煤礦測量數(shù)據(jù)對開采沉陷預(yù)測模型的構(gòu)建

1.煤礦測量數(shù)據(jù)的采集與處理

1.1測量數(shù)據(jù)的采集

在煤礦開采進程中，測量數(shù)據(jù)采集是獲取空間信息的重要手段。全站儀測量技術(shù)具備高精度特性，可精準(zhǔn)獲取開采區(qū)域地形地貌信息，為后續(xù)深入研究筑牢根基，提升研究成果的可靠性。傾斜攝影測量通過多角度拍攝，能迅速構(gòu)建三維地形模型，直觀展現(xiàn)復(fù)雜地形，助研究人員全面掌握地形狀況。GPS測量技術(shù)依靠全球定位能力，實時獲取高精度地理位置信息，為開采區(qū)域空間定位提供保障。同時，搭建地表沉陷監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)并定期采集數(shù)據(jù)，可實時監(jiān)測開采對地表的影響，為開采方案優(yōu)化提供依據(jù)。

1.2測量數(shù)據(jù)的預(yù)處理

測量數(shù)據(jù)預(yù)處理對保證數(shù)據(jù)質(zhì)量極為關(guān)鍵。原始測量數(shù)據(jù)里，噪聲、缺失值等問題較為常見，會極大降低后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)清洗是預(yù)處理的核心步驟，要仔細(xì)篩查并去除測量時混入的干擾和錯誤數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)的純凈。對于缺失值，可運用插值法或基于模型的預(yù)測等科學(xué)辦法進行填補，恢復(fù)數(shù)據(jù)的完整性，為后續(xù)分析提供完備可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。標(biāo)準(zhǔn)化處理是消除數(shù)據(jù)量綱差異的有效方式，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為無量綱形式，能避免不同量綱數(shù)據(jù)干擾分析，為后續(xù)模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)分析提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)條件。

1.3關(guān)鍵特征指標(biāo)的提取

基于預(yù)處理后的測量數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵特征指標(biāo)是構(gòu)建沉陷預(yù)測模型的重要根基。地質(zhì)條件指標(biāo)，如煤層埋深與傾角，可直觀呈現(xiàn)開采區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造特征，對沉陷的產(chǎn)生和發(fā)展影響深遠(yuǎn)。開采工藝指標(biāo)，如采高和采進速度，決定開采活動對地層的擾動情況，是影響沉陷的關(guān)鍵要素。地表沉陷指標(biāo)，如沉陷量和沉陷速率，能直觀反映沉陷態(tài)勢，分析后可精準(zhǔn)確定開采活動的影響范圍與程度。

2.基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的開采沉陷預(yù)測模型構(gòu)建

基于上述提取的測量數(shù)據(jù)特征指標(biāo)，利用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建開采沉陷預(yù)測模型。由于開采沉陷過程具有復(fù)雜的非線性特征，本文選用支持向量機（SVM）算法建立預(yù)測模型。

2.1支持向量機算法原理

在礦山開采沉陷預(yù)測這一復(fù)雜且關(guān)鍵的課題中，支持向量機 （SVM）因其對非線性問題出色的處理能力，成為備受矚目的研究手段。該方法依托統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論，其核心要義在于確定一個最優(yōu)超平面，使得正負(fù)樣本點與該超平面的間隔達到最大，進而實現(xiàn)精準(zhǔn)的分類效果。開采沉陷現(xiàn)象涉及眾多復(fù)雜因素，呈現(xiàn)高度的非線性特征。SVM巧妙運用核函數(shù)技巧，將原始輸入數(shù)據(jù)映射至高維特征空間。這一過程如同開啟了一扇新的大門，將原本難以處理的非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題，顯著提升了模型對開采沉陷的預(yù)測精度。在構(gòu)建開采沉陷預(yù)測模型時，SVM的數(shù)學(xué)表達式為：

其中， α_i 作為拉格朗日乘子， y_i 在優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的過程中扮演著關(guān)鍵角色； K（x，x_i） 是樣本標(biāo)簽，用于明確樣本的類別屬性；核函數(shù)，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)向高維空間映射的核心要素；b為偏置項，用于對超平面的位置進行精細(xì)調(diào)整。經(jīng)對測量數(shù)據(jù)特征指標(biāo)的深度剖析與處理，結(jié)合SVM的強大學(xué)習(xí)能力，可構(gòu)建出高精度、強泛化能力的預(yù)測模型，為礦山開采沉陷的精準(zhǔn)預(yù)測與科學(xué)防治提供有力技術(shù)保障。

2.2模型訓(xùn)練與優(yōu)化

在開采沉陷預(yù)測模型的搭建環(huán)節(jié)，模型訓(xùn)練與優(yōu)化是重中之重。初始階段，需將獲取的測量數(shù)據(jù)特征指標(biāo)，依據(jù)科學(xué)方法拆分為訓(xùn)練集與測試集。緊接著，運用訓(xùn)練集對SVM算法開展模型訓(xùn)練流程。為達成模型在測試集上具備卓越預(yù)測性能的目標(biāo)，運用網(wǎng)格搜索技術(shù)，對核函數(shù)參數(shù)以及正則化參數(shù)展開深入優(yōu)化。核函數(shù)參數(shù)的抉擇，關(guān)乎數(shù)據(jù)在高維空間映射的成效，正則化參數(shù)則旨在調(diào)和模型復(fù)雜度與泛化能力之間的矛盾。經(jīng)悉心優(yōu)化后的SVM預(yù)測模型，可精確預(yù)判新的開采沉陷態(tài)勢，其數(shù)學(xué)表達式為：

y=f（x₁，x₂，…，x_n）

x₁，x₂，…，x_n 其中表征影響開采沉陷的特征因素，y代表預(yù)測的開采沉陷數(shù)值，該模型為開采沉陷的精準(zhǔn)預(yù)測筑牢理論根基，具備顯著的學(xué)術(shù)與應(yīng)用價值。

3.開采沉陷預(yù)測模型的驗證與分析

為驗證所構(gòu)建的SVM預(yù)測模型的有效性，將其應(yīng)用于某煤礦實際開采案例進行分析。

3.1數(shù)據(jù)概況

在針對SVM預(yù)測模型開展驗證工作時，研究聚焦于山西省某煤礦長壁采煤工藝的相關(guān)數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集囊括了2017年1月至2023年12月長達84個月的測量記錄，內(nèi)容涉及地質(zhì)條件、開采工藝參數(shù)以及地表沉陷量等關(guān)鍵數(shù)據(jù)[1]。對這些數(shù)據(jù)進行深度挖掘與分析，有助于全面評估模型的預(yù)測效能。

由表1可見，煤層埋深、傾角、采高、采進速度以及最大沉陷量等參數(shù)均有一定波動，但總體分布較為集中，為模型驗證提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐。通過對比模型預(yù)測值與實際測量值，可進一步探究SVM預(yù)測模型在實際開采場景中的適用性與精確度。

3.2模型驗證與分析

為評估SVM預(yù)測模型在煤礦開采沉陷預(yù)測中的實用性，對所獲取的測量數(shù)據(jù)進行了合理劃分。具體而言，將 70% 的數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練，以構(gòu)建預(yù)測模型，剩余 30% 的數(shù)據(jù)則作為測試集，用于檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測效果[2]。通過對比實測沉陷值與模型預(yù)測值，具體對比情況如圖1所示。

可以看出SVM模型能夠較為準(zhǔn)確地刻畫開采沉陷的動態(tài)變化，實測值與預(yù)測值之間呈現(xiàn)出較高的契合度，這表明模型在預(yù)測開采沉陷方面具有較好的性能。為了更深入地量化模型的預(yù)測精度，進一步計算了平均絕對誤差（MAE）和均方根誤差（RMSE），這兩個誤差指標(biāo)均相對較小，說明模型預(yù)測結(jié)果與實際測量值之間的偏差不大，預(yù)測精度較高。鑒于此，該SVM模型可為煤礦開采沉陷的預(yù)測提供有力支持。

4.結(jié)束語

本文闡述了基于煤礦測量數(shù)據(jù)驅(qū)動的開采沉陷預(yù)測模型構(gòu)建路徑。先對煤礦測量數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理，提取與開采沉陷密切相關(guān)的關(guān)鍵特征指標(biāo)，再利用SVM算法構(gòu)建模型，結(jié)合實際案例驗證。實踐顯示，該模型能較準(zhǔn)預(yù)測開采沉陷態(tài)勢，為煤礦安全生產(chǎn)提供有力支撐。能

參考文獻：

[1]王文才、吳周康、王鵬等?；诙嗪瘮?shù)交叉的地表動態(tài)沉陷預(yù)測模型及應(yīng)用[J].煤礦安全，2023，54（10）：154-160.

[2]和剛、王彬、陳虎東。煤礦開采沉陷預(yù)測模型的三維虛擬仿真[J]煤炭技術(shù)，2022，41（09）：49-52.作者單位：山東里能里彥礦業(yè)有限公司