立井井筒非采动破裂的遗传-SVM预测模型：高精度预测方法

本文主要探讨了在煤炭开采过程中，立井井筒非采动破裂问题的预测方法。研究者选取了六个关键的特征属性作为判别因子，即表土层厚度、底板含水层厚度、底板含水层水位速降、井筒外径、井壁厚度以及井筒投入使用时间。这些因素对于井筒稳定性至关重要，因为非采动破裂可能对井下结构和安全产生重大影响。 遗传-支持向量机（GA-SVM）预测模型是核心技术，它结合了遗传算法（GA）的优势和支持向量机（SVM）的高效性。遗传算法被用来优化SVM的参数，以提高模型的预测性能。SVM是一种强大的机器学习工具，以其在小样本、高维数据和非线性问题中的表现而闻名。 通过将实际工程测量数据作为训练样本，研究团队构建了一个能够准确预测立井井筒非采动破裂的模型。实验结果显示，这个模型具有很高的预测精度，这意味着它能有效地识别出井筒可能的破裂风险。同时，模型的回判估计错误率低，这表明其对断裂事件的识别准确度非常高。 这种方法对于煤矿运营商来说具有显著的实际价值，因为它提供了一种快速且准确的非采动破裂风险评估手段，有助于提前采取预防措施，减少事故发生的可能性，保障矿井的安全运营。此外，论文还提到了研究工作得到了国家自然科学基金、国家自然科学创新群体基金以及川煤集团等项目的资金支持，显示出这项工作的学术价值和行业认可。 总结来说，本文的研究为煤矿立井井筒的稳定性和风险管理提供了创新的预测工具，对于提升煤炭行业的安全性和生产效率具有重要的实践意义。