超大采高工作面煤壁稳定性分析及片帮预测研究
任怀伟1
刘凯2
李建1
赵叔吉3
韩存地4
王龙4
李济洋3
1.中煤科工开采研究院有限公司 智能开采装备分院,北京 100013;煤炭科学研究总院 开采研究分院,北京 1000132.中国矿业大学(北京)能源与矿业学院,北京 1000833.中煤科工开采研究院有限公司 智能开采装备分院,北京 1000134.陕西陕煤曹家滩矿业有限公司,陕西 榆林 719099
摘要：目的 为了解决超大采高工作面煤壁片帮难题,方法 通过理论分析与现场实测研究煤壁片帮机理,采用数值模拟对不同采高条件下煤壁的破坏过程进行模拟,探讨采高和顶板压力与煤壁片帮之间的关系,并基于现场数据,利用机器学习方法进行片帮预测,比较并选择最优的预测模型.结果 研究发现,超大采高工作面煤壁片帮主要发生在煤壁的中上部,随着采高和支承压力的增加,片帮破坏程度呈加剧趋势.分析得到片帮稳定性系数计算公式,发现稳定性系数随顶板压力和采高的增加而增大.数值模拟结果表明,当采高从6 m增至10 m时,煤壁破碎程度和片帮深度显著增加,且片帮深度在顶板来压时达到峰值.数据分析结果表明,煤壁片帮是煤壁、液压支架和顶板相互作用的结果,合理的支护高度和良好的液压支架支撑力是降低片帮风险的关键.最后,采用机器学习方法对煤壁片帮进行预测,比较多种常见的机器学习算法,发现KNN方法的预测准确率最高,达77.46%.然而,现有机器学习方法在片帮预测上的准确性仍需进一步提高.结论 研究结果揭示了超大采高工作面煤壁片帮的发生机理,提出了片帮预测的新思路,即随着采高和顶板压力增加,煤壁片帮风险加大,采用机器学习方法可以有效预测片帮发生的可能性,这为超大采高工作面煤矿安全生产提供了理论支持和技术保障.
关键词：超大采高工作面煤壁片帮稳定性分析机器学习片帮预测
分类号：TD822.1(矿山开采)
资助基金：国家自然科学基金(52274207)
论文发表日期：2025-05-22
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 1-11 )
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