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基于特征衍生和机器学习的煤层瓦斯含量影响因素
1
作者
王建辉
王福军
+5 位作者
陈文
王小军
吴旋
李明杰
周函
高成登
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第23期9748-9758,共11页
随着开采深度的增加,井下环境变得愈加复杂,为明确各因素对煤层瓦斯含量变化的影响规律。首先对煤层瓦斯含量影响因素采用特征衍生和贝叶斯优化算法(tree-structured parzen estimator,TPE)进行数据处理,然后采用多项式特征衍生、交叉...
随着开采深度的增加,井下环境变得愈加复杂,为明确各因素对煤层瓦斯含量变化的影响规律。首先对煤层瓦斯含量影响因素采用特征衍生和贝叶斯优化算法(tree-structured parzen estimator,TPE)进行数据处理,然后采用多项式特征衍生、交叉组合特征衍生、分组统计特征衍生出11个新特征,通过决策树与随机森林算法对瓦斯含量的影响因素进行研究。结果表明:在决策树模型下排名前四的影响因素分别是新特征9(泥岩厚度×煤矿构造)、新特征5(砂泥岩比×泥岩厚度)、新特征1(砂泥岩比×砂泥岩比)和新特征3(挥发分×挥发分),得到均方误差(mean square error,MSE)为0.0692、决定系数(R^(2))值为0.9423。在随机森林模型下排名前四的影响因素分别是新特征9(泥岩厚度×煤矿构造)、新特征1(砂泥岩比×砂泥岩比)、砂泥岩比和泥岩厚度,得到的MSE为0.04583,R^(2)为0.9618。在经过TPE超参数优化的随机森林模型下排名前四的影响因素分别是新特征9(泥岩厚度×煤矿构造)、新特征6(砂泥岩比×挥发分、砂泥岩比)和新特征7(砂泥岩比×煤矿构造),得到的MSE为0.01566,R^(2)为0.9909。在决策树、随机森林和TPE调参随机森林三种算法预测得到的均方误差逐渐减小,R^(2)值逐渐增大。三种模型算法预测中新特征9都是权重最大,是最重要的影响因素;在权重排名2~4的影响因素中都包含了泥岩厚度,可见泥岩厚度对煤层瓦斯含量也是重要影响因素。
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关键词
决策树
随机森林
特征衍生
TPE
瓦斯含量
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职称材料
急倾斜煤层巷道围岩变形破坏特征及支护技术研究
被引量：
36
2
作者
伍永平
张永涛
+1 位作者
解盘石
曾佑富
《煤炭工程》
北大核心
2012年第1期92-95,共4页
针对急倾斜煤层巷道围岩在开挖支护后所表现的非对称变形破坏现象,采用工程地质调查,数值模拟、理论分析等手段,分析了急倾斜煤层巷道的变形破坏具有非对称性,呈现"顶板下滑,底板鼓起"的相互错动变形特征,导致支护结构承受围...
针对急倾斜煤层巷道围岩在开挖支护后所表现的非对称变形破坏现象,采用工程地质调查,数值模拟、理论分析等手段,分析了急倾斜煤层巷道的变形破坏具有非对称性,呈现"顶板下滑,底板鼓起"的相互错动变形特征,导致支护结构承受围岩的载荷也具有明显的非对称性。基于上述研究,提出了"锚网索非对称耦合支护技术",通过非对称布置且相互间工作性能耦合的锚网索支护方式来控制巷道的稳定性,达到对围岩变形破坏有效控制的目的。工程应用的结果表明:采用锚网索非对称耦合支护形式,可以有效控制围岩的剧烈变形,巷道的安全性大幅度提高。
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关键词
急倾斜煤层
围岩变形
非对称载荷
锚网索非对称耦合支护
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职称材料
题名
基于特征衍生和机器学习的煤层瓦斯含量影响因素
1
作者
王建辉
王福军
陈文
王小军
吴旋
李明杰
周函
高成登
机构
陕西
彬
长
矿业
集团
有限公司
大佛寺
煤矿
西安科技大学能源学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第23期9748-9758,共11页
基金
国家自然科学基金(52204093)。
文摘
随着开采深度的增加,井下环境变得愈加复杂,为明确各因素对煤层瓦斯含量变化的影响规律。首先对煤层瓦斯含量影响因素采用特征衍生和贝叶斯优化算法(tree-structured parzen estimator,TPE)进行数据处理,然后采用多项式特征衍生、交叉组合特征衍生、分组统计特征衍生出11个新特征,通过决策树与随机森林算法对瓦斯含量的影响因素进行研究。结果表明:在决策树模型下排名前四的影响因素分别是新特征9(泥岩厚度×煤矿构造)、新特征5(砂泥岩比×泥岩厚度)、新特征1(砂泥岩比×砂泥岩比)和新特征3(挥发分×挥发分),得到均方误差(mean square error,MSE)为0.0692、决定系数(R^(2))值为0.9423。在随机森林模型下排名前四的影响因素分别是新特征9(泥岩厚度×煤矿构造)、新特征1(砂泥岩比×砂泥岩比)、砂泥岩比和泥岩厚度,得到的MSE为0.04583,R^(2)为0.9618。在经过TPE超参数优化的随机森林模型下排名前四的影响因素分别是新特征9(泥岩厚度×煤矿构造)、新特征6(砂泥岩比×挥发分、砂泥岩比)和新特征7(砂泥岩比×煤矿构造),得到的MSE为0.01566,R^(2)为0.9909。在决策树、随机森林和TPE调参随机森林三种算法预测得到的均方误差逐渐减小,R^(2)值逐渐增大。三种模型算法预测中新特征9都是权重最大,是最重要的影响因素;在权重排名2~4的影响因素中都包含了泥岩厚度,可见泥岩厚度对煤层瓦斯含量也是重要影响因素。
关键词
决策树
随机森林
特征衍生
TPE
瓦斯含量
Keywords
decision tree
random forest
feature derivation
TPE
gas content
分类号
TD82 [矿业工程—煤矿开采]
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职称材料
题名
急倾斜煤层巷道围岩变形破坏特征及支护技术研究
被引量：
36
2
作者
伍永平
张永涛
解盘石
曾佑富
机构
西安科技大学西部矿井开采及灾害防治教育部重点实验室
西安科技大学能源学院
陕西彬长矿业有限公司大佛寺煤矿
出处
《煤炭工程》
北大核心
2012年第1期92-95,共4页
文摘
针对急倾斜煤层巷道围岩在开挖支护后所表现的非对称变形破坏现象,采用工程地质调查,数值模拟、理论分析等手段,分析了急倾斜煤层巷道的变形破坏具有非对称性,呈现"顶板下滑,底板鼓起"的相互错动变形特征,导致支护结构承受围岩的载荷也具有明显的非对称性。基于上述研究,提出了"锚网索非对称耦合支护技术",通过非对称布置且相互间工作性能耦合的锚网索支护方式来控制巷道的稳定性,达到对围岩变形破坏有效控制的目的。工程应用的结果表明:采用锚网索非对称耦合支护形式,可以有效控制围岩的剧烈变形,巷道的安全性大幅度提高。
关键词
急倾斜煤层
围岩变形
非对称载荷
锚网索非对称耦合支护
Keywords
steep inclined seam
surrounding rock deformation
asymmetric load
bolt/steel mesh/anchor asymmetric coupling support
分类号
TD823.213 [矿业工程—煤矿开采]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征衍生和机器学习的煤层瓦斯含量影响因素
王建辉
王福军
陈文
王小军
吴旋
李明杰
周函
高成登
《科学技术与工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
急倾斜煤层巷道围岩变形破坏特征及支护技术研究
伍永平
张永涛
解盘石
曾佑富
《煤炭工程》
北大核心
2012
36
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职称材料
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