灰色模型在煤矿涌水量预测中的应用研究

"基于灰色模型的煤矿涌水量预测研究" 本文主要探讨了如何运用灰色理论来预测煤矿的涌水量，以孟加拉国巴拉普库利亚煤矿为案例。这个煤矿位于孟加拉国西北部，其主采的Ⅵ煤层厚度达36米。由于水文地质条件和开采技术的影响，矿井涌水量的预测显得尤为重要，因为它直接关系到矿井防排水系统的设计和防治水措施的制定。 灰色理论是一种处理不完全、不确定或未知信息的系统理论，由邓聚龙教授提出。在矿井涌水量预测中，最常使用的灰色模型是GM(1,1)模型。这个模型通过微分拟合的方法，对离散且随机的时间序列数据进行累加累减处理，以揭示隐藏在数据中的规律性。在建立灰色模型的过程中，首先对原始涌水量数据进行平滑处理，以减少误差。这一过程包括对数据进行线性滤波，如移动平均法，以消除短期波动。 具体建模流程如下： 1. 对原始涌水量数列x(0)进行平滑处理，这里采用四分之一滑动平均法，即公式(1)至(3)所示的计算方法，目的是减少数据的波动性。 2. 在平滑处理后，生成一次累加序列x(1)，这是通过将平滑后的数列求和得到的，公式(4)描述了这一过程。 3. 接着，根据GM(1,1)模型的构建原则，通过对一次累加序列x(1)进行微分，可以得到预测模型的参数，进而预测未来的涌水量。 4. 模型的精度通过对比预测值与实际观测值来检验。如果模型的预测结果与实际涌水量的变化趋势一致，说明模型具有较高的可靠性和适用性。 在孟巴煤矿的研究中，作者利用2000年至2012年的涌水量实测数据建立灰色模型，并对2013年至2018年的涌水量进行了预测。预测结果与实际测量值的比较验证了模型的有效性，这为矿井排水系统的设计提供了科学依据。 灰色理论模型在处理矿井涌水量预测这类复杂且不确定的问题上表现出强大的能力。通过精确的预测，煤矿可以更好地规划防排水设施，降低水害风险，确保安全生产。这一研究对于其他面临类似问题的煤矿也具有重要的参考价值。