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1、90能源技术与管理2008年第1期基于BP神经网络的导水裂隙带高度预测研究吴广竹,徐智敏(中国矿业大学,江苏徐州221008)[摘要]在对复杂地质及水文地质条件下开采形成的导水断裂带发育规律分析的基础上,将基于非线性理论的人工神经网络技术用于导水裂隙带高度的预测,选取了顶板岩性、顶板抗压强度、覆岩类型、倾角、覆岩厚度、泥岩比、煤层采厚等因素作为导水断裂带预测模型的影响因子,建立了导水断裂带高度的预测模型,取得了较好的效果,准确判断了煤层开采后导水裂隙带的发育高度,为煤矿合理设计开采方式方法提供了重要的参数依据
2、和技术支撑。[关键词]人工神经网络;导水裂隙带;水下采煤[中图分类号]TD822[文献标识码]B[文章编号]1672!9943(2008)01!0090!03力,它为解决复杂问题提供了一种简单有效的方1概述法。神经网络很容易解决多个参数问题,与传统的研究采动岩体导水裂隙带的发育规律对安全方法相比它具有以下特点:①具有较强的容错性合理地进行水下采煤具有重要的理论和实践意和鲁棒性,允许带一定噪声的数据的输入;②具有义。煤层开采后引起覆岩破坏以及在破坏区形成自适应学习能力,善于在有限的样本数据中,提取导水通路等早已
3、被人们所认识,并投入大量研究,出模式变换的统计规律;③对信息进行大规模并提出了覆岩破坏范围的圈定办法,得到了三带分行处理,运行速度快。布状态和规律,给出了裂隙发展最大高度的经验在结构上,可以把一个神经网络划分为输入[1]公式,提出了水体下采煤的安全技术措施等。导层、输出层和隐含层。输入层的每个节点对应一个水裂隙带高度及形态研究是矿井开采中合理确定个的预测变量。输出层的节点对应目标变量,可有开采边界的基础,是矿井水体下采煤安全生产的多个。在输入层和输出层之间是隐含层(对神经网关键。络使用者来说不可见),隐含层的
4、层数和每层节点现阶段对导水裂缝带高度的预测方法概括起的个数决定了神经网络的复杂度,不同的神经网来主要分为现场测试、相似模拟试验(物理和数络有不同的逻辑结构。一般比较常用的是BP神值)、理论分析法三大类。现场测试法、理论分析法经网络模型。[2]和物理相似材料模拟均有某些局限性或不足。BP(BackPropagation,反向传播)算法全称为以非线性大规模并行分布处理为主流的神经网络误差反传递算法(ErrorBackPropagationTrain-理论突破了传统的线性分析方法的局限,拓宽了ing),输入层到隐含
5、层、隐含层到输出层的关系如研究参数的属性,能够综合考虑顶板岩性、顶板抗下:n压强度、覆岩类型、倾角、覆岩厚度、泥岩比、煤层hidden[j]=f"!wijai-θj#(1)采厚等7种因素的影响,可以从一定程度上弥补i=1导水断裂带高度观测资料的不足,将大大提高导nout[l]=f"!wjibj-ri$(2)水断裂带高度预测的准确性。i=1式中,ai为第i点输入;bj为第j个隐含层节2人工神经网络原理简介点输出;wij为输入层到隐含层的权值;ri为隐含层人工神经网络(ArtificalNeuralNetwork
6、)简称到输出层的权值;θ为隐含层的阈值。神经网络(ANN),是基于现代生物学研究人脑组织算法的思路如下:首先给定随机的初始权值,的成果基础上,用大量的处理单元广泛连接成复用上述两个公式计算。计算输出值与理想值之间杂网络,来模拟人脑的学习、记忆、推理、归纳能的误差,如不符合要求,则沿着误差最大的方向反2008年第1期吴广竹等基于BP神经网络的导水裂隙带高度预测研究91传回去,对各层权值进行调整,直至误差达到要究在研究矿井原有电法CT、超声波成像等技术结求。为了使权值调整方向是误差减少方向,构造一合钻探验证取得在
7、一定地质、开采条件下的导水个误差函数(Ek),只要使连接权按误差函数梯度裂隙带发育高度的前提下,采用BP神经网络模方向修正,就能保证不会向增大方向调整。设绝对型,运用水文地质学的相关理论,通过Matlab实误差的均方值为:现对矿井导水裂隙带发育高度的预计。q23.2研究矿井概况Ek=!"out[l]k-cl#/2(3)河南某矿于1988年底建成投产,开采范围l=12式中,c为第l个输出层节点的目标输出。50km,设计年生产能力150万t,服务年限83a。l则输出层到隐含层权值调整量ΔV=开采煤层为二叠系山西组
8、二1煤层,煤种为贫瘦k煤,煤层厚度为0～18.88m,平均为4.22m。该矿β(-gradυEk)=βdjbj,式中,β为演习率。隐含层到靠近黄河小浪底水库,小浪底水库蓄水前,二叠系输出层之间的权调整值为:砂岩裂隙水对矿井充水几乎没有影响。蓄水后,相qkkΔWij=α$!Vjid%f′(s′j)aj(4)当范围的二叠系砂岩地层被淹没在库水之下,直ii=1接接受库区水的补给,富水和补给条件得到改善。式
