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      基于MATLAB回采巷道圍巖分類可視化系統(tǒng)開發(fā)及應(yīng)用

      2016-10-19 10:15:50連劉平賀超峰
      中國科技博覽 2016年19期
      關(guān)鍵詞:模糊聚類支護可視化

      連劉平++賀超峰

      [摘 要]隨著煤層開采深度以每年10m左右的速度遞增,巷道支護問題日益突出,必須對巷道圍巖穩(wěn)定性進行準確分類及頂?shù)装逡平款A(yù)測。針對這個問題,依模糊聚類理論為基礎(chǔ),采用巷道埋深、頂板巖層綜合強度、護巷煤柱寬度等7個因素為分類指標(biāo),建立回采巷道圍巖穩(wěn)定性分類模型,將回采巷道圍巖穩(wěn)定性分為五類:非常穩(wěn)定,穩(wěn)定,較穩(wěn)定,不穩(wěn)定,極不穩(wěn)定;并對巷道頂?shù)装逡平窟M行預(yù)測。采用matlab語言編寫,實現(xiàn)便于工程技術(shù)人員使用的可視化系統(tǒng)。

      [關(guān)鍵詞]支護;圍巖穩(wěn)定性;模糊聚類;matlab;可視化

      中圖分類號:TD322 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-914X(2016)19-0339-03

      0 引言

      目前,煤礦巷道支護設(shè)計很大程度上依賴于工程技術(shù)人員的工程判斷力和實踐經(jīng)驗,具有很大的盲目性,導(dǎo)致有些巷道支護效果不佳,部分巷道出現(xiàn)前掘后修、前修后壞的狀況。有些巷道支護設(shè)計參數(shù)偏于保守,制約著礦井安全高效水平的提高??茖W(xué)地尋找支護參數(shù)設(shè)計在安全和經(jīng)濟兩方面的最佳結(jié)合點,是開展巷道圍巖穩(wěn)定性分類研究的主要目的。據(jù)統(tǒng)計,相當(dāng)一部分巷道失穩(wěn)的原因是由于基本的支護方案不合理造成的,究其原因是不準確的巷道圍巖分類。因此,準確地把握巷道圍巖穩(wěn)定性分類是巷道支護設(shè)計的基礎(chǔ),開發(fā)出便于現(xiàn)場工程技術(shù)人員能夠直接使用的可視化圍巖分類系統(tǒng)亟待解決。本文以模糊聚類理論基礎(chǔ),建立回采巷道圍巖穩(wěn)定性分類Fuzzy模型,利用matlab語言編寫模型程序,實現(xiàn)了回采巷道圍巖穩(wěn)定性分類可視化系統(tǒng)。

      1 回采巷道圍巖分類Fuzzy模型

      影響回采巷道圍巖穩(wěn)定性的因素很多,依照指標(biāo)選取的重要性原則、獨立性原則、明確性原則、易獲取原則[1],選取巷道埋深、巷道底板巖層強度、巷道頂板8m范圍內(nèi)綜合強度、巷道幫部巖(煤)層強度、直接頂厚度與采高比值N、直接頂初垮步距、巷煤柱寬度7個指標(biāo),以神東布爾臺礦區(qū)為工程背景,收集回采巷道樣本。其中頂板巖層的綜合強度,采用頂板8m范圍內(nèi)各個巖層的單軸抗壓強度的綜合平均值。大量的實踐經(jīng)驗表明,距離巷道頂部表面的巖層越近對巷道穩(wěn)定性的影響越大[2]。如圖1所示,頂板巖層的強度采用如下公式(1)計算。

      (1)

      式中:

      A——巷道頂板上部三角形區(qū)域面積;

      a——巷道寬度;Ai為第i分層區(qū)域面積;

      ——第i分層的單軸抗壓強度。

      1.1 數(shù)據(jù)無量綱化及單位化處理

      樣本分類的7個指標(biāo)的量綱不盡相同,在數(shù)據(jù)使用必須對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理,按照統(tǒng)計學(xué)原理,本文采用公式(2)進行無綱量化處理(Z-score)。

      (2)

      (3)

      (4)

      式中:

      ——第i個樣本的的第j個指標(biāo);

      ——第j指標(biāo)的平均值,計算公式(3);——第j指標(biāo)的標(biāo)準差,計算公式(4)。

      為消除各指標(biāo)絕對值大小對聚類分析的影響,要對去量綱化的樣本數(shù)據(jù)進行單位化[2],如公式(4)所示,把原始數(shù)據(jù)壓縮在0~1之間。

      (5)

      式中:

      {xij}min——第j個指標(biāo)實測中最小值;

      {xij}max——第j個指標(biāo)實測中最大值。

      1.2 回采巷道分類指標(biāo)加權(quán)處理

      數(shù)據(jù)無量綱化及單位化處理沒有改變各指標(biāo)對分類結(jié)果的影響,事實上,各個分類指標(biāo)對巷道圍巖穩(wěn)定性的影響程度是不同的,有主次之分。如果把這些影響程度不同的指標(biāo)平等的對待,無疑是要影響分類結(jié)果的準確性[3]。因此,在進行模糊聚類分析時,為區(qū)分這些指標(biāo)對圍巖穩(wěn)定性的影響程度,需要對每一個指標(biāo)進行加權(quán)處理。加權(quán)的具體實施方法,就是在各指標(biāo)經(jīng)標(biāo)準化處理后的數(shù)據(jù)上乘以相應(yīng)的權(quán)值。確定權(quán)值的途徑很多,這是里采用多元回歸分析法確定本分類中7個指標(biāo)的權(quán)值,并用層次分析法加以檢驗[4],最終得到各指標(biāo)分類權(quán)值如表1所示。

      1.3 數(shù)據(jù)標(biāo)定及聚類

      標(biāo)定就是計算出被分類對象間相似程度的統(tǒng)計量(i,j=1,2,……n。n為被分類對象的個數(shù)),從而確定論域上的模糊關(guān)系矩陣。常用的方法有:歐氏距離法、數(shù)量積法、相關(guān)系數(shù)法、夾角余弦法等[5]。本文采用歐氏距離法來進行標(biāo)定。如公式(6)所示。

      (6)

      式中:

      ——表示第條回采樣本巷道的第k個標(biāo)準化處理后的指標(biāo) ;

      ——表示第條回采樣本巷道的第k個標(biāo)準化處理后的指標(biāo)。

      聚類就是在已經(jīng)建立的模糊相似矩陣的基礎(chǔ)上[6],以不同的閾值進行截取,從而得到不同的分類。這里采用基于模糊等價關(guān)系的聚類法。具體作法是,將加權(quán)模糊相似矩陣進行改造,使之具有傳遞性,轉(zhuǎn)化為加權(quán)模糊等價關(guān)系矩陣,給出不同的閾值進行聚類[7]。最終把寸草塔二礦回采巷道圍巖穩(wěn)定性分為分為5類:非常穩(wěn)定;穩(wěn)定;較穩(wěn)定;不穩(wěn)定,極不穩(wěn)定。上述對圍巖穩(wěn)定性的評語用拉丁字母表示為:I,II,III,IV,V;各指標(biāo)聚類中心值如表2所示。

      1.4 構(gòu)造單項指標(biāo)的隸屬函數(shù)

      回采巷道圍巖穩(wěn)定性狀態(tài)共分為5類,分類指標(biāo)數(shù)為7,Xi (i=1,2,…,7)表示第i分類指標(biāo)取巷道聚類中心值的集合,論域Xi上模糊子集完全由它的隸屬函數(shù)所確定,其中為某類別巷道第i指標(biāo)的聚類中心值,隸屬函數(shù)中的應(yīng)當(dāng)滿足[8]:

      (1) 當(dāng)時,,其中為第j級巷道第i分類指標(biāo)的的聚類中值。顯然,第j級標(biāo)準巷道應(yīng)100%屬于第j級;

      (2) 當(dāng)遠離時,隸屬函數(shù)值應(yīng)變小。隸屬函數(shù)種類很多,如正態(tài)型、戒上型、戒下型和降半型等。根據(jù)巷道各分類指標(biāo)的分布特征,本文采用如公式(7)的正態(tài)型分布函數(shù)。

      (7)

      式中:

      ——取各級聚類中心值的第i指標(biāo)的標(biāo)準差。

      1.5 巷道模糊綜合評判及頂?shù)装逡平款A(yù)測

      利用上述單項指標(biāo)隸屬函數(shù),計算回采巷道的隸屬函數(shù)值,得到初始模糊關(guān)系矩陣R。因為各分類指標(biāo)的權(quán)值矩陣是單位化的,為方便分類結(jié)果的使用,初始模糊關(guān)系矩陣R必須單位化。單位化后的模糊關(guān)系矩陣為運用模糊單位化后的模糊關(guān)系矩陣,與各分類指標(biāo)所占權(quán)值矩陣A進行矩陣相乘運算,權(quán)值矩陣由表3中得出,即:

      A=(0.122 0.1 0.21 0.03 0.11 0.113 0.3)

      運算見下公式(8)。

      (8)

      得到隸屬度矩陣,求得最大隸屬度及最大隸屬度所在的列向量位置,進而判別巷道穩(wěn)定性類別。

      通過該隸屬矩陣可以進一步預(yù)測巷道頂?shù)装逡平?,目前預(yù)測巷道頂?shù)装逡平可袩o精確的公式,通過巷道圍巖穩(wěn)定性隸屬度矩陣預(yù)測巷道頂?shù)装逡平浚ㄈ绫?)不失為一種簡單有而又相對準確的方法,如公式(9)。

      U=u1×b1+ u2×b2+……+ u5×b5 (9)

      上式中:

      b1,b2,……b5——巷道圍巖穩(wěn)定性隸屬矩陣中各類巷道的隸屬度;

      u1,u2,……u5——各類巷道圍巖移近量的平均值。

      2 可視化系統(tǒng)開發(fā)

      Matlab是一款優(yōu)秀的面向?qū)ο蟮臄?shù)值計算軟件[11],在GUI編程過程中需要使用變量來實現(xiàn)函數(shù)之間的數(shù)值傳遞,借用Eidt Text(編輯文本)及Listbox(下拉類表)的Tag(標(biāo)簽)來定義、使用函數(shù)變量;本系統(tǒng)主要有四大功能模塊組成:1)求聚類中心;2)頂板綜合強度計算;3)數(shù)據(jù)裝載及運算;4)顯示模型運算結(jié)果;系統(tǒng)運行調(diào)試結(jié)果如圖2所示。

      3 系統(tǒng)應(yīng)用

      3.1 應(yīng)用工程背景

      根據(jù)某礦43301工作面為工程背景,工作面北部北部為43煤輔運、膠運和回風(fēng)三大巷,西側(cè)為43301工作面已準備完畢,東側(cè)為43303工作面已回采完畢,南側(cè)為43煤風(fēng)氧化帶邊界,43302-1與43302-2工作面南北間隔5條排矸巷相距128m;上部18-28m有42201、42202、42224工作面采空塌陷區(qū)。

      3.1.1、煤層頂板、底板特征

      43302工作面老頂為細砂巖,厚度約為13.7-18.8m,平均15.35m,白色,泥質(zhì)膠結(jié),水平層理。

      直接頂為泥巖,厚度約為0-1.5m,平均1.15m,灰黑色,粉砂質(zhì),質(zhì)軟,易冒落,底部含有植物葉碎片化石。

      直接底為泥巖,厚度約為0.10-0.70m,平均0.35m,深灰色,含巖屑及植物化石,遇水泥化嚴重。

      3.1.2、地質(zhì)構(gòu)造及水文地質(zhì)特征

      工作面地表廣覆第四系松散沉積物,地形起伏變化比較大,43302-1回采區(qū)上部18-22m有42煤42201、42202綜采工作面采空塌陷區(qū)。43302-2回采區(qū)上部22-28m有42煤42201、42103、42224綜采工作面采空塌陷區(qū)。工作面內(nèi)地層總的趨勢是以極緩的坡度向北西傾斜的單斜構(gòu)造,傾角1-3°,斷層不發(fā)育,后生裂隙發(fā)育。

      工作面地表廣覆第四系松散沉積物,地形起伏變化比較大,43302-1工作面回采區(qū)上部18-22m有42煤42201和42202工作面采空塌陷區(qū),43302-2工作面回采區(qū)上部22-28m有42煤42201、42103、42224綜采工作面采空塌陷區(qū),采空區(qū)內(nèi)有大量積水,施工探放水孔11個,累計疏放積水17800m3,采空區(qū)內(nèi)局部低洼地帶可能仍有少量積水,因此必須加大雨季工作面采空塌陷區(qū)溝谷地帶洪水的管理工作,以確保礦井安全生產(chǎn)。

      工作面地表溝壑發(fā)育,上覆松散層厚度變化較大,雨季大氣降水一方面通過松散層及基巖裂隙直接下滲補給井下,用類比法預(yù)測切眼地段初次垮落時的涌水量為30m3/h,工作面正?;夭捎克?0m3/h,工作面最大涌水量50m3/h。

      3.2 巷道圍巖穩(wěn)定性分類

      根據(jù)以上地質(zhì)因素和采礦技術(shù)因素,量化各分類指標(biāo),如見表4所示,運用建立的模糊聚類模型進行巷道圍巖穩(wěn)定性分類。

      代入公式7,得到初始隸屬函數(shù)矩陣R。由于權(quán)值矩陣是單位化的,所以要對初始隸屬函數(shù)矩陣R單位化,得到單位化的隸屬函數(shù)矩陣。

      把代入公式8,得到隸屬度矩陣。從中可以看出該巷道圍巖穩(wěn)定性的隸屬度,I類巷道圍巖隸屬度為0.0973,II類巷道圍巖隸屬度為0.1679,III類巷道圍巖隸屬度為0.2145,IV類巷道圍巖隸屬度0.3059,V類巷道圍巖隸屬度為0.2144,最大隸屬度為0.3059,從而判定該巷道從屬于IV類巷道,屬于不穩(wěn)定較難支護圍巖。

      3.3 預(yù)測巷道頂?shù)装逡平?/p>

      依照表3,建立巷道頂?shù)装逡平繂挝恍邢蛄縐=(30,75,250,500,1200),把行向量U與列向量B代入公式9,預(yù)測該巷道頂?shù)滓平縐為496.3mm。接近IV圍巖頂?shù)装迤骄平?00mm,處于400-600mm之間,很大程度上證明了該模型的可靠性。

      4 結(jié)論

      利用影響回采巷道圍巖穩(wěn)定性的7個指標(biāo)因素,采用模糊聚類理論,建立圍巖穩(wěn)定性分類模型,實現(xiàn)分類的綜合評判及巷道頂?shù)装逡平款A(yù)測,為巷道支護設(shè)計提供依據(jù);考慮到頂板巖層節(jié)理的影響,以巷道寬度、各巖層強度及厚度、8米內(nèi)巖層數(shù)為基本參數(shù),求得頂板綜合強度,采動系數(shù)以直接頂厚度與采高比值N量化。采用matlab語言編寫,完成系統(tǒng)四大功能模塊,實現(xiàn)系統(tǒng)的可視化,方便現(xiàn)場工程技術(shù)人員使用。

      參考文獻

      [1] 鄧福康.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巷道圍巖分類與支護參數(shù)優(yōu)化研究[D],安徽理工大學(xué),2009,6.

      王存文.基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤巷圍巖穩(wěn)定性分類研究[D],山東科技大學(xué),2005,5.

      [2] 李迎富.潘三深井動壓回采巷道圍巖穩(wěn)定性分類及其支護設(shè)計[D].安徽理工大學(xué),2006,3-5.

      [3] Hurt K. New Development in rock bolting[J].Colliery Guardian,2006,27(7):53-54.

      [4] 賀超峰.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回采巷道圍巖分類[J].礦業(yè)工程研究,2012,27(3):6-9.

      [5] 刑??担疼?,劉玉堂.煤礦支護手冊[M]. 北京:煤炭工業(yè)出版社,1998:483-487.

      [6] M.Margulies.Combination of The Boundary Element and Finite Element Methods[J] .Prog in Boundary Element Meth,2004,46(1):3-7.

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      [8] 黃其芳.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對隧道圍巖進行分類的應(yīng)用研究[J].西部探礦工程,2007,38(5):18-22.

      作者簡介:

      連劉平(1985-),男,本科。主要從事煤礦井下綜采生產(chǎn)機電方面的工作。

      賀超峰(1986-),男,碩士。主要從事巷道支護及礦壓控制等方面的工作。

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