝0.19、W5＝0.15、W6＝0.03和W7＝0.16，则脆弱性指数模型为：
VI＝0.28Xi1+0.18Xi2+0.01Xi3+0.19Xi4+0.15Xi5+0.03Xi6+0.16Xi7
参阅图9所示，本发明的步骤S5包括：将构建的底板突水评价模型耦合进GIS数值模拟软件中，对底板突水评价各主控因素主题图进行加权叠加，绘制底板突水危险性分区图。
本发明的步骤S6包括：根据GIS数值模拟软件中内置的自然点裂法对底板突水危险性分区图进行突水危险区域的划分。其中，脆弱性指数阈值划分如表6所示：
表6
本发明实施例中，从底板突水危险性分区图(附图9)可以看出，煤层底板突水危险性可以分为5个区域，从研究区自西向东依次为安全区、相对安全区、过渡区、危险区和相对危险区，煤层底板发生突水的概率逐渐增加，分区图的西部为安全区和相对安全区，发生底板突水的概率相对较低，主要是因为西部地区煤层埋藏较浅，煤层底板受矿山压力和水压的影响较小且此区域内受断层等构造因素影响较小；分区图的中部及东部为危险区和相对危险区，发生底板突水的概率较大，主要是因为中部及东部地区的煤层埋藏较深，煤层底板受矿山压力和水压的影响较大，同时此区域的断层等构造因素较为复杂且煤层的开采空间相对较大，在一定程度上增加了发生底板突水的概率。因此，在开采煤层时应着重加强东部地区煤层底板突水的预防及治理。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何不经过创造性劳动想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书所限定的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、确定底板突水评价主控因素；
S2、量化底板突水评价主控因素并绘制相关专题图；
S3、建立主成分Logistic回归评价模型；
S4、根据主成分Logistic回归评价模型，确定底板突水评价各主控因素的权重值；
S5、叠加各底板突水评价主控因素的专题图,绘制底板突水危险性分区图；
S6、划分底板突水危险性区域；
S7、根据危险性区域对底板突水进行危险性评价。
2.如权利要求1所述的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法，其特征在于，所述步骤S1中，所述底板突水评价主控因素包括：断层分维值、煤层倾角、煤层开采深度、隔水关键层厚度、水压、工作面倾斜长度和工作面走向长度。
3.如权利要求2所述的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法，其特征在于，所述步骤S2包括：
S21、收集底板突水评价主控因素的数据，对所述数据进行无量纲化处理得到各底板突水主控因素的归一化值；
S22、将各底板突水主控因素的归一化值输入GIS数值模拟软件中，并建立相关数据库；
S23、通过所述GIS数值模拟软件中内置的栅格插值功能绘制各底板突水评价主控因素的专题图。
4.如权利要求3所述的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法，其特征在于，所述步骤S21包括：
S211、底板突水评价主控因素中的煤层开采深度、断层分维值、水压、工作面走向长度、工作面倾向长度和煤层倾角采用越大越优型公式进行无量纲化处理，所述越大越优型公式如下：
式中，Xi-各底板突水主控因素归一化值，i＝1～m；xj-各主控因素对应钻孔数据，j＝1～m；其中，m为钻孔数量；
S212、底板突水评价主控因素中的隔水关键层厚度采用越小越优型公式进行无量纲化处理，所述越小越优型公式如下：
式中，Xi-各底板突水主控因素归一化值，i＝1～m；xj-各主控因素对应钻孔数据，j＝1～m；m为钻孔数量。
5.如权利要求4所述的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法，其特征在于，所述步骤S3包括：
S31、采用SPSS数值处理软件提取各底板突水评价主控因素的主成分，提取公式如下：
式中，Y-主成分；Xi-各底板突水主控因素归一化值，n＝1～7,Ci为主成分得分系数；
S32、根据主成分构建二元Logistic回归分析模型：
式中，Bi-回归系数，α-常系数；
S34、结合脆弱性指数法建立底板突水评价模型：
式中，VI-脆弱性指数；Wj-底板突水各主控因素权重值；Xij-各钻孔位置处底板突水主控因素对应的归一化值，n-底板突水主控因素个数。
6.如权利要求5所述的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法，其特征在于，所述步骤S4中，根据主成分Logistic回归评价模型，确定底板突水评价各主控因素的权重值，其所采用的公式为：
式中，Wi-Wj均为各底板主控因素的权重值；Bi-各底板主控因素对应的回归系数，n-底板突水主控因素个数。
7.如权利要求6所述的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法，其特征在于，所述步骤S5包括：将构建的底板突水评价模型耦合进GIS数值模拟软件中，对底板突水评价各主控因素主题图进行加权叠加，绘制底板突水危险性分区图。
8.如权利要求7所述的煤层底板突水评价的主成分Logistic回归分析法，其特征在于，所述步骤S6包括：根据GIS数值模拟软件中内置的自然点裂法对所述底板突水危险性分区图进行突水危险区域的划分。
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|---|---|
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101699451A (zh) * | 2009-05-08 | 2010-04-28 | 中国矿业大学(北京) | 煤层底板突水评价的新型实用方法-脆弱性指数法 |
| CN104408323A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-03-11 | 中国矿业大学 | 一种基于多源信息融合的采场顶板离层水害超前预报方法 |
| CN104766242A (zh) * | 2015-03-25 | 2015-07-08 | 山东科技大学 | 一种煤层底板突水危险性评价方法 |
| CN109711687A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-05-03 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种基于改进熵值法的绝缘子状态模糊评估方法 |
-
2019
- 2019-11-11 CN CN201911093424.6A patent/CN110826235A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101699451A (zh) * | 2009-05-08 | 2010-04-28 | 中国矿业大学(北京) | 煤层底板突水评价的新型实用方法-脆弱性指数法 |
| CN104408323A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-03-11 | 中国矿业大学 | 一种基于多源信息融合的采场顶板离层水害超前预报方法 |
| CN104766242A (zh) * | 2015-03-25 | 2015-07-08 | 山东科技大学 | 一种煤层底板突水危险性评价方法 |
| CN109711687A (zh) * | 2018-12-17 | 2019-05-03 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种基于改进熵值法的绝缘子状态模糊评估方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 武强;王金华;刘东海;崔芳鹏;刘守强;: "煤层底板突水评价的新型实用方法Ⅳ:基于GIS的AHP型脆弱性指数法应用", no. 02 * |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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