《電子技術應用》
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基于HMM模型的煤炭開采沖擊模型分析
2022年電子技術應用第6期
李衛龍1,汪 青2,劉 欣1,張燦明1
1.安徽省煤炭科學研究院,安徽 合肥230001;2.安徽新華學院,安徽 合肥230000
摘要: 針對煤炭生產開采中沖擊地壓的安全問題,提出基于隱馬爾可夫(HMM)模型的煤炭開采沖擊模型評估分析,通過選取煤炭開采環境正常以及異常狀態下的采集數據樣本作為離線訓練樣本,得到預開采環境模型參數;再通過實時檢測煤炭開采采集數據樣本作為在線訓練樣本,將實時數據送入預開采環境模型進行評估,在最大似然度下學習得出其最大概率,通過匹配得到系統當前運行狀態。實驗結果表明,該模型在煤炭開采沖擊中有較高的可靠性,煤炭安全監測工作穩定。
中圖分類號: TP312
文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.212273
中文引用格式: 李衛龍,汪青,劉欣,等. 基于HMM模型的煤炭開采沖擊模型分析[J].電子技術應用,2022,48(6):89-91,97.
英文引用格式: Li Weilong,Wang Qing,Liu Xin,et al. Analysis of coal mining impact model based on HMM model[J]. Application of Electronic Technique,2022,48(6):89-91,97.
Analysis of coal mining impact model based on HMM model
Li Weilong1,Wang Qing2,Liu Xin1,Zhang Canming1
1.Anhui Academy of Coal Science,Hefei 230001,China;2.Anhui Xinhua University,Hefei 230000,China
Abstract: In view of the safety problem of rock burst in coal production and mining, an assessment and analysis of coal mining impact model based on hidden Markov(HMM) model was proposed. Data samples collected under normal and abnormal conditions in coal mining environment were selected as offline training samples to obtain parameters of pre-mining environment model. Then through real-time detection of coal mining data samples as online training samples, real-time data is sent to the pre-mining environment model for evaluation, and the maximum probability is obtained according to the maximum likelihood learning, and the current operating state of the system is obtained through matching. The experimental results show that the model has high reliability in the coal mining impact and the coal safety monitoring work is stable.
Key words : rock burst pressure;hidden Markov model;off-line training;maximum likelihood

0 引言

    隨著煤礦開采深度與強度不斷增加,礦井以及開采工作臺周圍逐漸出現彈性形變,礦井彈性沖擊災害發生的頻次也隨之增多,預防沖擊地壓動力災害是煤礦安全生產的重中之重[1-3]。在煤礦開采深度不斷加深過程中,彈性形變集聚能量的過程會由線型狀態向指數型狀態轉變。該形變所攜帶的能量會造成很強的破壞性,嚴重威脅煤礦開采安全。在煤層集聚的能量達到或超過沖擊地壓臨界能量時,煤巖層由彈性形變所聚積的能量瞬間釋放,該能量釋放時將煤巖體拋出;同時,由爆炸引發工作面周圍氣體急劇膨脹,對井下設備和開采工作面造成破壞,并有可能對正在工作的人員造成傷亡,甚至該能量瞬間釋放所造成的振動會給其他工作面帶來安全隱患[4-6]

    針對監測煤礦沖擊地壓問題,大致有以下幾種方法:鉆屑法、煤巖體觀察法和電磁輻射法等[7-13]。許多研究者根據煤礦環境多因素共同作用等問題,提出大量災害預測模型,如朱麗媛等提出深部礦井沖擊地壓、瓦斯突出復合災害發生機理,在隨著瓦斯壓力的增大,煤巖層的能量指標降低,降低其沖擊傾向性[3]。在沖擊地壓危險預測方面,根據溫廷新等提出的基于預處理的果蠅優化算法優化極限學習機(AFOA-ELM)模型能夠有效預測沖擊地壓發生,但果蠅優化算法是在一個固定范圍隨機搜索步長,在面對混合參數時難以做到自適應調整尋優能力[2]。在當煤礦頂板巖層剛度小于礦柱抗變形剛度時,礦井彈性沖擊地壓會隨之發生,當煤巖層承受的負荷達到極限強度時,煤礦工作面也會遭到破壞,沖擊地壓誘導災害發生。煤礦沖擊地壓的過程包括多個沖擊階段,李振雷等通過研究煤礦開采工作面破裂過程的同源聲電響應特征及煤礦沖擊破壞的時序演變規律和空間孕育特征來為沖擊地壓監測預警研究提供依據[7]




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作者信息:

李衛龍1,汪  青2,劉  欣1,張燦明1

(1.安徽省煤炭科學研究院,安徽 合肥230001;2.安徽新華學院,安徽 合肥230000)




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