WO2018121035A1 - 一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法 - Google Patents

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water inrush
water
floor
level
hazard level
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PCT/CN2017/108619
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卫文学
赵卫东
何明祥
彭延军
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山东科技大学
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    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21F—SAFETY DEVICES, TRANSPORT, FILLING-UP, RESCUE, VENTILATION, OR DRAINING IN OR OF MINES OR TUNNELS
    • E21F17/00—Methods or devices for use in mines or tunnels, not covered elsewhere
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities

Definitions

  • the invention belongs to the technical field of coal mine safety mining, and particularly relates to a method for individually determining the water level hazard level of a coal mining working face.
  • the method of evaluating the risk of water inrush from the floor of coal mines is mainly based on the water inrush coefficient method.
  • Layer water pressure, M is the thickness of the water layer of the coal seam floor.
  • the water inrush coefficient played an important role in guiding the safe mining of coal mines.
  • coal mining has gradually turned to the deep, and the water pressure of the Austrian grey water has gradually increased.
  • the water inrush coefficient is far greater than the 0.1MPa/m of the Coal Mine Water Control Regulations.
  • the formulas for various water inrush coefficients were proposed.
  • the proposed adjacency coefficient still adopts the adjacent value proposed in 1964. Obviously, this is not appropriate.
  • the current method for calculating the water inrush coefficient has the following problems:
  • the formula for calculating the water inrush coefficient only considers the water pressure and the thickness of the aquifer, and does not consider the damage degree of the coal seam floor, the lithology combination of the rock layer in the water blocking section, the groundwater pressure elevation of the floor, and the water-rich index of the aquifer.
  • the early formula for calculating the water inrush coefficient has fewer considerations and the calculation formula is simple. Later calculation formulas have many factors to consider. In the case of less sample collection, the function dependence between the water inrush coefficient and the influencing factors cannot be fitted.
  • the water inrush coefficient gives only the danger of sudden water inrush, but has nothing to do with the amount of water inrush.
  • the present invention proposes a personalized determination of the risk of water inrush from the floor of a coal mining face.
  • the method of rating is a personalized determination of the risk of water inrush from the floor of a coal mining face.
  • a method for individually determining the water inrush hazard level of a coal mining face is carried out as follows:
  • Step 1 Collect comprehensive data of coal mining face in coal mine production process, analyze the correlation between maximum water inrush and various influencing factors, and select the corresponding influencing factors as the independent variables affecting the water inrush danger level of the floor;
  • Step 2 According to the specific mine drainage capacity and maximum water inrush data, personally divide the floor water inrush hazard level
  • Step 3 Record the vector combination of the independent variables as x, the floor water inrush hazard level is recorded as y, and establish an implicit function dependence of the independent variable and the floor water inrush hazard level;
  • Step 4 Substituting the vector combination x of the newly collected independent variable into the implicit function dependency established in the third step, calculating the floor water inrush hazard level y, and then determining the floor water inrush hazard level according to step 2.
  • the above method also includes the following steps:
  • Step 5 Using the implicit function dependencies established in step three, subdivide the values of the respective variables, and in the range of the water level hazard level of each floor, calculate the maximum and minimum values of the respective variables in reverse calculus, and establish the respective variables and Comprehensive evaluation index system for the water level hazard level of the floor;
  • Step 6 According to the comprehensive evaluation index system of the respective variables established in step 5 and the water inrush danger level of the floor, the on-site staff can determine the risk of water inrush from the floor by querying the comprehensive evaluation index system.
  • the comprehensive data of the coal mining face includes maximum water inrush, water inrush coefficient, coal mine floor rock damage degree, rock layer lithology combination in the water blocking section, groundwater pressure groundwater level elevation and aquifer rich Water-based indicators, etc.; analysis of the correlation between the maximum water inrush and the water inrush coefficient, the degree of coal mine floor rock damage, the rock layer lithology of the water-retaining section, the groundwater pressure of the floor, and the aquifer water-rich index.
  • the influencing factors such as the damage degree of the coal seam floor and the groundwater pressure of the floor can be selected as the independent variables affecting the water inrush danger level of the floor.
  • the water level hazard level of the floor is divided into three levels: safety, danger and danger; the maximum water inrush is less than or equal to two-thirds of the specific mine drainage capacity; the maximum water inrush is greater than the specific level;
  • the mine's comprehensive drainage capacity is two-thirds and less than or equal to the specific mine's comprehensive drainage capacity is set to a hazard level of 2; the maximum water inrush is greater than the specific mine's comprehensive drainage capacity is set to a hazard level of 3.
  • ⁇ f(x, ⁇ ) ⁇ is a set of prediction functions, ⁇ is called a generalized parameter, and L(y, f(x, ⁇ )) is a loss function;
  • the hazard level of the training using regression prediction is a continuous value, which is rounded off by rounding.
  • step 4 the vector combination x of the independent variables is actually acquired during the construction exploration and coal mining work; for the sections that are not physically explored, the interpolation prediction is performed through the three-dimensional mine digital model, and the prediction is first and then adjusted.
  • step 5 specifically:
  • the present invention comprehensively considers various drainage factors of the mine and various factors affecting the amount of water inrush, establishes an implicit function dependence relationship between the risk rating of the water inrush and the influencing factors, and uses the parameter interval interpolation to determine the index frame, and solves the problem.
  • Technical problems such as small sample modeling of water inrush data and difficulty in applying implicit functions make the evaluation of water inrush hazard level more scientific and reasonable, in line with the actual production of mines.
  • 1 is a flow chart of a method for personally determining the water level hazard level of a coal mining face.
  • the invention provides a method for individually determining the water level hazard level of a coal mining face.
  • the method comprehensively considers the water pressure of the floor of the coal face, the thickness of the aquifer, the failure of the coal seam floor, the lithology combination of the rock in the water-blocking section, the original development of the groundwater under pressure, and the establishment of these factors.
  • the implicit function dependence of the water hazard level is analyzed by interpolation to analyze the sudden change point of the implicit function, and a comprehensive evaluation index system for evaluating the water level hazard level of the floor is established.
  • the method comprehensively considers various factors affecting the water inrush threat of coal mining floor, establishes the functional dependence of each influencing factor and the water inrush coefficient, and solves the traditional method only considering the water pressure and the thickness of the aquifer or the inability to establish the influencing factors and water inrush.
  • the problem of coefficient function dependence provides a new method for calculating the water inrush coefficient.
  • Step 1 Collecting the maximum water inrush from the coal mining face during the coal mining process, the water inrush coefficient, the damage of the coal seam floor, the lithology combination of the rock layer in the water blocking section, the groundwater pressure elevation of the floor, and the water-rich index of the aquifer.
  • the data were used to analyze the correlation between the maximum water inrush and the water inrush coefficient, the damage degree of coal seam floor and other influencing factors, and the influencing factors with higher correlation were selected as the independent variables affecting the maximum water inrush.
  • Step 2 According to the specific mine drainage capacity and maximum water inrush data, the floor water inrush hazard level of each group of data is personalized. Under normal circumstances, it is divided into three levels: safe, dangerous and dangerous.
  • the maximum water inrush is less than or equal to two-thirds of the specific mine's comprehensive drainage capacity is set to safety level 1; the maximum water inrush is greater than two-thirds of the specific mine's comprehensive drainage capacity and less than the specific mine's comprehensive drainage capacity is determined to be more dangerous level 2;
  • the amount of water greater than or equal to the specific mine drainage capacity is set to a hazard level of 3.
  • Step 3 Record the vector combination of the independent variables as x, and the floor water inrush hazard level as y.
  • ⁇ f(x, ⁇ ) ⁇ is a set of prediction functions, ⁇ is called a generalized parameter, and L(y, f(x, ⁇ )) is a loss function.
  • the hazard level of the training using regression prediction is a continuous value, which is rounded off by rounding.
  • Step 4 According to the implicit function dependency established in step three, the data vector of the newly acquired influencing factor, that is, the vector combination x of the independent variable, can be substituted into the implicit function to calculate the water level hazard level of the floor.
  • the influencing factors of the water inrush danger level of the floor can be actually obtained during the construction exploration and coal mining work.
  • the 3D mine digital model can be used for interpolation prediction, first prediction and post adjustment.
  • Step 5 In order to facilitate the actual application on site, using the implicit function dependencies established in Step 3, subdivide the values of the respective variables, and in the range of water inrush hazard levels of each floor, reverse calculations are used to obtain the maximum and minimum of their respective variables. Value, establish a comprehensive evaluation index system for the respective variables and the level of water inrush from the floor.
  • Step 6 According to the comprehensive evaluation index system of the respective variables established in step 5 and the water inrush danger level of the floor, the on-site staff can determine the risk of water inrush from the floor by querying the comprehensive evaluation index system.
  • the key to the risk of water inrush in the first step of the present invention is the amount of water inrush, not just the ratio of the water pressure in the floor to the thickness of the aquifer.
  • step 1 the factors such as the water inrush coefficient affecting the water inrush, the coal mine floor rock damage degree, the rock layer lithology combination in the water blocking section, the groundwater pressure level of the ground floor, and the aquifer water-rich index are considered.
  • step 2 according to the specific mine drainage capacity, the water flooding hazard level of the mining face is randomly divided, instead of uniformly dividing all mine water inrush hazard levels.
  • the implicit function dependency is used in step 3 to describe the function dependence of the maximum water inrush and each influencing factor.
  • the function dependency requirement is: For the data samples (x 1 , y 1 ), (x 2, y 2 ), (x 3 , y 3 ) ... (x n , y n ), find one in several functions ⁇ f(x, ⁇ ) ⁇ The optimal function f(x, ⁇ 0 ) estimates the unknown dependencies, so that the expected risk shown by the following formula is minimized.
  • step 5 the influencing factors are subdivided and interpolated.
  • the inverse calculation is used to obtain the maximum and minimum values of the respective variables, and the comprehensive evaluation index of the respective variables and the floor water inrush hazard level is established. system.
  • the invention provides a method for personally determining the water inrush hazard level of a coal mining face. Compared with the prior art, the present invention comprehensively considers various mine drainage capacity and various factors affecting water inrush, and establishes water inrush.
  • the implicit function dependence between hazard rating and influencing factors and the parameter frame interpolation to determine the index framework solve the technical problems of small sample modeling of water inrush data and difficulty in applying implicit functions, making the evaluation of water inrush hazard level more scientific and reasonable. In line with the actual production of the mine.

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Abstract

一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法，属于煤炭安全开采领域。该方法综合考虑采煤工作面底板水压、隔水层厚度、煤层底板矿压破坏现象、隔水段岩层岩性组合、底板承压地下水原始导升发育现象等因素，建立这些影响因素与突水危险等级的隐式函数依赖关系，通过插值分析该隐式函数的突变点，建立评价底板突水危险等级的综合评价指标体系。该方法全面考虑影响煤炭开采底板突水威胁的各种因素，建立各影响因素与突水系数的函数依赖关系，解决了传统方法只考虑水压力与隔水层厚度、或无法建立影响因素与突水系数函数依赖关系的难题，为突水系数计算提供了新方法。

Description

一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法 技术领域
本发明属于煤矿安全开采技术领域，具体涉及一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法。
背景技术
目前评价煤矿安全开采底板突水危险性的方法主要采用突水系数法。突水系数计算公式T＝p/M是我国1964年焦作水文地质大会战期间借鉴匈牙利工程师韦格弗伦斯对隔水厚度(T＝M/p)概念提出的，公式中p为煤层底板含水层水压，M为煤层底板隔水层厚度。该公式提出后，以焦作、峰峰、井陉、邯郸、肥城、淄博等大水矿区底板突水案例以及基础数据为依据，计算得出T≤0.06MPa/m为安全，0.06MPa/m＜T≤MPa/m为较安全，0.1MPa/m＜T为危险。突水系数反映了水文地质学中地下水渗流最基本的规律。
在以后相当长的历史时期，突水系数对于指导煤矿安全开采起到了重要的作用。但是随着浅层煤层资源开采殆尽，煤炭开采逐步转向深部，奥灰水的水压逐步升高，在实际开采中突水系数远远大于《煤矿防治水规定》的0.1MPa/m。后期虽然有人考虑煤层底板破坏程度、隔水段岩层岩性组合及其它影响因素，提出了各种突水系数的计算公式，但所提出的邻接系数仍然采用1964年提出的邻接值。显然，这是不妥当的。
目前的突水系数计算方法存在如下问题：
1.影响突水危险性的因素考虑不全面
突水系数计算公式仅考虑了水压与隔水层厚度，没有考虑煤层底板矿压破坏程度、隔水段岩层岩性组合、底板承压地下水导升高度、含水层富水性指标等有关因素。
2.没有采用机器学习方法建立突水危险性与影响因素间的函数依赖关系
早期的突水系数计算公式考虑因素少，计算公式简单。后期的计算公式考虑因素多，在采集样本较少的情况下，无法拟合出突水系数与影响因素间的函数依赖关系。
3.突水系数给出的仅仅是突不突水的危险性，而与突水量无关
从其计算公式T＝p/M可以看出，目前的突水系数仅考虑煤层底板含水层水压，煤层底板隔水层厚度等因素，与实际突水量没有关系。在实际开采过程中如果底板含水层富水性较差，即使是突水，因突水量较小，也不会对煤炭开采工作面带来较大危害。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题，本发明提出了一种个性化确定采煤工作面底板突水危险 等级的方法。
本发明所采用的技术解决方案是：
一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法，按以下步骤进行：
步骤一：收集煤矿生产过程中采煤工作面综合数据，分析最大突水量与多种影响因素的相关性，选择相应种类影响因素作为影响底板突水危险等级的自变量；
步骤二：根据具体矿山综合排水能力与最大突水量数据，个性化划分底板突水危险等级；
步骤三：将自变量的向量组合记作x，底板突水危险等级记作y，建立自变量与底板突水危险等级的隐式函数依赖关系；
步骤四：将新采集到的自变量的向量组合x代入步骤三中建立的隐式函数依赖关系，计算得到底板突水危险等级y，然后依据步骤二确定底板突水危险等级。
上述方法还包括以下步骤：
步骤五：利用步骤三建立的隐式函数依赖关系，对各自变量细分插值，在各底板突水危险等级范围内，反向演算求取各自变量的极大、极小值，建立各自变量与底板突水危险等级的综合评价指标体系；
步骤六：根据步骤五建立的各自变量与底板突水危险等级的综合评价指标体系，现场工作人员对新采集到的自变量数据，即可通过查询综合评价指标体系确定底板突水危险等级。
优选的，步骤一中：所述采煤工作面综合数据包括最大突水量、突水系数、煤层底板矿压破坏程度、隔水段岩层岩性组合、底板承压地下水导升高度及含水层富水性指标等；分析最大突水量分别与突水系数、煤层底板矿压破坏程度、隔水段岩层岩性组合、底板承压地下水导升高度及含水层富水性指标等多种影响因素的相关性，并根据相关性大小选择相应种类影响因素如煤层底板矿压破坏程度、底板承压地下水导升高度等作为影响底板突水危险等级的自变量。
优选的，步骤二中：底板突水危险等级划分为安全、较危险、危险三个等级；最大突水量小于或等于具体矿山综合排水能力三分之二定为安全等级1；最大突水量大于具体矿山综合排水能力三分之二且小于或等于具体矿山综合排水能力定为较危险等级2；最大突水量大于具体矿山综合排水能力定为危险等级3。
优选的，步骤三中：根据具体矿山已知n个观测样本(x1,y1),(x2,y2)……(xn,yn)在若干函数{f(x,ω)}中求一个最优函数f(x,ω0)，对未知依赖关系进行估计，使式R(ω)＝∫L(y,f(x,ω))dF(x,y)所示的期望风险最小。
上述步骤三中，建立的自变量与底板突水危险等级的隐式函数依赖关系，借助机器学习理论实现，具体地：
(1){f(x,ω)}为预测函数集，ω称为广义参数，L(y,f(x,ω))为损失函数；
(2)损失函数采用L(y,f(x,ω))＝(y-f(x,ω))2；
(3)在训练过程中可以利用的信息只有样本数据，因此期望风险
R(ω)＝∫L(y,f(x,ω))dF(x,y)无法计算，采用对其进行估算；
(4)在计算过程中，训练采用回归预测的危险等级是连续值，采用四舍五入的方法取整。
优选的，步骤四中：自变量的向量组合x在施工勘探、采煤工作过程中实际获取；对于未进行物理勘探的地段，通过三维矿山数字模型进行插值预测，先预测、后调整。
优选的，步骤五中具体地：
(1)分析自变量的向量组合x的各个分量的极大、极小值；
(2)以极大值减去极小值之差的百分之一为单位，细分插值；
(3)求取各插值点的底板突水危险等级，此时的危险等级不进行四舍五入处理；
(4)求突水危险等级在区间[0，1.5)、[1.5，2.5)、[2.5，3.5)时，各自变量的极大、极小值，建立各自变量与底板突水危险等级的综合评价指标体系。
本发明的有益技术效果是：
与现有技术相比，本发明综合考虑具体矿山排水能力、影响突水量的各种因素，建立突水危险评级与影响因素间的隐式函数依赖关系、采用参数区间插值确定指标框架，解决了突水数据小样本建模、隐式函数应用困难等技术难题，使得突水危险等级评价更加科学合理，符合矿山生产实际。
附图说明
图1为本发明一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级方法的流程图。
具体实施方式
本发明提供了一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法。该方法综合考虑采煤工作面底板水压、隔水层厚度、煤层底板矿压破坏现象、隔水段岩层岩性组合、底板承压地下水原始导升发育现象等因素，建立这些影响因素与突水危险等级的隐式函数依赖关系，通过插值分析该隐式函数的突变点，建立评价底板突水危险等级的综合评价指标体系。该方法全面考虑影响煤炭开采底板突水威胁的各种因素，建立各影响因素与突水系数的函数依赖关系，解决了传统方法只考虑水压力与隔水层厚度或无法建立影响因素与突水系数函数依赖关系的难题，为突水系数计算提供了新方法。
下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明：
如图1所示，一种用于个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法，按照如下步骤进行：
步骤一：收集煤矿生产过程中采煤工作面最大突水量、突水系数、煤层底板矿压破坏程度、隔水段岩层岩性组合、底板承压地下水导升高度、含水层富水性指标等综合数据，分析最大突水量与突水系数、煤层底板矿压破坏程度等其它影响因素的相关性，选择相关性较高的影响因素作为影响最大突水量的自变量。
步骤二：根据具体矿山综合排水能力与最大突水量数据，个性化划分各组数据的底板突水危险等级。一般情况下划分为安全、较危险、危险三个等级。最大突水量小于或等于具体矿山综合排水能力三分之二定为安全等级1；最大突水量大于具体矿山综合排水能力三分之二且小于具体矿山综合排水能力定为较危险等级2；最大突水量大于或等于具体矿山综合排水能力定为危险等级3。
步骤三：将自变量的向量组合记作x，底板突水危险等级记作y。根据具体矿山已知n个观测样本(x1,y1),(x2,y2)……(xn,yn)在若干函数{f(x,ω)}中求一个最优函数f(x,ω0)，对未知依赖关系进行估计，使式R(ω)＝∫L(y,f(x,ω))dF(x,y)所示的期望风险最小。
步骤三建立的各影响因素与底板突水危险等级的函数依赖关系为隐式的函数依赖关系，可以借助支持向量机理论等机器学习理论实现。
具体地：
(1){f(x,ω)}为预测函数集，ω称为广义参数，L(y,f(x,ω))为损失函数。
(2)损失函数采用L(y,f(x,ω))＝(y-f(x,ω))2。
(3)在训练过程中可以利用的信息只有样本数据，因此期望风险R(ω)＝∫L(y,f(x,ω))dF(x,y)无法计算，采用
Figure PCTCN2017108619-appb-000002
对其进行估算。
(4)在计算过程中，训练采用回归预测的危险等级是连续值，采用四舍五入的方法取整。
步骤四：根据步骤三建立的隐式函数依赖关系，对新采集到影响因素的数据向量即自变量的向量组合x，即可代入隐式函数计算其底板突水危险等级。底板突水危险等级影响因素可以在施工勘探、采煤工作过程中实际获取。对于未进行物理勘探的地段，可通过三维矿山数字模型进行插值预测，先预测、后调整。
步骤五：为方便现场实际应用，利用步骤三建立的隐式函数依赖关系，对各自变量细分插值，在各底板突水危险等级范围内，反向演算求取各自变量的极大、极小值，建立各自变量与底板突水危险等级的综合评价指标体系。
具体地：
(1)分析底板突水危险等级影响因素(自变量的向量组合x)的各个分量的极大、极小值。
(2)以极大值减去极小值之差的百分之一为单位，细分插值。
(3)求取各插值点的底板突水危险等级，此时的危险等级不进行四舍五入处理。
(4)求突水危险等级在区间[0，1.5)、[1.5，2.5)、[2.5，3.5)时，各自变量的极大、极小值，建立各自变量与底板突水危险等级的综合评价指标体系。
步骤六：根据步骤5建立的各自变量与底板突水危险等级的综合评价指标体系，现场工作人员对新采集到影响因素的数据，即可通过查询综合评价指标体系确定底板突水危险等级。
本发明在步骤一中提出突水危险性的关键在于突水量，而不仅仅是底板水压力与隔水层厚度的比值。并在步骤一中综合考虑了影响突水量的突水系数、煤层底板矿压破坏程度、隔水段岩层岩性组合、底板承压地下水导升高度、含水层富水性指标等因素。
在步骤二中根据具体矿山排水能力个性化划分矿山采煤工作面突水危险等级，而不是统一划分所有矿山突水危险等级。
在无法给出突水影响因素与最大突水量显式函数依赖关系的条件下，在步骤三中采用隐式函数依赖关系描述最大突水量与各影响因素的函数依赖关系，该函数依赖关系要求：对于数据样本(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)……(xn,yn)，在若干函数{f(x,ω)}中求一个最优函数f(x,ω0)，对未知依赖关系进行估计，使得下式所示的期望风险最小。
R(ω)＝∫L(y,f(x,ω))dF(x,y)
在步骤五中对各影响因素细分插值，在各底板突水危险等级范围内，反向演算求取各自变量的极大、极小值，建立各自变量与底板突水危险等级的综合评价指标体系。
本发明提出了一种用于个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法，与现有技术相比，本发明综合考虑具体矿山排水能力、影响突水量的各种因素，建立突水危险评级与影响因素间的隐式函数依赖关系、采用参数区间插值确定指标框架，解决了突水数据小样本建模、隐式函数应用困难等技术难题，使得突水危险等级评价更加科学合理，符合矿山生产实际。
上述方式中未述及的部分采取或借鉴已有技术即可实现。
上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (8)

  1. 一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法，其特征在于按以下步骤进行：
    步骤一：收集煤矿生产过程中采煤工作面综合数据，分析最大突水量与多种影响因素的相关性，选择相应种类影响因素作为影响底板突水危险等级的自变量；
    步骤二：根据具体矿山综合排水能力与最大突水量数据，个性化划分底板突水危险等级；
    步骤三：将自变量的向量组合记作x，底板突水危险等级记作y，建立自变量与底板突水危险等级的隐式函数依赖关系；
    步骤四：将新采集到的自变量的向量组合x代入步骤三中建立的隐式函数依赖关系，计算得到底板突水危险等级y，然后依据步骤二确定底板突水危险等级。
  2. 根据权利要求1所述的一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法，其特征在于还包括以下步骤：
    步骤五：利用步骤三建立的隐式函数依赖关系，对各自变量细分插值，在各底板突水危险等级范围内，反向演算求取各自变量的极大、极小值，建立各自变量与底板突水危险等级的综合评价指标体系；
    步骤六：根据步骤五建立的各自变量与底板突水危险等级的综合评价指标体系，现场工作人员对新采集到的自变量数据，即可通过查询综合评价指标体系确定底板突水危险等级。
  3. 根据权利要求1所述的一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法，其特征在于，步骤一中：所述采煤工作面综合数据包括最大突水量、突水系数、煤层底板矿压破坏程度、隔水段岩层岩性组合、底板承压地下水导升高度及含水层富水性指标；分析最大突水量分别与突水系数、煤层底板矿压破坏程度、隔水段岩层岩性组合、底板承压地下水导升高度及含水层富水性指标的相关性，并根据相关性大小选择相应种类影响因素作为影响底板突水危险等级的自变量。
  4. 根据权利要求1所述的一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法，其特征在于，步骤二中：底板突水危险等级划分为安全、较危险、危险三个等级；最大突水量小于或等于具体矿山综合排水能力三分之二定为安全等级1；最大突水量大于具体矿山综合排水能力三分之二且小于或等于具体矿山综合排水能力定为较危险等级2；最大突水量大于具体矿山综合排水能力定为危险等级3。
  5. 根据权利要求1所述的一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法，其特征在于，步骤三中：根据具体矿山已知n个观测样本(x1,y1),(x2,y2)……(xn,yn)在若干函数{f(x,ω)}中求一个最优函数f(x,ω0)，对未知依赖关系进行估计，使式R(ω)＝∫L(y,f(x,ω))dF(x,y)所示的期望风险最小。
  6. 根据权利要求5所述的一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法，其特征在于： 建立的自变量与底板突水危险等级的隐式函数依赖关系，借助机器学习理论实现，具体地：
    (1){f(x,ω)}为预测函数集，ω称为广义参数，L(y,f(x,ω))为损失函数；
    (2)损失函数采用L(y,f(x,ω))＝(y-f(x,ω))2；
    (3)在训练过程中可以利用的信息只有样本数据，因此期望风险R(ω)＝∫L(y,f(x,ω))dF(x,y)无法计算，采用
    Figure PCTCN2017108619-appb-100001
    对其进行估算；
    (4)在计算过程中，训练采用回归预测的危险等级是连续值，采用四舍五入的方法取整。
  7. 根据权利要求1所述的一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法，其特征在于，步骤四中：自变量的向量组合x在施工勘探、采煤工作过程中实际获取；对于未进行物理勘探的地段，通过三维矿山数字模型进行插值预测，先预测、后调整。
  8. 根据权利要求1所述的一种个性化确定采煤工作面底板突水危险等级的方法，其特征在于步骤五中，具体地：
    (1)分析自变量的向量组合x的各个分量的极大、极小值；
    (2)以极大值减去极小值之差的百分之一为单位，细分插值；
    (3)求取各插值点的底板突水危险等级，此时的危险等级不进行四舍五入处理；
    (4)求突水危险等级在区间[0，1.5)、[1.5，2.5)、[2.5，3.5)时，各自变量的极大、极小值，建立各自变量与底板突水危险等级的综合评价指标体系。
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