基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤層瓦斯含量預(yù)測(cè)研究

夏金周 吳向陽(yáng)

摘?要：煤層瓦斯一直以來(lái)都是煤礦開(kāi)采過(guò)程中必須面臨的一個(gè)嚴(yán)峻問(wèn)題，一旦發(fā)生礦井瓦斯事故，后果不堪設(shè)想，因此準(zhǔn)確測(cè)定煤層瓦斯含量，做好提前防治工作十分重要。本文以淮北市鄒莊煤礦的若干鉆孔瓦斯含量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，通過(guò)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，學(xué)習(xí)并檢驗(yàn)煤層瓦斯含量。結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好的預(yù)測(cè)煤層瓦斯含量，為預(yù)測(cè)煤層瓦斯含量提供了一種可行性研究思路。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);煤層瓦斯;瓦斯含量預(yù)測(cè)

1 研究背景及意義

1.1 研究背景

一直以來(lái)，無(wú)論是出口還是進(jìn)口，我國(guó)都是煤炭大國(guó)，盡管面臨新能源轉(zhuǎn)型的沖擊，但對(duì)煤炭的需求和依賴短時(shí)間內(nèi)難以減小。煤層瓦斯含量是井下煤層的主要參數(shù)之一，對(duì)煤層瓦斯含量的測(cè)定是預(yù)測(cè)井下瓦斯突出的重要依據(jù)，是防治瓦斯災(zāi)害的基本前提。

在實(shí)際開(kāi)采過(guò)程中，由于井下地質(zhì)條件復(fù)雜，使得煤層瓦斯含量具有許多不確定性，傳統(tǒng)方法是通過(guò)采掘工作面打鉆抽采瓦斯，以測(cè)定瓦斯含量，但此方法需要消耗大量人力和資金。

1.2 研究意義

由于煤層瓦斯含量對(duì)煤礦生產(chǎn)至關(guān)重要，因此突破傳統(tǒng)方法，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)煤層瓦斯含量將是科研人員研究的熱門領(lǐng)域。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)煤層瓦斯含量最直接的意義就是可以提前防治，減少由于瓦斯突出而造成的礦難，保障井下工人的生命財(cái)產(chǎn)安全。傳統(tǒng)方法測(cè)量瓦斯含量成本較高，需要研究一種新的方法，既能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)煤層瓦斯含量，又能控制成本。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為我們提供了可能性。

2 數(shù)據(jù)收集與分析處理

2.1 數(shù)據(jù)收集

本次研究的數(shù)據(jù)來(lái)源于淮北鄒莊煤礦某煤層的鉆孔瓦斯含量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)共有27組，每個(gè)鉆孔數(shù)據(jù)包括鉆孔編號(hào)、煤層傾角、地質(zhì)構(gòu)造、煤層厚度、煤層埋深以及煤層瓦斯含量。

2.2 煤層瓦斯含量影響因素分析

研究表明，影響煤層瓦斯賦存的地質(zhì)因素比較復(fù)雜，主要影響因素包括煤層埋深、煤層傾角、煤層厚度、地質(zhì)構(gòu)造和水文地質(zhì)條件等。

煤層的埋深越深，其上覆壓力值就越大，透氣性越差，瓦斯散逸越困難，這有利于煤層中瓦斯的保存。煤層自身的性質(zhì)對(duì)瓦斯的賦存起到關(guān)鍵性作用，在其他初始條件相似的情況下，對(duì)同一煤層，煤層厚度越厚，傾角越小，瓦斯散逸速度越慢，有利于瓦斯的保存;反之則不利于瓦斯的保存。

此外，地質(zhì)構(gòu)造對(duì)煤層瓦斯含量有一定的影響，在一定程度上控制著煤層瓦斯的賦存與分布。一般情況下，張性斷層利于瓦斯的散逸，壓性斷層利于瓦斯的保存，向斜構(gòu)造相對(duì)于背斜構(gòu)造更利于瓦斯保存。研究區(qū)域內(nèi)共有大小斷層200多條，其中以正斷層為主。為了便于研究地質(zhì)構(gòu)造對(duì)煤層瓦斯含量的影響，現(xiàn)對(duì)研究區(qū)的地質(zhì)構(gòu)造進(jìn)行量化處理：1表示背斜，2表示正斷層，3表示沒(méi)有斷層或褶皺，4表示向斜，5表示逆斷層。

由于研究區(qū)域水文地質(zhì)條件簡(jiǎn)單，對(duì)瓦斯賦存影響不大，故本次研究中不做考慮。

3 煤層瓦斯含量預(yù)測(cè)

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近些年來(lái)新興的一門交叉學(xué)科，是一種典型的誤差反向傳播，層與層之間單向傳播的多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，是處理非線性優(yōu)化問(wèn)題的有效方法。本次研究所采用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用三層，即輸入層、隱含層、輸出層三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型。如下圖1所示。

其中，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)選取4，分別為影響煤層瓦斯含量的煤層埋深、煤層厚度、煤層傾角和地質(zhì)構(gòu)造四個(gè)要素;隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)待定，將通過(guò)試算方法，確定相對(duì)較優(yōu)的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù);輸出層元素為一個(gè)，即煤層瓦斯含量。

3.2 模型學(xué)習(xí)與檢驗(yàn)分析

選取27個(gè)樣本數(shù)據(jù)中20個(gè)為學(xué)習(xí)集樣本，剩下的7個(gè)為檢驗(yàn)集樣本，采用HU-BP軟件進(jìn)行樣本學(xué)習(xí)與檢驗(yàn)。

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本，預(yù)測(cè)煤層瓦斯含量，其軟件的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選取十分重要，本次研究采用試算方法，找到一組相對(duì)較優(yōu)的BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。其中，輸入層元素為4，隱含層元素為30，輸出層元素為1，學(xué)習(xí)速率參數(shù)取1.5，平滑因子參數(shù)取0.7，訓(xùn)練學(xué)習(xí)誤差取0.025，分級(jí)迭代級(jí)數(shù)選15。最終以這樣一組相對(duì)較優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)和檢驗(yàn)。

學(xué)習(xí)和檢驗(yàn)效果相對(duì)較理想，基本符合實(shí)際測(cè)量的煤層瓦斯含量的數(shù)值，其中，學(xué)習(xí)集中誤差為±0.76，檢驗(yàn)集中誤差為±0.46，總的中誤差為±0.69。結(jié)果如下表所示。

同時(shí)，我們將利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比，繪制出煤層瓦斯含量的散點(diǎn)圖，如圖2所示。從圖中可以看出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效果尚存在誤差，但已基本符合煤層瓦斯含量實(shí)測(cè)值。

4 結(jié)論與展望

本次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程中，并非學(xué)習(xí)誤差越小越好，有時(shí)候會(huì)產(chǎn)生過(guò)擬合現(xiàn)象，而且增加學(xué)習(xí)時(shí)間。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選取十分重要，首先，輸入層元素的確定至關(guān)重要，這將關(guān)系到整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程的學(xué)習(xí)效果，其次各個(gè)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)很難達(dá)到最優(yōu)組合，本文中所采用的參數(shù)選取方法可能無(wú)法做到最優(yōu)組合，但基本應(yīng)該接近。

從學(xué)習(xí)得到的一系列參數(shù)來(lái)看，本次基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)煤層瓦斯含量的研究效果較好，預(yù)測(cè)值基本與實(shí)測(cè)值接近，但測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間還是存在一定的誤差，這可能是由以下幾個(gè)原因造成的：1）輸入層選擇存在問(wèn)題，復(fù)雜的地質(zhì)條件都會(huì)對(duì)瓦斯賦存產(chǎn)生一定的影響，選擇輸入層時(shí)可能忽略了某些必要的因素;2）網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選取方法可能還有待改進(jìn)，這些組合起來(lái)的參數(shù)未必是最優(yōu)組合。因此，接下來(lái)的研究工作將圍繞BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層要素的確定和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)最優(yōu)化選擇進(jìn)一步展開(kāi)。

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