改进的灰色系统理论提升矿井涌水量预测精度

本文主要探讨了在矿井涌水量预测领域的一项重要改进，即基于灰色系统理论的GM(1,1)-Markov-新陈代谢组合模型。灰色系统理论是一种非线性系统分析方法，特别适用于处理数据信息不完全或变化复杂的问题。针对我国东部大水矿区煤炭资源日益枯竭，老矿井涌水量波动巨大的情况，研究者构建了这种新的预测模型，旨在提高预测精度和可靠性。 GM(1,1)模型通常用于处理时间序列数据，而引入Markov过程则考虑了信息的新旧交替影响，新陈代谢概念则帮助模型适应矿井涌水量随时间动态变化的特点。这种组合模型通过整合多种信息处理方式，有效地降低了因序列数据波动性和不确定因素（如采空区残留涌水、意外突水）带来的误差。 在模型验证阶段，结果显示GM(1,1)-Markov-新陈代谢组合模型相较于传统模型表现更优，其预测结果具有更高的精确度和稳定性。具体应用到开滦集团荆各庄衰老矿井的涌水量预测中，该模型预测的2011年至2015年的矿井涌水量分别为13.055 m³/min、12.730 m³/min、12.579 m³/min、12.493 m³/min和12.503 m³/min，综合评价指数达到0.475，这显示了模型在实际预测中的优越性能。 本文的核心知识点包括灰色系统理论的应用、GM(1,1)-Markov-新陈代谢组合模型的构建原理、模型在解决矿井涌水量预测中的优势以及在具体矿井（如荆各庄矿）的实际应用效果。这一研究成果对于优化矿井水资源管理，预防突发水灾，保障安全生产具有重要意义。