矿井涌水量的中长期混沌预测

发布时间：2018-08-26 18:07

【摘要】：针对目前采煤矿井涌水量预测模型误差较大的问题,利用混沌理论对矿井涌水量进行混沌特征辨识,在此基础上,建立矿井涌水量中长期混沌预测模型。以平煤十二矿为例,对矿井涌水量序列(时间尺度为月)进行分析,其中最大Lyapunov指数为0.161 1,大于0,说明该序列具有混沌特征。计算了时间延迟(τ=12月)和嵌入维数(m=9),对涌水量序列进行相空间重构,建立了矿井涌水量中长期混沌预测模型(预测周期为6个月)。与实测结果对比,模型的预测精度达到了99.37%。该预测模型为矿山多季度安全生产计划的制定及水害防治提供了科学依据。
[Abstract]:In order to solve the problem of large error in the prediction model of coal mine water discharge at present, the chaos characteristic identification of mine water discharge is carried out by using chaos theory, and on this basis, the long-term chaotic prediction model of mine water discharge is established. Taking No. 12 coal mine as an example, the series of mine water discharge (time scale is month) is analyzed. The maximum Lyapunov index is 0.161, more than 0, which shows that the sequence has chaotic characteristics. The time delay (蟿 = December) and embedded dimension (M9) are calculated, and the phase space reconstruction of the water inflow series is carried out. The long-term chaotic prediction model of mine water inflow is established (the prediction period is 6 months). Compared with the measured results, the prediction accuracy of the model is 99.37. The prediction model provides a scientific basis for the formulation of multi-season production safety plan and the prevention and control of water hazards in mines.
【作者单位】： 河南理工大学资源环境学院;中原经济区煤层(页岩)气河南省协同创新中心;河南理工大学物理与电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41272250) 河南省高等学校重点科研计划项目(16A170010) 河南省高校科技创新团队支持计划项目(15IRTSTHN027)
【分类号】：TD742.1

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本文编号：2205729