A Nonlinear Risk Evaluation Method for Water Inrush Through the Seam Floor

Abstract

A risk evaluation method based on principal component analysis, fuzzy mathematics, particle swarm optimization, and support vector classification, is proposed due to the limitations of the water inrush coefficient method. The many factors that influence coal floor water inrush were categorized as structural, hydrogeological, coal seam occurrence and mining condition principal components, according to principal component analysis, among which the structural and mining condition components were the most important. The principal component factors were then fuzzified. Finally, an evaluation method was established, with the parameters of the supporting vector classification optimized through the particle swarm algorithm. The validity of the method was demonstrated by comparing its predictions with actual conditions at ten coal seam mining faces.

摘要

由于突水系数法的局限性,本文基于主成分分析、模糊数学、粒子群优化优化算法、支持向量分类等方法提出了一种非线性底板突水评价方法。根据主成分分析法将影响煤层底板突水多种因素分为构造主成分、水文地质主成分、煤层赋存规律主成分、采动条件主成分,其中构造和采动条件是最主要组成成分。然后,将主成分影响因子进行模糊化。最后,通过粒子群算法优化支持向量机参数,建立底板突水评价方法。利用该评价方法对10个工作面进行底板突水预测,并与实际情况进行比较,证明了该方法的有效性。

Zusammenfassung

Eine Methode zur Risikoabschätzung, basierend auf Hauptkomponentenanalysen, mathematischen Fuzzy-Logik-Verfahren, Partikel-Schwarm-Optimierungen und Stützvektorverfahren, wird vorgestellt, um der eingeschränkten Nutzbarkeit von Koeffizienten-Verfahren bei Wassereinbrüchen zu begegnen. Die unterschiedlichen Faktoren, welche Wassereinbrüche aus im Liegenden verbreiteten Kohleflözen beeinflussen, werden hinsichtlich ihrer strukturellen, hydrogeologischen und ihrer bergbaulichen Eigenschaften sowie der Köhleflözverbreitung mit Hilfe einer Hauptkomponentenanalyse kategorisiert. Hierbei haben die strukturellen und die bergbaulichen Eigenschaften den wichtigsten Einfluss. Eine Hauptkomponentenanalyse wird danach mit Hilfe von Fuzzy-Logik-Methoden durchgeführt. Im Anschluss wird eine Risikoabschätzung etabliert, wobei Parametern aus Stützvektorverfahren, optimiert durch Partikel-Schwarm-Algorithmen, genutzt werden. Das Verfahren wird durch einen Vergleich der Vorhersagen mit rezenten Bedingungen an fünf Kohleabbauen validiert.

Resumen

Debido a las limitaciones del método del coeficiente de irrupción de agua, se propuso un método de evaluación de riesgo basado en el análisis de componentes principales, matemáticas difusas, optimización por nube de partículas y clasificación de vectores de soporte. Los factores que influyen sobre la irrupción de agua a través del piso fueron categorizados como estructurales, hidrogeológicas, ocurrencia de las vetas de carbón y componentes principales de la condición minera, de acuerdo al análisis de componentes principales; se encontraron que el factor estructural y la condición de los componentes minero fueron los más relevantes. Se aplicó matemáticas difusa sobre los componentes principales. Finalmente, se estableció un método de evaluación con los parámetros de la clasificación del vector soporte optimizado a través del algoritmo de la nube de partículas. La validez del método fue demostrado por comparación de sus predicciones con las condiciones actuales de 10 caras de trabajo sobre vetas de carbón.