煤与瓦斯突出预警系统开发研究

摘 要：为有效提高煤与瓦斯突出预测的工作效率和准确率，本论文将灰色关联理论和模糊聚类预测模型进行有机结合和改进，构建适合煤与瓦斯突出预测的预测算法，并利用C#、.NET、SQL Server和 Matlab等计算机编程软件进行设计和开发，编制基于C/S架构模式的煤与瓦斯突出预测系统软件。

关键词：煤与瓦斯突出;预警系统;灰色关联;模糊聚类

我国煤炭资源开采矿井多属井工矿井，且井下地质条件复杂，在煤矿生产过程中频遇水、火、瓦斯、粉尘等灾害因素的影响和威胁。随着开采煤层的逐步加深和强度的逐步加大，开采条件越来越复杂，煤岩动力灾害如煤与瓦斯突出等问题凸显，安全形势日益加重，因此加强煤与瓦斯突出预测研究工作对确保煤矿安全生产有很高的重要性和必要性[1]。然而在煤与瓦斯突出预测过程中，整理和分析大量数据和指标任务繁重，且需要构建预测模型算法进行数据分析计算，无形中增加的预测工作的繁重性和出错率。

1 系统总体设计与各部分功能设计

本预警系统总体思路为对煤与瓦斯突出机理进行理论分析，选取影响煤与瓦斯突出的主要因素，并现场测量大量的数据指标，通过建立灰色关联模型算法对影响煤与瓦斯突出的主要指标的影响程度进行排序后，构建模糊聚类预测模型算法，运用现场数据进行学习训练，得出预测结果。

该系统的主要功能模块包括预测指标管理、样本管理、突出预警、用户管理以及综合查询等五个方面，预测指标管理主要实现煤与瓦斯突出预测指标的录入、查询、删除、修改等功能;样本管理模块主要实现数据样本的录入、查询、删除、修改等功能，并可实现大量数据的EXCEL导入以及表格预览功能;突出预警模块根据用户输入的突出预测指标和样本数据进行分析计算，进行煤与瓦斯突出预测，并根据预测结果给出专家建议，专家建议根据突出预测的不同数据对应给出相应的处理措施;用户管理模块包括用户基本信息注册、用户名及密码的注册及修改、用户权限管理等。综合查询对预测指标、数据样本、突出预测记录以及用户信息、用户权限等进行综合全面查询。

2 系统算法模型构建

2.1 基于灰关联的预测指标优选

经理论研究并结合煤矿现场实际经验得出以下规律：第一，突出危险性与煤层埋深、煤层厚度有一定关系，煤层埋藏越突出深危险性越大，煤层厚度越厚突出深危险性越大。第二，瓦斯压力越大突出危险性越大。第三，地质构造越复杂，突出危险性越大。第四，煤的坚固性系数越低，突出危险性越大[2]。结合以上规律，从所有的影响因素中选定构造类型、瓦斯压力、瓦斯放散系数、煤的坚固性系数、综合指标K五个较为重要的影响指标进行计算预测。

以某煤矿的现场情况以及实测数据为数据基础，使用灰色关联预测算法对以上指标进行危险性影响程度排序，上述5项指标中，煤的坚固性系数f值越小，突出危险性越大，成反比关系，因此将煤的F值指标序列求倒数化像。求初值像、两极差并运用计算关联系数运用（i=1，2，3，…，6）计算各项指标关联度，得出各项预测指标关联度。得出瓦斯压力0.9631、瓦斯放散系数0.9162、煤的坚固性系数0.9808、构造类型0.9840、综合指标D0.8231，根据各项指标的关联度进行排列。

2.2 模糊聚类法构建突出预测模型

根据灰色关联度分析，选定影响性较大的煤的坚固性系数、瓦斯压力、构造类型、瓦斯放散系数、综合指标D四个指标作为预测因素构建模糊聚类算法，设论域U={x1，x2，……，x10}为样本集，每个样本包括煤的坚固性系数、瓦斯压力、构造类型、瓦斯放散系数、综合指标D四个样本特征，并运用极差变换法，对数据进行标准化处理，变换之后的数据为大于等于0小于等于1的小数[3]。运用绝对值指数法公式：把地质构造指标权重加大之后的绝对值指数法的公式[4]可表示为：。计算出相似矩阵之后运用平方法计算传递闭包。通过等价矩阵可计算出聚类结果[5]。

3 系统开发

3.1 系统的设计目标

通过系统录入煤与瓦斯突出预测指标的已知样本和预测样本，系统采用灰色关联分析程序进行指标优选，并通过模糊聚类程序进行突出预测。

3.2 系统架构确定

C/S模式客户端能处理部分事务，分担服务器任务量，使系统具有高效的处理速度，且煤与瓦斯突出预警系统主要为煤矿工作人员使用，使用地点较为固定和集中，不会因为距离远而造成任何的麻烦。所以为使用系统简单高效、易维护 [6]。

4 结论

本文设计的煤与瓦斯突出预测软件主要通过灰关联指标优选算法和模糊聚类预测算法实现，将两种算法有效结合使用，将大大增加预测的准确性。软件由用户登录及主界面模块、样本管理模块、煤与瓦斯突出预测模块、查询模块、用户管理模块和系统说明模块组成，充分体现出人性化和个性化设计原则，在指标录入模块、样本录入模块、样本修改模块、指标优选模块、模糊聚类模块和指标设置模块等都给用户提供不少人性化和个性化功能，让用户可以自由选择数据、样本、指标的录入方式，将常用的预测指标名称加入数据库中，录入数据后系统自动进行分析计算并给出预测结果，无须每次手工大量录入和复杂计算，极大减轻了突出预测的工作量。

参考文献：

[1]周世宁，林伯泉.煤层瓦斯赋存与流动理论[M].北京：煤炭工业出版社，1999：69-71.

[2]国家安全生产监督管理总局.防治煤与瓦斯突出规定[S].北京：煤炭工业出版社，2009.

[3]何学秋.含瓦斯煤岩流变动力学[M].徐州：中国矿业大学出版社，1995：14-16.

[4]王凯，愈启香.煤与瓦斯突出的非线性特征及预测模型[M].徐州：中国矿业大学出版社，2005：111-113.

[5]张子敏，张玉贵.瓦斯地质学[M].徐州：中国矿业大学出版社，2009：38-48.

[6]罗华飞.Matlab GUI设计学习手记[M].北京：北京航空航天大学出版社，2009：225-242.

[7]陈文学，聂百胜.基于ASP技术的煤与瓦斯突出危险性预测系统[J].煤炭科学技术，2006，34（07）：14-16.