[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

说明书

发明提供一种突出矿井抽掘采部署失调动态预警智能决策方法。该方法包括构建突出矿井抽掘采部署合理性评价指标体系、构建突出矿井安全监控大数据与抽掘采部署合理性评价判识指标之间的关联模型和构建基于贝叶斯网络理论的突出矿井抽掘采部署动态预警智能决策模型等步骤。该方法考虑了掘进超前指标和区域措施工程有效性指标，并进行动态化计算，这为突出矿井抽掘采的部署提供了全面、科学、可靠的理论指导。对接替部署存在的问题进行及时预警，实现采掘部署合理主动，保障矿井持续发展，确保矿井安全高效完成生产计划，具有重要的实际意义。

技术领域

本发明涉及煤矿瓦斯防治领域，特别涉及一种突出矿井抽掘采 部署失调动态预警智能决策方法。

背景技术

合理的抽掘采部署是指煤矿在生产过程中，抽掘采在时间上和 空间上能够均衡、连续地衔接。长期以来，抽掘采部署不合理是制 约着矿井安全高效运转的关键问题之一。特别是对于突出矿井，随 着矿井采深的增加，矿井瓦斯治理难度加大，抽掘采失衡问题更加 严重。而目前煤矿抽掘采部署时，仍按照煤炭工业部1961年发布的 《关于矿井和露天矿井开拓煤量、准备煤量和回采煤量划分范围的 规定》，或在满足相关法规的前提下，矿井部署人员根据经验总结进 行抽掘采部署。这种部署模式是静态的计算和评价，界定模糊，不能对接替工作中的问题进行有效预警和给出有效措施的改进方向。

因此，急需一种突出矿井抽掘采部署失调动态预警智能决策方 法，以期从理论高度重新界定矿井抽掘采部署的合理评价指标，进 行动态化计算，对接替部署存在的问题进行及时预警。

发明内容

本发明的目的是提供一种突出矿井抽掘采部署失调动态预警智 能决策方法，以解决现有技术中存在的问题。

为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，一种突出矿井 抽掘采部署失调动态预警智能决策方法，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评价判识指标，并对评价判识指标进行量化。

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。

进一步，步骤1)具体包括以下步骤：

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。