矿井水害监控及决策支持技术研究

论文摘要

煤炭是我国最重要的能源。煤矿水害不仅制约我国煤炭工业的发展,而且又是矿井灾害的主要因素之一。论文针对我国矿井水害防治研究中存在的技术难题,采用理论研究、实验研究、设备改造和现场实践相结合的方法,在充分了解国内外相关领域研究现状基础上,较为系统地对矿井水害监控及决策支持技术进行了研究。论文首先从采场底板突水因素分析与理论建模研究着手,分析了采场底板含水层的富水性、开采煤层底板破坏深度、隔水层、原始导高、构造、水压等主要突水因素,以矿山压力控制理论、断裂力学理论和损伤力学理论为指导,提出了采场底板“四带”划分理论模型,即将工作面煤层到含水层之间的底板划分为矿山压力破坏带、新增损伤带、原始损伤带和原始导高带,根据岩石中裂隙相互贯通方式,推导出了计算各带参数的理论计算公式,给出了采场底板突水判别准则,并通过现场实测研究证明底板“四带”存在的客观性和该理论的实用性。同时运用模糊自适应神经网络理论,构建了底板破坏深度这一重要因素的ANFIS预测模型。在矿井水文信息监测研究方面,论文以控制理论为指导,研究并建立了全矿井范围内的水文自动监测系统,实现了地下水参数的“面上”（全井田）动态监测。系统采用网络化结构,分为井下和地面两大部分。井上地面遥测系统能定时自动测量和存储地质钻孔水位、水温和矿井涌水量信息,并通过GSM公共无线通信网络的短信方式发送至监测中心;井下系统采用三层网络结构,底层网络和中间层网络均为总线网络,拓扑结构分别为M-Bus总线型、RS485总线型,特点是多个网络结点可共用一条通信信道,非常适合煤矿井下测点分布散而广的特点。上层网络为计算机网络,监测计算机作为网络结点,具有网络服务器功能,用户可通过网页浏览器远程查询系统信息、修改系统配置。采用移动平均、指数平滑、ARMA模型三种时间序列预测方法对矿井涌水量预测预报作了详细的分析与探讨。在底板富水性探测技术研究方面,论文结合地球物理勘探理论和计算机应用技术,通过改造测线的布置方法、改进仪器设备、数据采集与处理软件,提出了三维高密度电法探测底板水技术,实现了对工作面采场底板富水性的“点上”（工作面）采前富水状态的探测,以及工作面开采过程中底板破坏和底板水运移状况的动态监测。以slicer-dicer为平台实现了采场底板三维电阻率成像,并可方便地实现水平及垂直切片,将工作面底板富水状态直观地表现出来,结合实例应用说明该技术的实用性和有效性。在矿井底板突水预测预报及决策技术研究方面,论文应用现代信息融合技术中的GIS、多属性决策理及D-S证据理论,提出了一条从“面上”（全井田）到“点上”（工作面）的突水预测预报及决策技术途径,为底板突水决策及防治工作提供了两种有效的技术支持:（1）基于GIS平台,将影响底板突水的含水层富水性、隔水层厚度、水压、构造及突水点分布等多源地学信息进行有效的融合,构建了底板突水的多源地学信息复合模型,实现了全井田突水区域的划分及预测预测;（2）基于多属性决策理论,采用案例统计与专家分析相结合的方法,赋予影响底板突水各种因素的权重,建立突水概率指数法的融合规则,提出了突水概率指数法预测采场工作面底板突水的方法。以富水指数、构造指数、隔水层指数、水压指数、矿压指数等为主要影响因素,开发了“采场底板突水预测预报软件”,通过在肥城煤田的应用,证明了该软件的实用性;在获得底板突水概率指数的基础上,基于D-S证据理论,建立了由Θ={突水,临界,不突水,不确定}={a,b,c,θ}构成的识别框架,由Ei={E1,E2,E3,E4,E5}={W,S,R,P,G}为证据体的突水融合决策模型（其中W为富水指数,S为构造指数,R为隔水层指数,P为水压指数,G为矿压指数）。经过陶阳煤矿9901工作面实例应用,采用多次信息融合,能够提高突水概率的可信度,降低不确定性,证明了基于突水概率指数法和D-S证据理论建立的工作面底板突水两级融合决策模型的有效性和可行性。论文最后在总结主要成果与创新点的基础上,提出了有待进一步深入研究的问题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 问题的提出及研究意义
• 1.2 底板突水理论研究历史及现状
• 1.2.1 国外概况
• 1.2.2 国内概况
• 1.3 矿井水害监控技术研究现状
• 1.3.1 矿井水文自动监测技术
• 1.3.2 矿井水源探测技术
• 1.4 底板突水决策技术研究现状
• 1.5 研究主要内容及技术路线
• 1.5.1 主要研究内容
• 1.5.2 技术路线
• 第二章 采场底板突水因素分析与建模
• 2.1 底板“三带”模型
• 2.2 突水因素分析
• 2.3 底板突水“四带”模型
• 2.3.1 “四带”理论模型
• 2.3.2 模型参数的确定
• 2.3.3 底板突水判别条件
• 2.4 底板突水模型实测
• 2.4.1 设计方案
• 2.4.2 现场实测
• 2.4.3 实测结论
• 2.5 基于ANFIS的底板破坏深度预测研究
• 2.5.1 模糊自适应神经网络概述
• 2.5.2 底板破坏深度ANFIS预测模型
• 2.6 本章小结
• 第三章 矿井水文自动监测技术研究
• 3.1 水文参数监测及方法
• 3.2 矿井水文自动监测系统
• 3.2.1 系统结构
• 3.2.2 监测系统软件设计
• 3.2.3 水文自动监测系统现场应用
• 3.3 智能应变传感器的改进研究
• 3.3.1 振弦法应变测量原理及BP网络模型
• 3.3.2 智能应变传感器的实现
• 3.4 基于时间序列的矿井涌水量预测预报
• 3.4.1 时间序列平滑法预测矿井涌水量
• 3.4.2 矿井涌水量ARMA预测模型
• 3.4.3 几种时间序列预测结果对比与分析
• 3.5 本章小节
• 第四章 采场底板水监测技术研究
• 4.1 高密度电阻率技术
• 4.1.1 矿井直流电法勘探原理
• 4.1.2 高密度电阻率探测原理
• 4.2 三维高密度电法勘探技术
• 4.2.1 三维高密度电阻率技术思路
• 4.2.2 三维电阻率层析成像理论与方法
• 4.2.3 三维电阻率数据采集与处理
• 4.2.4 应用实例
• 4.3 工作面底板水动态监测系统
• 4.3.1 底板水动态监测技术思路
• 4.3.2 底板水动态监测系统应用
• 4.3.3 动态监测数据分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于 GIS多元地学信息融合技术的底板突水预测预报研究
• 5.1 GIS复合分析技术
• 5.1.1 GIS分析模型建立与逻辑原理
• 5.1.2 GIS信息复合模型
• 5.1.3 空间分析函数
• 5.1.4 综合评价模型
• 5.2 多源地学信息融合技术
• 5.2.1 单因素分析
• 5.2.2 多因素融合规则
• 5.2.3 多元地学信息融合突水模型
• 5.3 现场应用案例
• 5.4 本章小结
• 第六章 多属性决策及 D-S证据理论在底板突水决策中的应用
• 6.1 基于多属性决策的底板突水概率指数法
• 6.1.1 多属性决策理论
• 6.1.2 突水概率指数法基本思想与步骤
• 6.1.3 突水决策矩阵的构成
• 6.1.4 权重及突水概率指数的获取
• 6.1.5 突水概率指数法的实现
• 6.1.6 决策结果分析
• 6.2 基于Dempster-Shafer证据理论的底板突水决策技术
• 6.2.1 概述
• 6.2.2 D-S证据理论基本概念
• 6.2.3 D-S证据理论合成规则
• 6.2.4 D-S证据理论合成的单调性
• 6.2.5 基于D-S证据理论的底板突水融合决策
• 6.2.6 融合结果分析
• 6.3 突水概率指数法与D-S证据理论决策方法的讨论
• 6.3.1 突水案例
• 6.3.2 决策结果对比与分析
• 6.4 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 结论与创新性成果
• 7.2 展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间公开发表的著作、论文
• 攻读博士学位期间主持、参与的科研项目
• 致谢