CN114357720A - 一种薄煤层工作面自身状况对产能影响程度的评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种薄煤层工作面自身状况对产能影响程度的评价方法，包括以下步骤：步骤1)选取关键指标；步骤2)划分不同的评价标准和分值；步骤3)确定每一个关键指标的权重数值；步骤4)将关键指标的分值按照加权求和的方式计算薄煤层工作面评价分值；步骤5)形成学习模型，学习模型中，将关键指标设置为输入值，将权重数值设置为变量，将计算薄煤层工作面评价分值设置为目标量；步骤6)录入数据；步骤7)建立回测调整机制回测；步骤8)调整权重值，最终得到优化后的算式，作为评价薄煤层工作面的评价公式。该评价方法通过量化的方式预测薄煤层工作面的产能，指导新工作面的建设和已有工作面的适配性升级改造。
Description
技术领域
本发明涉及薄煤层工作面质量勘测领域，具体的说，涉及了一种薄煤层工作面自身状况对产能影响程度的评价方法。
背景技术
随着国家对煤矿产能建设规划越来越精细，各大煤企对新建产能及现有改造产能的产能预测要求越来越精准，工作面设备的理论最大产能一般取决于采煤机的割煤能力、移架能力及运输系统输送能力的最小值。根据《GB/T 37806-2019薄煤层综采工作面总体配套技术条件》进行设备选型时采煤机的生产能力不小于工作面设计生产能力的110％，刮板输送机的输送能力不小于采煤机生产能力的110％，液压支架的移架速度应与采煤机的正常割煤速度相匹配，乳化液泵站输出压力、流量应能满足液压支架初撑力及移架速度要求，转载机输送能力应不小于刮板输送机运输能力的 110％，破碎机破碎能力应不小于转载机输送能力的110％。因此，严格按照该标准配套的工作面理论最大产能仅取决于采煤机的生产能力。
但是，以上只是理论最大产能，薄煤层工作面的自身状况对实际产能仍具有很大影响，如工作面长度、倾角、煤质、断层、顶底板稳定性等均有较大影响，目前尚没有相关评价方法来指导实际产能预测和设备选型。不合理的产能预测经常导致设备选型的不合理，选型过小则会出现实际产能不达标，选型过大则会出现投资浪费。因此，研究薄煤层工作面自身状况对产能影响程度的评价方法，准确进行实际产能预测具有重要作用。
目前，尚没有评判工作面自身状况对产能影响程度的评价方法，产能规划和设备选型时大多根据以往经验及相似工作面的产能情况进行粗略估算，难以进行较为准确的预测，经常导致设备选型的不合理，选型过小则会出现实际产能不达标，选型过大则会出现投资浪费。
为了解决以上存在的问题，人们一直在寻求一种理想的技术解决方案。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，从而提供一种预测精度高、可以指导新工作面建设和设备选型、指导现有工作面升级改造的薄煤层工作面自身状况对产能影响程度的评价方法。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种薄煤层工作面自身状况对产能影响程度的评价方法，包括以下步骤：
步骤1)根据薄煤层工作面的参数数据，选取关键指标，包括煤层倾角、煤层硬度、断层落差影响程度、工作面走向倾角、工作面走向长度、工作面宽度、瓦斯浓度、底板稳定程度、直接顶稳定程度和基本顶板级别；
步骤2)针对各个关键指标，划分不同的评价标准和分值；
步骤3)确定每一个关键指标的权重数值；
步骤4)将关键指标的分值按照加权求和的方式计算薄煤层工作面评价分值；
步骤5)将上述计算薄煤层工作面评价分值的运算模型输入系统，形成学习模型，学习模型中，将关键指标设置为输入值，将权重数值设置为变量，将计算薄煤层工作面评价分值设置为目标量；
步骤6)从历史数据中，将所选的关键指标摘取并录入数据库中，同时将对应的薄煤层工作面的理论产能和实际产能数据录入数据库中；
步骤7)建立回测调整机制，将数据库中的关键指标代入学习模型中进行运算，求得目标量，同时理论产能和实际产能的差异来验证目标量数值的准确性；
步骤8)在回测调整的同时，不断优化权重数值，使得目标量与理论产能和实际产能的差异相匹配，最终得到优化后的算式，作为评价薄煤层工作面的评价公式。
基上所述，各关键指标的算式如下：
煤层倾角：
煤层硬度：
断层影响程度：
工作面走向倾角：
工作面走向长度：
工作面宽度：
瓦斯浓度：
底板稳定程度：
直接顶稳定程度：
基本顶级别：
基上所述，各关键指标按照各自的评价标准被划分为三个等级的分值，依次为≥90分、60-90分和≤60分。
基上所述，各关键指标的权重依次是：煤层倾角0.1、煤层硬度0.1、断层落差影响程度0.2、工作面走向倾角0.05、工作面走向长度0.05、工作面宽度0.1、瓦斯浓度0.05、底板稳定程度0.15、直接顶稳定程度0.1和基本顶板级别0.1。
本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著的进步，具体的说，本发明将工作面涉及到开采工作的各项指标罗列，并按照相应的标准打分，通过专家论证和大量的实战案例，对各个指标的权重进行分配，各项指标量化得分与各自权重之积为指标的得分，然后将各指标的得分相加求和，得到影响薄煤层开采的综合得分，理论上，得分越高，证明对理论产能的影响越小，但是为了验证权重的正确性以及调整权重至恰当的数值，建立学习模型和回测机制，通过回测历史数据，验证得分情况是否能够匹配理论产能和实际产能的关系，来不断的优化权重数值，提高预测精度。
该方案能够通过工作面数据准确的预测产能，为监管机构和煤矿管理人员提供决策依据，不仅可以作为指导新工作面建设和设备选型的指标，也为现有工作面的升级改造提供基础。
附图说明
图1是本发明中薄煤层工作面自身状况对产能影响程度的评价方法的流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
如图1所示，一种薄煤层工作面自身状况对产能影响程度的评价方法，包括以下步骤：
步骤1)根据薄煤层工作面的参数数据，选取关键指标，包括煤层倾角、煤层硬度、断层落差影响程度、工作面走向倾角、工作面走向长度、工作面宽度、瓦斯浓度、底板稳定程度、直接顶稳定程度和基本顶板级别；
步骤2)针对各个关键指标，划分不同的评价标准和分值，各关键指标按照各自的评价标准被划分为三个等级的分值，依次为≥90分、60-90分和≤ 60分，如下表所示。
步骤3)确定每一个关键指标的权重数值，如下表所示；
薄煤层工作面自身状况对产能影响程度的评价表：
步骤4)将关键指标的分值按照加权求和的方式计算薄煤层工作面评价分值；
步骤5)将上述计算薄煤层工作面评价分值的运算模型输入系统，形成学习模型，学习模型中，将关键指标设置为输入值，将权重数值设置为变量，将计算薄煤层工作面评价分值设置为目标量；
步骤6)从历史数据中，将所选的关键指标摘取并录入数据库中，同时将对应的薄煤层工作面的理论产能和实际产能数据录入数据库中，该步骤中，历史数据来自于全国各个煤矿工作面的指标数值，以及对应工作面的实际产能和理论产能；
步骤7)建立回测调整机制，将数据库中的关键指标代入学习模型中进行运算，求得目标量，同时理论产能和实际产能的差异来验证目标量数值的准确性；
步骤8)在回测调整的同时，不断优化权重数值，使得目标量与理论产能和实际产能的差异相匹配，最终得到优化后的算式，作为评价薄煤层工作面的评价公式。也就是说，在理论上，目标量得分越高，理论产能和实际产能的差异越小，通过大量数据的对比，来验证所计算的目标量得分与差异情况是否匹配，若存在不匹配的情况，通过学习模型不断的调整和优化权重数值，使目标量的得分情况与理论产能和实际产能间的差异情况相适配，得到优化的权重数据。
其中，各关键指标的算式如下：
煤层倾角：
煤层硬度：
断层影响程度：
工作面走向倾角：
工作面走向长度：
工作面宽度：
瓦斯浓度：
底板稳定程度：
直接顶稳定程度：
基本顶级别：
通过对薄煤层综采工作面自身状况对实际产能有影响的关键指标进行深入研究，将各指标对产量的影响类型和程度进行量化打分，如工作面长度、倾角、煤质、断层、顶底板稳定性等均有较大影响，根据专家论证和大量实战案例对各指标权重进行分配，各指标量化得分与各自权重之积即为该指标得分，所有指标得分总和即为影响程度的综合得分，得分越高表示该薄煤层工作面的自身状况越好，对理论产能的影响越小。
该指标通过计算来进行精准产能预测，为监管机构和煤矿管理人员决策提供依据，不仅可以用来指导新工作面的建设和设备选型，还可以进行已有工作面的升级改造。
经过计算程序的开发只需输入相关参数即可快速获得计算结果，具有使用简单、结果准确的优点，经过大量实践检验，配合相关指标可有效指导产能预测和设备选型的进行。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。
Claims (4)
1.一种薄煤层工作面自身状况对产能影响程度的评价方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1)根据薄煤层工作面的参数数据，选取关键指标，包括煤层倾角、煤层硬度、断层落差影响程度、工作面走向倾角、工作面走向长度、工作面宽度、瓦斯浓度、底板稳定程度、直接顶稳定程度和基本顶板级别；
步骤2)针对各个关键指标，划分不同的评价标准和分值；
步骤3)确定每一个关键指标的权重数值；
步骤4)将关键指标的分值按照加权求和的方式计算薄煤层工作面评价分值；
步骤5)将上述计算薄煤层工作面评价分值的运算模型输入系统，形成学习模型，学习模型中，将关键指标设置为输入值，将权重数值设置为变量，将计算薄煤层工作面评价分值设置为目标量；
步骤6)从历史数据中，将所选的关键指标摘取并录入数据库中，同时将对应的薄煤层工作面的理论产能和实际产能数据录入数据库中；
步骤7)建立回测调整机制，将数据库中的关键指标代入学习模型中进行运算，求得目标量，同时理论产能和实际产能的差异来验证目标量数值的准确性；
步骤8)在回测调整的同时，不断优化权重数值，使得目标量与理论产能和实际产能的差异相匹配，最终得到优化后的算式，作为评价薄煤层工作面的评价公式。
2.根据权利要求1所述的薄煤层工作面自身状况对产能影响程度的评价方法，其特征在于：各关键指标的算式如下：
煤层倾角：
煤层硬度：
断层影响程度：
工作面走向倾角：
工作面走向长度：
工作面宽度：
瓦斯浓度：
底板稳定程度：
直接顶稳定程度：
基本顶级别：
3.根据权利要求2所述的薄煤层工作面自身状况对产能影响程度的评价方法，其特征在于：各关键指标按照各自的评价标准被划分为三个等级的分值，依次为≥90分、60-90分和≤60分。
4.根据权利要求3所述的薄煤层工作面自身状况对产能影响程度的评价方法，其特征在于：各关键指标的权重依次是：煤层倾角0.1、煤层硬度0.1、断层落差影响程度0.2、工作面走向倾角0.05、工作面走向长度0.05、工作面宽度0.1、瓦斯浓度0.05、底板稳定程度0.15、直接顶稳定程度0.1和基本顶板级别0.1。
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