Asaoka法与灰色模型：矿井井架基础沉降短期预测的比较

矿井井架基础沉降预测是煤炭工业中一项关键任务，因为它直接影响到井架的稳定性和安全性。本研究论文探讨了Asaoka法和灰色模型这两种常用预测方法在这一领域的应用。Asaoka法基于一维固结理论，通过解析一维固结方程，将其转化为微分方程并进一步推导出沉降预测模型，如公式(2)所示。这种方法强调的是短期预测，能提供较高的预测精度。 另一方面，灰色模型是一种非线性系统建模技术，它通过对数据的灰色关联度和生成的灰色系统模型进行分析，进行时间序列预测。该方法在近年来被广泛应用在沉降预测中，因为它能够处理部分未知信息的情况，适合处理复杂的数据序列。 作者通过在某矿区的实际应用，比较了Asaoka法和灰色模型在矿井井架基础沉降预测中的表现。结果表明，这两种方法在短期内的预测效果相当，显示出较高的预测能力，对煤矿生产具有实际价值。然而，它们在解释沉降机理方面存在局限性，未能给出科学合理的理论依据。此外，论文指出，尽管短期预测性能良好，但长期预测的准确性仍有待进一步的数据验证和模型优化。 因此，这篇论文的主要贡献在于展示了Asaoka法和灰色模型在矿井井架沉降预测中的实用性和局限性，为今后的研究者提供了两种可供选择的预测工具，并强调了未来在沉降机理理解和长期预测精度提升方面的研究需求。这不仅有助于煤矿企业的安全管理和维护工作，也推动了采矿工程领域的理论和技术发展。