基于可拓-模糊层次分析理论的煤与瓦斯突出预测方法技术

本发明专利技术涉及煤与瓦斯突出灾害预测技术领域，特别涉及基于可拓

【技术实现步骤摘要】
基于可拓
‑
模糊层次分析理论的煤与瓦斯突出预测方法


[0001]本专利技术涉及煤与瓦斯突出灾害预测
，特别涉及基于可拓
‑
模糊层次分析理论的煤与瓦斯突出预测方法。

技术介绍

[0002]目前煤炭开采深度逐渐增大，地应力、瓦斯压力、瓦斯含量也随之不断增大，进而造成煤与瓦斯突出灾害发生的频率及强度不断增加。煤与瓦斯突出过程大量煤岩体和瓦斯剧烈喷出，危害巨大。同时煤层瓦斯气体的主要成分是甲烷，突出过程排放的大量甲烷将加剧温室效应。由于煤与瓦斯突出涉及多场多相赋存、瓦斯吸附解吸以及多物理场时空演化等过程，作用机理非常复杂，煤与瓦斯突出预测已成为保障煤矿安全生产与保护生态环境的世界性难题。
[0003]近年来，国内外学者针对煤与瓦斯突出预测进行了大量研究，提出了多种预测方法与技术，例如：
[0004]公开号为CN111079978A的中国专利公开了一种基于逻辑回归和增强学习的煤与瓦斯突出预测的方法，该方法融合LR和ADABOOST增强学习设计煤与瓦斯突出预测模型，采集煤与瓦斯突出的多种影响因素数据样本，并基于数据样本对突出预测模型进行训练与误差修正。
[0005]公开号为CN107194524B的中国专利公开了一种基于RBF神经网络的煤与瓦斯突出预测方法，预测步骤依次为：对突出特征数据进行维数约简与归一化处理、计算出径向基函数的中心、引入自适应差分进化算法确定隐含层神经元个数时的最优扩展因子和最优权重、确定RBF神经网络的预测模型、测试数据进行预测。
[0006]公开号为CN109492816B的中国专利公开了一种基于混合智能的煤与瓦斯突出动态预测方法，预测步骤依次为：数据检测、采用均值分批估计融合方法进行数据处理、组成开展预测的新问题、预测模型验证与修正。
[0007]公开号为CN112183901A的中国专利公开了一种基于深度学习的煤与瓦斯突出强度预测方法，预测步骤依次为：数据准备、特征提取、配置学习过程、训练模型、验证模型。
[0008]综上，虽然现有煤与瓦斯突出预测方法与技术各有特点，但此类基于人工智能与计算机方法的煤与瓦斯突出预测模型存在指标隶属度及指标权重难以确定、计算过程不易收敛的问题。

技术实现思路

[0009]本专利技术的目的是提供基于可拓
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模糊层次分析理论的煤与瓦斯突出预测方法，以解决基于人工智能与计算机方法的煤与瓦斯突出预测模型存在的指标隶属度及指标权重难以确定、计算过程不易收敛的问题。为了实现上述目的，本专利技术通过如下的技术方案来解决：
[0010]本专利技术提供了基于可拓
‑
模糊层次分析理论的煤与瓦斯突出预测方法，包括以下
步骤：
[0011]步骤1：构建突出风险预测体系；首先确定煤层埋深、煤层坚固性系数、煤层瓦斯含量、煤层破坏类型、瓦斯压力、瓦斯放散初速度作为煤与瓦斯突出预测指标；然后划分突出风险等级；
[0012]步骤2：构建物元可拓预测框架，基于可拓理论建立无量纲物元可拓预测模型；
[0013]步骤3：确定预测指标权重；首先通过相关性分析确定客观权重，然后通过模糊层次分析理论确定主观权重，最后通过综合权重分配法确定指标综合权重；
[0014]步骤4：计算风险等级相关度及其偏向性；通过关联函数计算预测指标与突出风险等级之间的相关度，采用最大相关度准则来识别最终突出风险等级。
[0015]作为进一步的技术方案，所述步骤1中，突出风险等级划分为无风险、低风险、中风险、高风险四个等级，将各个突出预测指标根据实测值的大小划分为四个风险等级。
[0016]作为进一步的技术方案，所述步骤3中，首先通过专家主观分析构建模糊一致性判断矩阵，对判断矩阵进行调整，直到第一行元素与其余各行对应元素之间的差值均为常数。
[0017]作为进一步的技术方案，如果调整后具有一致性的判断矩阵与主观分析存在较大差异，则最终以主观分析为准建立不具有一致性的判断矩阵。
[0018]作为进一步的技术方案，通过最小二乘法解决约束规划问题，获得预测指标的主观权重。
[0019]作为进一步的技术方案，通过拉格朗日乘子法将约束规划问题与无约束规划问题进行等价处理。
[0020]作为进一步的技术方案，所述步骤1中，煤层坚固性系数越大，突出风险越低，其余五个突出预测指标越大，突出风险越高。
[0021]作为进一步的技术方案，所述步骤2中，基于可拓理论建立无量纲物元可拓预测模型时，首先将预测指标值进行无量纲处理。
[0022]作为进一步的技术方案，所述步骤2中，基于可拓理论建立的无量纲物元可拓预测模型如下：
[0023][0024]上述所有预测指标具有相同的截面域(v
iP
＝(<0,1>)，索引的经典域v
ij
＝<a
ij
,b
ij
>(1≤i≤6,1≤j≤4)对应于式中每个预测等级的范围；其中，C
i
(1≤i≤6)代表突出预测指标，N
i
(1≤i≤4)代表突出风险等级。
[0025]作为进一步的技术方案，计算预测指标客观权重时，当某个突出预测指标值a
i
在区间v
ij
＝<a
ij
,b
ij
>内时，a
i
与v
ij
之间的相关度可通过简单相关函数式获得。
[0026]上述本专利技术的有益效果如下：
[0027](1)本专利技术综合考虑了煤层埋深、煤层坚固性系数、煤层瓦斯含量、煤层破坏类型、瓦斯压力、瓦斯放散初速度等煤与瓦斯突出关键指标，预测结果准确性较高。
[0028](2)本专利技术首先通过相关性分析确定客观权重，然后通过模糊层次分析理论确定主观权重，最后通过综合权重分配法确定指标综合权重，因此可通过明确的数学方法计算获取多种预测指标的客观权重与主观权重。
[0029](3)本专利技术预测过程不依赖于机器学习，计算速度较快，且不存在不收敛问题，适用于多种复杂地质条件。
附图说明
[0030]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限定。还应当理解，这些附图是为了简化和清楚而示出的，并且不一定按比例绘制。现在将通过使用附图以附加的特征和细节来描述和解释本专利技术，其中：
[0031]图1示出了本专利技术实施例中煤与瓦斯突出预测流程图；
[0032]图2示出了本专利技术实施例中突出煤岩体质量与最大相关度值变化规律；
[0033]图3示出了本专利技术实施例中瓦斯含量降低对综合权重的影响；
[0034]图4示出了本专利技术实施例中瓦斯压力降低对综合权重的影响；
[0035]图5示出了本专利技术实施例中瓦斯含量及压力同本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于可拓
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模糊层次分析理论的煤与瓦斯突出预测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建突出风险预测体系；首先确定煤层埋深、煤层坚固性系数、煤层瓦斯含量、煤层破坏类型、瓦斯压力、瓦斯放散初速度作为煤与瓦斯突出预测指标；然后划分突出风险等级；构建物元可拓预测框架；基于可拓理论建立无量纲物元可拓预测模型；确定预测指标权重；首先通过相关性分析确定客观权重，然后通过模糊层次分析理论确定主观权重，最后通过综合权重分配法确定指标综合权重；计算风险等级相关度及其偏向性；通过关联函数计算预测指标与突出风险等级之间的相关度，采用最大相关度准则来识别最终突出风险等级。2.如权利要求1所述的基于可拓
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模糊层次分析理论的煤与瓦斯突出预测方法，其特征在于，突出风险等级划分为无风险、低风险、中风险、高风险四个等级，将各个突出预测指标根据实测值的大小划分为四个风险等级。3.如权利要求1所述的基于可拓
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模糊层次分析理论的煤与瓦斯突出预测方法，其特征在于，首先构建模糊一致性判断矩阵，对判断矩阵进行调整，直到第一行元素与其余各行对应元素之间的差值均为常数。4.如权利要求3所述的基于可拓
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模糊层次分析理论的煤与瓦斯突出预测方法，其特征在于，如果调整后具有一致性的判断矩阵与主观分析存在较大差异，则最终以主观分析为准建立不具有一致性的判断矩阵。5.如权利要求4所述的基于可拓
‑
模糊层次分析理论的煤与瓦斯突出预测方法，其特征在于，通过最小二乘法解决约束规划问题，获得预测指标的主观权重。6.如权利要求5所述的基于可拓
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模糊层次分析理论的煤与瓦斯突出预测方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：王汉鹏，王伟，张冰，李梦天，邢文彬，王鹏，张庆贺，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：