[发明专利]一种突出矿井抽掘采部署失调动态预警智能决策方法

权利要求书

1.一种突出矿井抽掘采部署失调动态预警智能决策方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)构建突出矿井抽掘采部署合理性评价指标体系；提出突出矿井抽掘采部署合理性判识指标，并对判识指标进行量化；

1.1)构建突出矿井抽掘采部署合理性评价指标体系；其中，评价指标体系包括掘进超前指标和区域措施工程有效性指标2个一级指标；所述掘进超前指标包括开拓掘进、准备掘进、区域措施工程掘进、保护层掘进、被保护层掘进以及瓦斯治理巷道掘进6个二级指标；所述区域措施工程有效性指标包括保护层巷道条带有效性指标、保护层回采有效性指标、被保护层巷道条带有效性指标、被保护层回采有效性指标以及保护层瓦斯治理有效性5个二级指标；

1.2)结合量化指标，提出与突出矿井抽掘采部署合理性评价指标相对应的判识指标；其中，所述量化指标包括煤量和消突有效长度；与开拓掘进相对应的判识指标为开拓煤量；与准备掘进相对应的判识指标为准备煤量；与区域措施工程掘进相对应的判识指标为措施煤量；与保护层掘进相对应的判识指标为保护层掘进煤量；与被保护层掘进相对应的判识指标为被保护层掘进煤量；与瓦斯治理巷道掘进相对应的判识指标为瓦斯治理煤量；与保护层巷道条带有效性指标相对应的判识指标为保护层掘进面有效长度；与保护层回采有效性指标相对应的判识指标为保护层回采面有效长度；与被保护层巷道条带有效性指标相对应的判识指标为被保护层掘进有效长度；与被保护层回采有效性指标相对应的判识指标为被保护层有效煤量；与保护层瓦斯治理有效性相对应的判识指标为瓦斯治理有效煤量；

1.3)结合突出矿井抽掘采部署合理性判识指标的定义，提出突出矿井抽掘采部署合理性判识指标的计算规则及判识准则；

2)构建突出矿井抽采相关安全监控大数据与抽采相关判识指标变量之间的关联模型；构建突出矿井掘进相关安全监控大数据与掘进相关判识指标变量之间的关联模型；构建突出矿井回采相关安全监控大数据与回采相关判识指标变量之间的关联模型；其中，抽采相关安全监控大数据包括抽采瓦斯浓度、流量和抽采钻孔进尺；掘进相关安全监控大数据包括掘进巷道风排瓦斯浓度和掘进进尺；回采相关的安全监控大数据包括回采工作面风排瓦斯浓度和产煤量；

3)基于评价指标和判识指标，构建用于突出矿井抽掘采部署智能决策的贝叶斯网络模型；

4)当出现突出矿井抽掘采部署不合理时预警并作出智能决策。

2.根据权利要求1所述的一种突出矿井抽掘采部署失调动态预警智能决策方法，其特征在于，步骤2)具体包括以下步骤：

2.1)获取与抽采、掘进和回采相关的安全监控大数据，并进行预处理；

2.2)将预处理后的抽采、掘进和回采相关的安全监控大数据样本分别随机分组成训练集和测试集；对BP神经网路进行训练和测试，建立基于深度信念网络的突出矿井安全监控大数据与抽掘采部署合理性判识指标之间的关联模型；

2.3)将实时、动态的抽采、掘进和回采大数据带入建立的深度信念网络中，得到实时、动态的抽掘采部署合理性判识指标。

3.根据权利要求2所述的一种突出矿井抽掘采部署失调动态预警智能决策方法，其特征在于：步骤2.1)中，预处理包括对原始数据进行编码和归一化处理操作。

4.根据权利要求1所述的一种突出矿井抽掘采部署失调动态预警智能决策方法，其特征在于，步骤3)具体包括以下步骤：

3.1)利用贝叶斯网络理论中分叉连接的形式，建立用于突出矿井抽掘采部署智能决策的贝叶斯网络模型；

3.2)对贝叶斯网络模型进行前向推理，得到突出矿井抽掘采部署合理状态的概率P(A=Yes)；根据所得到的概率P(A= Yes)，划分区间，得到突出矿井抽掘采部署合理性评价的判定准则；通过Netica软件进行敏感性分析，得到不同判识指标对抽掘采部署合理性的影响程度；

3.3)当P(A=Yes)=0时，通过指标概率的变化趋势判定导致抽掘采不合理的关键判识指标；评估不合理原因对导致突出矿井抽掘采失调的风险概率。