矿压分析及下月矿压预报

第 1 页 共 5 页 冲击地压预测预报制度

冲击地压是指由于岩层或土层载荷引起的地表或地下构筑物的变形和沉降，是常见的地质灾害之一。其对于安全生产和城市发展具有重要的影响。因此，预测和预报冲击地压是防灾减灾工作中的重要组成部分。

冲击地压的预测预报制度是指基于地质、工程和监测数据等信息，通过分析和模拟等方法，准确预测和预报冲击地压的发生、变化和影响，为决策者和工程师提供可靠的参考和指导。

冲击地压的预测预报制度通常包括以下几个方面的内容：

1. 数据采集与处理：通过地质调查、工程测试和监测等手段，获取冲击地压相关的数据，并对数据进行整理、处理和分析，建立起完整的数据库和信息系统。

2. 形成机制研究：通过地质勘探、试验和数值模拟等方法，深入研究冲击地压形成的机制和规律，为预测预报提供科学依据。

3. 预测模型建立：基于形成机制的研究结果和历史数据，建立起预测冲击地压的数学模型和统计模型，以实现对冲击地压的准确预测。

4. 监测系统建设：通过地面测量、遥感技术和地下监测等手段，建立起冲击地压的实时监测系统，及时获取地质变形和位移等信息，为预报提供数据支撑。

5. 预报方法与准确度评价：基于监测数据和预测模型，采用专家经验、数学统计和智能算法等方法，进行冲击地压的预报工作，并对预报结果进行准确度评价和效果验证。 第 2 页 共 5 页 6. 预报结果的发布与应用：将预报结果及时发布给决策者、工程师和相关群众，提供预警和应急措施，并指导工程建设和地质灾害防治工作，以减少灾害的发生和影响。

冲击地压的预测预报制度需要多学科的专家共同参与，包括地质学、工程学、数学统计学和计算机科学等领域的专家。同时，还需要充分利用现代技术手段，如遥感、GIS、机器学习和人工智能等技术，提高预测预报的准确度和效率。

在实际工作中，冲击地压的预测预报制度还需要与应急管理和灾害防治工作相结合，形成一个完整的防灾减灾体系。同时，针对具体的地区和工程项目，可以根据实际情况进行定制化的调整和优化，提高预测预报制度的实用性和适应性。

ＳＣＩ　ＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨ　ＮＯＬＯＧＹ　１烈学技术　Ｉ　

４，Ｎ嘴煤矿２２煤层采场矿压显现规律研究　

一、回采工作面开采条件　

１．地质条件　

四川煤炭产业集团达竹公司　

小河嘴煤矿主采煤层有２４、２２、　

２１煤层，２０１　１（２２）工作面开采２２　

极薄煤层，工作面范围内煤层走　向２０。～５０。，倾角５。～３０。，　

平均１５。，煤厚平均０．６ｍ，采深　

５９７～６５０ｍ。在工作面机巷北段由　

于断层发育，致煤层断失。Ｋ２２煤　

层结构单一，不含夹矸。由于工作　面位于中山背斜轴部及受断层影　

响，故煤岩层的节理裂隙发育。　

２．生产技术条件　

选用Ｍ　Ｇ　１　０　０～Ｔ　Ｐ型单滚　

筒采煤机，采高０．７　５　ｍ，使用　

ＤＺ０８～ＤＺ　１　２型单体液压支柱配合　８００ｒａｍ金属铰梁沿走向正悬臂支　

护，工作面机道为１．０ｍ，溜子道　

０．５ｍ，人行道为０．８ｍ，材料道为　０．８ｍ，柱距０．８ｍ，切顶排支柱柱　

距０．４ｍ，３～４排控顶，最大控顶　

距４．１ｍ，最小控顶距３．３ｍ。工作　

面风巷和运输巷均为半煤巷道，风　巷采用　４３ｍｍ管缝式锚杆支护，　

运输巷采用ｌｌ号矿用工字钢架棚支　

护。风巷断面为矩形，运输巷道断　

面为梯形。距煤壁２０ｍ范围内作超　

前加强支护，前１０ｍ作双排支护，　

５４　ＣＨＩＮＡ　ＣＯＡＬ　ＩＮＤＵＳＴＲＹ　１０～２０ｍ作单排支护，排距ｌｍ，　柱距１．２ｍ，用ｌ２００ｒａｍ铰梁沿走　

向铰接，铰梁上方两架支架之间　

用半圆木接顶。　

二、超前支撑压力峰值位置　的理论分析　根据弹塑性理论，在工作　

面前方极限平衡区内支承压力如　

（１）所示。　

（１）式中，ｆ为层问的摩擦　

系数；　为煤体内摩擦角；Ｘ为塑　性区内任一点到煤壁的距离；Ｍ　

为煤层厚度，ｍ；Ｔ　ｃｏｔ　为煤体　

自撑力。令ｏ　＝Ｋ　Ｙ×Ｈ，支承　

压力峰值点距煤壁的距离为Ｘｎ：　

ｘｎ　５１　１＋ｓ　ｉｎｃｐ１ｌｌ１［　Ｋｃｆｌ。／ｔ　ｌｌ十ＳＩ－ｓｉｎｎ　ｑ￣ｌ　

（２）式中，Ｋ为应力集中　系数；Ｈ为煤层埋深，ｍ；ｖ为　

综采工作面顶板压力分析及有效控制措施

摘要：在大多数情况下，矿山压力会对煤矿的开采造成难以估量的损失，它存在于采动空间的周围岩体中。但是由于矿山压力也有其存在的客观性，它是不可预防和和阻止的。所以对矿山压力的研究显得尤为必要，本文主要阐述了综采工作面顶板压力控制的措施，确保煤矿开采安全。

关键词：综采工作面；顶板压力；冒顶；控制措施

1.引言

综采工作面顶板压力事故的发生，很大程度上是顶板压力控制失衡，造成冲击矿压现象、瓦斯涌出现象，造成了较为严重的安全事故。因此，为更好地创设良好的安全环境，确保矿工的生命财产安全，应强化对综采面顶板压力的科学控制。从各项工作的有效落实入手，从科学发展着眼，全面贯彻落实各项工作规范及要求，实现综采工作面科学管理。

2.综采工作面顶板事故的原因

在煤矿开采中，综采工作面顶板安全事故的发生，会对煤矿施工作业造成严重的损坏。从实际来看，综采工作面顶板事故主要有两个原因所致：一是采矿工作面的地质条件。由于工作面处于“断层”或“破碎层”，开采施工的地质条件比较恶劣，进而造成岩体崩塌等事故的发生；二是采矿的工作方式。不同回采工序，会导致不同类型的顶板事故。

2.1 地质条件复杂

在煤矿开采中，由于地质条件复杂，极易造成综采工作面事故的发生。特别是在断层、破碎带的施工中，地质条件的复杂性、脆弱性，增加了事故发生的可能性。特别是断层破碎带，在破碎带的地质环境之下，一系列施工操作，都会对岩石造成影响，导致岩石出现结构性改变，随着综采工作面的不断推进，层面出现一定程度移动之时，极易发生顶板事故。

2.2 采煤工作方式不当

科学合理的采煤工作方式，也是确保工作面顶板压力有效控制的关键。但从实际来看，采煤作业中，冒顶问题时有发生。例如，煤壁没有支护空间的情况下，采煤机在割煤以及爆破落煤后需要立即进行支护，如果支护不及时就会导致输送机的机头机尾以及替换支护时工作面的两端，回柱放顶时出现“冒顶”。

基于可变时序移位Transformer−LSTM的集成学习矿压预测方法李泽西（西安科技大学 通信与信息工程学院，陕西 西安　710054）摘要：现有的矿压预测模型多为依赖固定长度时序序列特征的单一预测模型，难以准确捕捉矿压时序数据的复合特征，影响矿压预测的准确度。针对该问题，提出一种基于可变时序移位Transformer−长短时记忆（LSTM）的集成学习矿压预测方法。基于拉依达准则和拉格朗日插值法，剔除矿压监测数据中的异常值，插入缺失值，并进行归一化预处理；提出可变时序移位策略，划分不同尺度的矿压时序数据，避免固定长度时序序列可能存在的数据偏移问题；在此基础上，构建基于Transformer−LSTM的集成学习矿压预测模型，通过结合注意力机制和准确的时序特征表示能力，多层次捕捉矿压变化规律的动态特征，采用集成学习的投票算法，联合预测矿压数据，克服单一预测模型的局限性。实验结果表明：采用集成学习的投票算法可降低矿压预测平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）的波动性，有效减小不同尺度特征序列对矿压预测结果的敏感性影响；Transformer−LSTM模型在2个综采工作面顶板矿压数据集上预测结果的MAE较Transformer模型分别提高了8.9%和9.5%，RMSE分别提高了12.7%和16.5%，且高于反向传播（BP）神经网络模型和LSTM模型，有效提升了矿压预测准确度。关键词：矿压预测；可变时序移位；Transformer−LSTM模型；集成学习；投票算法中图分类号：TD323 文献标志码：AEnsemble learning mine pressure prediction method based onvariable time series shift Transformer-LSTMLI Zexi(College of Communication and Information Technology, Xi'an University ofScience and Technology, Xi'an 710054, China)Abstract: The existing mine pressure prediction models are mostly single prediction models that rely onfixed length time series features. It is difficult to accurately capture the composite features of mine pressure timeseries data, which affects the accuracy of mine pressure prediction. To solve this problem, an ensemble learningmine pressure prediction method based on variable time series shift Transformer-long short-time memory (LSTM)is proposed. Based on the Laida criterion and Lagrange polynomial method, the outlier values in the mine pressuremonitoring data are eliminated, and the missing values are inserted. Then normalized preprocessing is performed.The paper proposes a variable time series shift strategy to divide mine pressure time series data at different scales.It avoids potential data shift issues that may exist in fixed length time series. On this basis, the ensemble learningmine pressure prediction model based on Transformer-LSTM is constructed. By combining the attentionmechanism and the accurate time series feature representation capability, the dynamic features of the minepressure change law are captured at multiple levels. The voting algorithm of ensemble learning is used to jointlypredict the mine pressure data to overcome the limitations of a single prediction model. The experimental resultsshow that the voting algorithm of ensemble learning can reduce the volatility of mean absolute error (MAE) and 收稿日期：2023-05-10；修回日期：2023-07-10；责任编辑：李明。作者简介：李泽西（2001—），男，湖北孝感人，研究方向为人工智能、电子信息技术在煤矿领域的应用，E-mail：1632982226@。引用格式：李泽西. 基于可变时序移位Transformer−LSTM的集成学习矿压预测方法[J]. 工矿自动化，2023，49（7）：92-98.LI Zexi. Ensemble learning mine pressure prediction method based on variable time series shift Transformer-LSTM[J]. Journal ofMine Automation，2023，49（7）：92-98.第 49 卷 第 7 期工　矿　自　动　化Vol.49 No.72023 年 7 月Journal of Mine AutomationJul. 2023文章编号：1671−251X（2023）07−0092−07DOI：10.13272/j.issn.1671-251x.18142