基于事故树和人工神经网络分析的煤和瓦斯突出区域预测方法的研究.pdfVIP

基于事故树与人工神经网络分析的煤与 瓦斯突出区域预测方法研究 张瑞林。 ．(河南理工大学瓦斯地质研究所，河南 焦作454000) 摘要本文以瓦斯地质区划论的思想和原则为指导，通过创建具有一定代表意 义的煤与瓦斯突出事故树通用模型，并应用其相关的定量计算方法寻求控制区域 范围内控制煤与瓦斯突出的主导因素，作为戈IJ分瓦斯地质单元的依据。并在此基 础上．有机引入人工神经网络智能分析手段，建立了主导控制因素与突出强度之 间的非线性预测模型。论文在瓦斯地质研究方法和突出预测定量化方面进行了有 益的探讨和尝试。 关键词煤与瓦斯突出 瓦斯地质区划 区域预测 事故树人工神经网络 瓦斯地质区划论的基本论点是：瓦斯分布和突出分布是不均衡的，具有分区、分带特 点；这种分区分带性与地质条件密切相关，并受地质因素的制约；煤与瓦斯突出分布具有 分级控制的特点，不同级别的突出区域其影响因素不同，因而突出预测的地质指标也应分 级提出【l捌。由于当前实施瓦斯地质区划的方法多为定性分析，其中不可避免地存在着主 观因素和随机性，从而直接影响到瓦斯地质单元的划分和分级指标的提出；而且，定性判 断也在接下来的突出预测中占据着主要作用，尚没有形成一套从指标、过程到结果的定量 化预测方法体系，极大地制约着区域预测准确性和可靠度的提高HJ。本文即是针对以上 问题开展的一些探讨性研究工作。 1。煤与瓦斯突出区域预测总体方案‘ 1．1 两点启发 (1)煤与瓦斯突出事故是不希望发生的一种事件，但在采掘进程中却隐藏着许多可 能导致其发生的危险因素。要控制和减少瓦斯突出事故的发生，系统了解所有可能导致突 出发生的危险特征和因素及其对事件产生的影响程度是必要且关键的。由此可见，事故风 险的预先评价与导致事故发生的原因分析是保障安全生产的一个重要方面，采用事故树分 析法就是实现这方面工作的常用方法H】。 。(2)影响和控制煤与瓦斯突出的瓦斯、地质因素或条件多而复杂，其中不仅包含定 量变量，而且具有大量的定性变量，不同的因素、条件或组合与瓦斯突出的关系基本都呈 非线性变化。所以采用简单的主观判断或通常的数值分析方法进行计算，一般难以得到比 较理想的结果，而且构建相关的数学模型也是极其困难的。人工神经网络模拟不仅可以很 f78 好地获取多输入变量和多输出变量之间的非线性关系，而且还可以通过控制训练样本数 量、训练次数、总体误差等手段提高拟合精度，从而达到比较理想的拟合模型【，】。 1．2 总体方案的确定 如果将煤与瓦斯突出作为一个事故树的顶上事件对待，那么影响和控制煤与瓦斯突出 的各种瓦斯、地质条件和因素，就是对其具有制约作用的基本事件。可以通过创建煤与瓦 斯突出事故树来定量计算各不同基本事件对触发顶上事件作用的大小，即分析得到一定区 域内触发煤与瓦斯突出的主导因素。当然也可以获取在不同基本事件的一定概率条件下顶 上事件发生的概率大小，不过对于煤与瓦斯突出来说，显然我们并不太需要确切掌握事故 发生的概率，更关心的是0—1问题，即发生与不发生的问题。 人工神经网络虽然可以处理多变量输入与多变量输出之间的非线性关系，但如果将影 响煤与瓦斯突出的所有因素都作为输入变量处理，不仅使模型结构极其复杂化，导致计算 量增大；而且还由于不同变量之间相关性影响等原因造成拟合效果降低【6。7】，这显然不太 可取。既然可以利用瓦斯突出事故树分析得到区域内影响和控制瓦斯突出的某几个主导因 素，人工神经网络模型正好在此基础上，选定它们作为输入向量来有针对性地进行模拟计 算和分析预测的任务¨1。 所以，本文认为将事故树分析与人工神经网络相结合来实施煤与瓦斯突出区域预测是 一条非常可取的研究方案，如图1所示。 瓦斯地质学 煤与瓦斯突出影响、控制因素综合分析 相关原理 构建煤与瓦斯突出事故树 煤与瓦斯突出影响、控制主导因素确定 叫三塑堕曼型兰