封堵矿井突水点注浆量预测研究

发布时间：2018-04-01 02:11

本文选题：突水点　切入点：遗传-支持向量回归机　出处：《中国煤炭》2017年06期

【摘要】：在收集肥城煤田封堵突水点资料基础上,分析了影响注浆量的主要因素是突水水压、突水量、封堵过水通道长度、注浆压力等,借助智能算法自动获取支持向量机最佳参数的优点,优化支持向量机回归分析能力,建立GA-SVR非线性模型和PSO-SVR非线性模型,并通过实际工程对封堵突水点注浆量做出预测。通过对比实际注浆预测结果,得出PSO-SVR模型预测结果相对准确,但预测结果波动性偏大,GA-SVR预测结果相对稳定,但预测结果误差相对偏大的特点。因此提出在进行注浆量预测时,采取两种模型同时进行注浆量预测,取其区间值,实现又快又好又经济地封堵突水点。
[Abstract]:In the collection of Feicheng coalfield plugging water inrush based on the data analysis, the main factors influencing the quantity of grouting is water inrush water, water inrush, plugging water passage length, grouting pressure, automatically obtain the advantages of support vector machine with optimal parameters of intelligent algorithm, optimization of support vector machine regression analysis, nonlinear model and establishment of GA-SVR PSO-SVR nonlinear model, and to block the water inrush quantity of grouting is predicted through practical engineering. By comparing the actual grouting forecast results, it was found that the PSO-SVR model prediction results are relatively accurate prediction results, but the volatility is too large, the GA-SVR prediction results are relatively stable, but the prediction error is relatively big results. Therefore propose the grouting quantity prediction at the same time, take two models of grouting volume prediction, the interval value, to achieve rapid and economical plugging water bursting point.

【作者单位】：山东科技大学地球科学与工程学院;山东科技大学资源与土木工程学院;山东能源新矿集团内蒙能源长城一号煤矿;山东能源肥城矿业集团有限责任公司;
【基金】：国家自然科学基金(41572244) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20133718110004) 山东省自然科学基金(ZR2015DM013) 泰山学者建设工程专项经费资助
【分类号】：TD745.2

【参考文献】

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【共引文献】

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