支持向量机在底板采动导水破坏带深度预测中的应用

"该文研究了基于支持向量机(SVM)的底板采动导水破坏带深度求取方法，旨在解决煤矿底板突水问题。作者柳聪亮、谭志祥等人通过分析地质采矿条件如开采深度、煤层倾角、开采厚度和工作面斜长等因素对破坏带深度的影响，利用22个工作面的观测数据训练和测试SVM模型，建立了一个回归模型以预测底板采动导水破坏带深度。测试结果证明该模型具有较高的精度，为快速准确计算破坏带深度提供了新方法。" 文章深入探讨了煤矿底板防排水安全的关键问题，即如何准确估算底板采动导水破坏带的深度。底板突水事故是煤炭开采中的重大安全隐患，尤其是对于华北型煤田这样受到奥陶纪灰岩含水层威胁的地区。随着开采深度和强度的增加，底板突水问题更为严重。根据相关规定，不允许底板采动导水破坏带接触到水体，因此，破坏带深度的精确计算对于设计有效的防水煤岩柱至关重要。 传统的获取破坏带深度的方法依赖于实地观测和经验类比，这种方法虽然可靠，但成本高昂且过程复杂。理论研究方面，学者们尝试利用力学、数学和神经网络理论来预测，但这些方法在处理地质条件复杂多变的情况时可能不够灵活。 文章提出了基于支持向量机的支持向量回归模型。SVM是一种强大的机器学习算法，尤其适用于小样本和非线性问题。通过选取合适的核函数、不敏感损失系数和惩罚因子，该模型能够捕捉到地质采矿条件与破坏带深度之间的复杂关系。利用22个实际工作面的数据训练SVM模型，并进行测试，结果显示，SVM模型能够准确预测底板采动导水破坏带的深度，结果的精度高且满足设计需求。 这一研究不仅为底板防水安全煤岩柱的设计提供了科学依据，也为其他类似矿区提供了快速计算方法，降低了人力、物力和财力的投入，同时提升了预测的准确性。SVM模型的引入展示了其在处理地质工程问题上的潜力，特别是在处理多因素影响和非线性关系时的优势。未来的研究可能会进一步优化模型参数，提高预测的稳健性，以适应更多变的地质环境。