基于支持向量機的瓦斯隧道揭煤施工突出危險性預(yù)測

＊苗德華 劉錕林

（1.湖南科技大學(xué) 資源環(huán)境與安全工程學(xué)院 湖南 411201 2.浙江交工集團股份有限公司西南分公司 貴州 550001）

隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，對交通運輸?shù)哪芰μ岢隽烁叩男枨螅渲嘘懧愤\輸承擔著主要運輸職能，而隧道工程是陸路運輸中必不可少的環(huán)節(jié)，是我國實現(xiàn)交通強國的重要組成[1]。鑒于作業(yè)環(huán)境的受限性與地質(zhì)條件的復(fù)雜性，隧道施工事故頻繁發(fā)生，給隧道施工安全帶來了巨大挑戰(zhàn)[2]。為了能夠預(yù)測瓦斯隧道揭煤施工的突出危險性、降低施工風(fēng)險和提高施工效率，有必要開展瓦斯隧道事故統(tǒng)計分析以及建立揭煤突出危險性預(yù)測模型。

現(xiàn)已有大量學(xué)者對于隧道施工風(fēng)險評價預(yù)測展開了研究。隧道瓦斯事故影響因素評價分析的主要研究方法有模糊-熵權(quán)理論、模糊綜合評價法、屬性數(shù)學(xué)理論法、支持向量機和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。但支持向量機應(yīng)用于瓦斯隧道揭煤施工突出危險性預(yù)測的研究較少，且沒有考慮到隧道施工與煤礦施工影響因子的差異。

本文通過統(tǒng)計瓦斯隧道揭煤施工事故來歸納分析影響揭煤施工突出危險性的因素，進而研究瓦斯隧道揭煤施工突出危險性的支持向量機預(yù)測模型。

1.事故統(tǒng)計及影響因素選取

本文通過查閱國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局、新聞來搜集2001—2021年間發(fā)生的瓦斯隧道揭煤施工事故。

圖1 事故統(tǒng)計及類型占比

如圖1所示，共統(tǒng)計到事故109起，死亡537人，其中2001年死亡6人，2007年死亡人數(shù)達65人，分別是死亡人數(shù)最少和最多的年份。2006年和2014年是事故發(fā)生數(shù)量較高的年份，分別為11次和16次。2016年、2017年、2020年及2021年事故發(fā)生數(shù)量最低，均為1次；其中死亡人數(shù)與事故次數(shù)總體上呈現(xiàn)相關(guān)性，其趨勢雖然有上下起伏，但總體上呈下降趨勢；在隧道揭煤事故中隧道穿越瓦斯煤層的坍塌、冒頂、傾出及壓出等事故可以統(tǒng)稱為突出事故。因此本文將隧道揭煤事故按照相關(guān)資料及隧道事故特征分為九類，具體見圖1。其中突出事故在眾多事故類型中是發(fā)生次數(shù)及致死人數(shù)最多的，共發(fā)生67次，占總體的61.5%，累計死亡308人，占總體的57.4%。因為突出事故是由多種因素綜合影響的，其中地質(zhì)因素和施工因素是導(dǎo)致突出事故的眾多因素中的重點。揭煤施工突出危險是地應(yīng)力、瓦斯和煤層物理力學(xué)特性等多因素綜合作用下的氣固耦合介質(zhì)的力學(xué)過程[3]，所以本文根據(jù)《防治煤與瓦斯突出細則》選取影響因素X1～X7，經(jīng)查閱文獻考慮瓦斯隧道與煤礦差異提出影響因素X8和X9，共9個影響因素用來作為預(yù)測指標，如表1所示。

表1 揭煤施工突出危險影響因素及選取原因

表2 支持向量機訓(xùn)練及驗證樣本

2.支持向量機的訓(xùn)練及預(yù)測

(1)樣本選擇

以瓦斯隧道揭煤施工突出危險性為研究對象，通過查閱瓦斯隧道文獻共獲得53個已知突出風(fēng)險程度的樣本，來對預(yù)測模型進行訓(xùn)練及驗證，如表2所示。

在表2中，煤的破壞類型Ⅰ～Ⅴ用數(shù)值1～5來代表；隧道揭煤突出風(fēng)險程度分為4類，即無突出風(fēng)險（a，突出量達到0）、輕度突出風(fēng)險（b，突出量達到0～50t）、中度突出風(fēng)險（c，突出量達到50～100t）和嚴重突出風(fēng)險（d，突出量大于100t）。

(2)訓(xùn)練及驗證

將表2中樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB中，采用10折交叉驗證法進行處理，其中65%作為訓(xùn)練集、35%作為驗證集，其中X1～X9作為輸入，突出危險程度作為輸出，運用支持向量機來進行訓(xùn)練、驗證及預(yù)測。

將訓(xùn)練樣本分別在線性核函數(shù)和高斯核函數(shù)下進行訓(xùn)練，可以得到以下混淆矩陣及其AUC值，AUC值為積分求得ROC曲線面積，其值一般在0.5～1之間，越靠近1表示越接近理想分類模型。

圖2、圖3為兩種核函數(shù)訓(xùn)練集和驗證集的混淆矩陣；圖中TPR為真正率，F(xiàn)NR為假負率，PPV為正預(yù)測值，F(xiàn)DR為假發(fā)現(xiàn)率。

其中線性核函數(shù)AUC值為：訓(xùn)練集a類為1.00，b類為0.93，c類為0.96，d類為1.00；驗證集a類為1.00，b類為0.97，c類為0.99，d類為1.00。高斯核函數(shù)AUC值為：訓(xùn)練集a類為0.98，b類為0.91，c類為0.97，d類為1.00；驗證集a類為1.00，b類為1.00，c類為1.00，d類為1.00。

最終得出兩種核函數(shù)的綜合準確率，線性核函數(shù)為88.2%，高斯核函數(shù)為94.1%。

從AUC值方面可以看出：①訓(xùn)練中，線性核函數(shù)在a類和b類的AUC值比高斯核函數(shù)高，c類的AUC值不如高斯核函數(shù)。②驗證中線性核函數(shù)在b類和c類中AUC值低于高斯核函數(shù)。

圖2 線性混淆矩陣

圖3 驗證混淆矩陣

從圖2～圖3可以看出：①在訓(xùn)練過程中，線性核函數(shù)錯誤識別的情況有：a類識別為b類；b類識別為a類和c類；c類識別為d類。高斯核函數(shù)識別錯誤的情況有：a類識別為b類；b類識別為a類和c類；②在驗證時，線性核函數(shù)預(yù)測錯誤的情況有：b類預(yù)測為a類和c類。高斯核函數(shù)預(yù)測錯誤的情況有：b類預(yù)測為a類。③高斯核函數(shù)在指標TPR、FNR、PPV和FDR均比線性核函數(shù)的表現(xiàn)要好。

綜上所述，在訓(xùn)練過程中線性核函數(shù)準確度不如高斯核函數(shù)，但在AUC值方面綜合好于高斯核函數(shù)；在驗證過程中高斯核函數(shù)均好于線性核函數(shù)。通過驗證集混淆矩陣可以看出兩種核函數(shù)均在b類預(yù)測中有所誤差，而驗證集AUC值可以看出線性核函數(shù)在b類、c類的AUC值比高斯核函數(shù)低，所以后續(xù)實際應(yīng)用預(yù)測時可能會在b類的突出風(fēng)險預(yù)測出現(xiàn)誤差，且線性核函數(shù)出現(xiàn)誤差的可能性比高斯核函數(shù)要高。

(3)工程驗證

表3 預(yù)測樣本

將已成功貫通的黃家溝隧道、松坎隧道的煤層揭煤施工前數(shù)據(jù)代入模型進行驗證。樣本來自于黃家溝隧道ZK16+016埋深230～250m處所經(jīng)過的兩個煤層中，分別取樣并命名為H1、H2；以及松坎隧道左線ZK6+540里程掌子面前方80m范圍的四層煤層中，分別取樣并命名為S1、S2、S3、S4。因此從工程項目中共選取6個樣本來進行預(yù)測驗證，見表3。

支持向量機對樣本進行預(yù)測的突出危險程度及施工前安全評價公司評審?fù)怀鑫ｋU程度見表4。

表4 預(yù)測結(jié)果及評審結(jié)果

由表4可以看出線性核函數(shù)支持向量機錯誤預(yù)測了S2的危險程度，綜合可知H1為輕度突出危險性，H2、S1、S3為中度突出危險性，S2、S4為嚴重突出危險性，因此應(yīng)著重預(yù)防H2、S1、S2、S3和S4揭煤施工時發(fā)生事故，但實際施工過程中雖然進行了預(yù)防防范，卻仍有煤層揭煤施工時發(fā)生相關(guān)事故。

綜上所述，線性核函數(shù)支持向量機錯誤預(yù)測了S2，高斯核函數(shù)支持向量機準確率較高，說明在此次工程項目預(yù)測中高斯核函數(shù)支持向量機模型更適用。而在可能出現(xiàn)預(yù)測錯誤的方面可以從AUC值和混淆矩陣上得知。

3.結(jié)論

（1）本文統(tǒng)計了2001—2021年我國瓦斯隧道揭煤施工事故，將事故分為9類，而主要類型為突出事故，并總結(jié)歸納了影響揭煤施工突出危險性的9個因素。

（2）通過支持向量機的訓(xùn)練及驗證，得出線性核函數(shù)綜合準確度為88.2%，高斯核函數(shù)的綜合準確率為94.1%，并對工程項目中選取的樣本進行預(yù)測驗證。

（3）通過高斯核函數(shù)支持向量機預(yù)測結(jié)果可知，工程案例揭煤施工段若不做合理的揭煤防突措施，將會發(fā)生不同程度突出事故的危險，這與實際施工過程相符，可為同類型的瓦斯隧道揭煤施工突出危險性預(yù)測提供依據(jù)。