基于GWO-Elman神经网络的底板突水预测
施龙青1
张荣遨1
徐东晶1
李越1
邱梅1
高卫富2
1.山东科技大学地球科学与工程学院,山东青岛2665902.山东科技大学资源与土木工程系,山东泰安271000
摘要：我国是世界最大的煤炭生产国和消费国,特别是在我国的华北地区,煤炭储量非常丰富,但由于华北地区的水文地质条件复杂,煤炭实际生产过程中事故频发,特别是煤层底板突水事故,一旦发生往往会造成较为严重的人员伤亡和财产损失.因此煤层底板突水预测已经成为煤矿安全生产领域研究的重点.山东巨野煤田红旗煤矿是典型的华北型煤田,其主要可采煤层3煤层平均厚度5.48 m,实际生产过程中受底板突水威胁严重,在矿井的建设及生产过程中多次出现底板突水.为了对3煤层进行底板突水预测,在分析收集红旗煤矿相关矿井水文地质资料的基础上,选取断裂分维值、取心率、隔水层厚度、单位涌水量、渗透系数、底板含水层总厚度、承压含水层水压共7个因素,作为进行底板突水预测的主要影响因素;以现场实际数据为输入样本,通过灰狼优化算法(GreyWolf Optimizer,GWO)得到Elman神经网络优化的最佳权重和阈值,分别为18.748 2和0.014 435,之后建立相应的GWO-Elman神经网络底板突水预测模型;在此基础上通过测试样本输入模型验证,结果准确率达到100％,再用熵值法确定权重的脆弱性指数法进行对比,证明神经网络模型准确度更高,可以用于工程实际.最后,利用所建立的神经网络模型对2个未开采工作面进行了底板突水预测,将预测结果指导矿井实际安全生产.
关键词：底板突水灰狼优化算法Elman神经网络熵值法华北型煤田
分类号：TD745(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(41807283)国家自然科学基金(51804184)中国煤炭工业协会科学技术研究指导性计划资助项目(MTKJ2018-263)
论文发表日期：2020-07-28
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：9( 2455-2463 )
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