尹會永，周鑫龍，郎 寧，張歷峰，王明麗，吳 燾，李 鑫

基于SSA優(yōu)化的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡煤層底板突水預測模型與應用

尹會永1，周鑫龍1，郎 寧1，張歷峰2，王明麗3，吳 燾2，李 鑫4

(1. 山東科技大學 地球科學與工程學院，山東 青島 266590；2. 棗莊礦業(yè)(集團)有限責任公司濱湖煤礦，山東 棗莊 277599；3. 山東省青島生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心，山東 青島 266003；4. 寧夏煤炭科學技術研究所有限公司，寧夏 銀川 750021)

隨煤層開采深度的不斷增加，煤礦生產(chǎn)過程中面臨著復雜的突水機理和多變的突水主控因素，且各因素間相互聯(lián)系的不確定性，使底板突水預測的難度不斷增加。為準確預測底板突水危險性，針對底板突水的小樣本、非線性問題，首先利用遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)將網(wǎng)絡隨機賦值的初始權值和閾值初次優(yōu)化，再選取搜索能力強、穩(wěn)定性較好的麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)對權值和閾值進行二次尋優(yōu)，從而建立SSA-GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡底板突水預測模型。分析整理山東省濱湖煤礦地質(zhì)及水文地質(zhì)資料，選取含水層水壓、含水層厚度、隔水層厚度、斷層密度、斷層分維值、滲透系數(shù)、單位涌水量、底板破壞深度共8個因素，作為預測底板突水的主控因素，繪制各主控因素3D映射投影曲面圖；利用Surfer軟件中的克里金插值法提取50個數(shù)據(jù)點作為模型的輸入樣本(分為訓練集40個，測試集10個)，對模型進行訓練學習，訓練誤差精度達到要求后，對濱湖煤礦3個未開采工作面的12個數(shù)據(jù)點進行突水危險性預測。為了驗證所建模型的準確性，利用BP、GA-BP、SSA-GA-BP這3種模型對測試集進行預測；為避免模型僅與BP網(wǎng)絡預測對比的片面性，同時選取以熵權法確定權重的模糊綜合評判法對測試集進行預測；將各網(wǎng)絡模型及方法的預測結果與實際值進行對比分析。結果表明：基于SSA優(yōu)化的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型突水預測誤差較小，預測結果準確率更高，為礦井水害預測預報提供了科學的評價方法和理論依據(jù)。

底板突水預測；麻雀搜索算法；遺傳算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡；熵權法；模糊綜合評判

我國煤炭資源的開采強度及范圍不斷增大，煤田地質(zhì)及構造條件類型多樣。隨著開采深度的不斷增加，加之礦井復雜的突水機理與隱蔽的致災因素，導致煤層底板突水預測的難度不斷增加，礦井突水事故頻發(fā)，給社會經(jīng)濟和人民安全造成嚴重威脅[1-3]。因此，使用準確有效的方法對底板突水危險性進行及時預測，有利于提出科學的風險預防決策，煤礦生產(chǎn)安全性進一步提升[4]。

目前，傳統(tǒng)預測煤層底板突水危險性的方法主要有突水系數(shù)法、“下三帶”法、模糊證據(jù)理論法[5]、層次分析法[6]、多元信息復合法[7]等，為礦井的安全生產(chǎn)、水害防治提供了大量有效經(jīng)驗和參考。近年來，對于煤層底板突水預測出現(xiàn)了一些新方法，如集對分析法[8]、多決策樹法[9]、熵權耦合法[10]、Logistic回歸分析法[11]、突水概念場地模型法[12]、支持向量機法[13]、梯形模糊數(shù)法[14]、多模型融合評價法[15]等。上述方法各有特點，針對不同類型煤礦的突水預測也取得了較好的效果。但這些方法對現(xiàn)場地質(zhì)資料和參數(shù)的要求較高，且部分指標權重主觀性較強，因此，在應用時具有一定的局限性。面對上述問題，人工神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種非線性動力系統(tǒng)具有實時適應性、自學習、并行性等功能，對復雜突水因素的處理能力較強，給底板突水預測提供了一種新思路，于小鴿等[16]提出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，該類方法所需樣本較少，對參數(shù)要求較低，但數(shù)據(jù)間聯(lián)系較弱，預測值與實際值有一定差距；陳建平等[17]建立了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，對數(shù)據(jù)的特征規(guī)律進行了有效提取，預測精度進一步提高，但由于隨機化的初始權值和閾值，使網(wǎng)絡容易陷入局部最優(yōu)解；施龍青等[18]利用灰狼算法改進網(wǎng)絡隨機賦值的初始權值、閾值，建立GWO-Elman預測模型，網(wǎng)絡搜索精度提升較大，但迭代收斂較慢。因此，可考慮用其他算法對神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化。薛建凱[19]于2020年提出一種新型群體智能優(yōu)化算法——麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)，具有收斂速度快，搜索精度高，穩(wěn)定性好，魯棒性強等特點。針對煤層底板突水復雜非線性、多因素疊加問題，該算法有較好的適應性，對底板突水預測來說是一種新嘗試。

筆者以山東棗莊市濱湖煤礦為研究背景，利用遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)將網(wǎng)絡隨機化的初始權值、閾值初次優(yōu)化，再利用麻雀搜索算法對權值、閾值二次尋優(yōu)，從而建立SSA-GA-BP網(wǎng)絡底板突水預測模型，進一步提高GA-BP網(wǎng)絡的非線性動態(tài)映射能力和突水預測的準確性，以期為礦井底板水害防治提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

濱湖煤礦位于山東省棗莊市滕北礦區(qū)的中西部，區(qū)內(nèi)主要可采煤層有太原組12下、16煤層。其中，12下煤層全區(qū)分布，平均厚度1.27 m；研究區(qū)為162采區(qū)，面積約6.37 km2，16煤為該采區(qū)主要開采煤層，平均厚度1.23 m。162采區(qū)位于藤縣背斜的北翼，屬單斜構造向西北傾斜，區(qū)內(nèi)揭露1 m以上斷層25條，構造復雜程度為中等。

2 底板突水主控因素

煤層底板突水是一種多因素復合疊加的非線性動態(tài)過程，各影響因素間有著密切的聯(lián)系[20]。本文以井田地質(zhì)、水文地質(zhì)、構造等資料為基礎，分析得到濱湖煤礦162采區(qū)煤層底板的主要充水水源為奧陶紀灰?guī)r(簡稱奧灰)含水層，充水通道主要有采動裂隙、斷層、裂隙帶，并根據(jù)以往煤層底板突水特征，選取含水層水壓(1)、含水層厚度(2)、隔水層厚度(3)、斷層密度(4)、斷層分維值(5)、滲透系數(shù)(6)、單位涌水量(7)、底板破壞深度(8)共8個因素作為研究煤層底板突水的具體依據(jù)。根據(jù)其具體資料，利用Origin軟件繪制各因素的3D映射投影曲面圖(圖1)。

2.1 含水層水壓(A1)

研究區(qū)16煤底板埋深為490～570 m。目前，奧灰水位高程為–168.53 m(2020年10月28日)，煤層底板所承受水壓力較大，可以達到3.29～4.39 MPa，具有奧灰突水的危險性。含水層水壓3D映射投影曲面如圖1a所示。

2.2 含水層厚度(A2)

根據(jù)礦井實際突水情況及鉆孔揭露資料，引起研究區(qū)煤層底板突水的主要含水層為奧灰頂部上馬家溝組含水層，該段含水層淺部48～90 m富水性較強，與煤層底板具有直接水力聯(lián)系，因此，將該段作為奧灰含水層的等效厚度(圖1b)。

2.3 隔水層厚度(A3)

研究區(qū)16煤至奧灰間主要由泥巖、煤層、砂質(zhì)泥巖、細砂巖、粉砂巖及灰?guī)r組成，間距44.2～ 55.7 m，平均50.9 m，依據(jù)鉆孔資料利用Origin軟件繪制隔水層厚度3D映射投影曲面圖(圖1c)。

2.4 斷層密度(A4)

斷層密度指單位面積內(nèi)斷層跡線的條數(shù)。一般在構造復雜、密度較大的地方發(fā)育較多的儲水空間和導水通道，更容易發(fā)生突水[21]。斷層密度的計算公式為：

式中：為網(wǎng)格中斷層(或褶皺軸部)跡線的條數(shù)；為網(wǎng)格面積，km2。

2.5 斷層分行維數(shù)值(A5)

斷層分行維數(shù)值是描述斷裂構造復雜程度的合理參數(shù)。某區(qū)段的分行維數(shù)值越大，則表示該區(qū)斷層分支較多、密度及長度較大，對周邊巖體的剪切破壞也越嚴重，底板突水的危險性越大。定義集合()的相似維為：

2.6 滲透系數(shù)(A6)

滲透系數(shù)表明巖層的透水性強弱，是底板突水預測的重要因素。根據(jù)濱湖煤礦的放水試驗資料，利用Aquifer Test軟件中Theis配線法求取研究區(qū)不同范圍內(nèi)的滲透系數(shù)為0.10～0.29 m/d (圖1f)。

2.7 單位涌水量(A7)

單位涌水量是體現(xiàn)含水層排水能力的有效指標。根據(jù)濱湖煤礦奧灰水文鉆孔資料，研究區(qū)單位涌水量為0.05～0.27 L/(s?m)，其3D映射投影曲面如圖1g所示。

2.8 底板破壞深度(A8)

底板破壞深度是受人工影響的充水通道，根據(jù)《建筑物、水體、鐵路及主要井巷煤柱留設與壓煤開采規(guī)范》計算公式：

3 模型的建立與應用

3.1 麻雀搜索算法原理

麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是通過模擬自然界中麻雀生存機制進而提出的一種群體優(yōu)化算法[22]。麻雀群體可以分為發(fā)現(xiàn)者和跟隨者，發(fā)現(xiàn)者負責搜尋種群的食物，搜索能力強，屬于優(yōu)勢個體，跟隨者則跟隨發(fā)現(xiàn)者來搜尋食物。同時，為了提高自身的適應度，部分跟隨者會對發(fā)現(xiàn)者進行監(jiān)視，以便進行搜索和爭奪食物。此外，當天敵臨近時，種群會及時進行反捕食行為。發(fā)現(xiàn)者的位置更新公式如下：

圖1 底板突水主控因素等值線及投影曲面

跟隨者的位置更新公式如下：

當受到天敵威脅時，偵查麻雀發(fā)出預警信號，種群迅速做出反捕食行為。偵查麻雀數(shù)量一般為種群的10%～20%，位置更新公式如下：

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型優(yōu)化流程

為避免出現(xiàn)網(wǎng)絡對初始權值和閾值隨機賦值而造成局部最優(yōu)解等缺陷，引入遺傳算法對其進行優(yōu)化，降低局部最優(yōu)概率，預測精度有一定的提高，但網(wǎng)絡全局尋優(yōu)能力尚且不足。針對上述問題，對已初次優(yōu)化的權值、閾值編碼后代入麻雀搜索算法中進行二次尋優(yōu)，提高GA-BP網(wǎng)絡的尋優(yōu)能力和迭代收斂速度，優(yōu)化網(wǎng)絡的非線性動態(tài)映射能力，判別精度進一步提高。SSA優(yōu)化GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法流程如圖2所示。

圖2 SSA優(yōu)化GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法流程

3.3 實例分析

3.3.1 數(shù)據(jù)來源及預處理

整理分析棗莊市濱湖煤礦162采區(qū)的地質(zhì)勘探報告和鉆孔資料，根據(jù)突水系數(shù)法及高密度電法勘探結果對采區(qū)底板突水危險性的評價結果，將煤層底板的突水危險性劃分為3個不同等級，分別為安全區(qū)—0區(qū)、低風險區(qū)—1區(qū)和高風險區(qū)—2區(qū)，利用Surfer軟件中的克里金插值法獲得采區(qū)50個數(shù)據(jù)點的突水危險性實際評價等級值(表1)。選取上述8種底板突水主控因素作為突水預測的指標依據(jù)，利用Surfer軟件中的克里金插值法獲得各個數(shù)據(jù)點的主控因素數(shù)據(jù)值作為樣本數(shù)據(jù)集。由于樣本數(shù)據(jù)各指標值的大小差別較大，為避免低值數(shù)據(jù)被高值數(shù)據(jù)覆蓋，且防止節(jié)點輸出進入飽和區(qū)，采用Matlab中的mapminmax函數(shù)將輸入數(shù)據(jù)進行歸一化處理，使其取值范圍為[0,1]。

表1 突水危險性評價樣本數(shù)據(jù)集

3.3.2 模型建立與驗證

利用遺傳算法將網(wǎng)絡隨機化的權值、閾值初次優(yōu)化，具體的參數(shù)設定為：種群數(shù)目為50，最大迭代次數(shù)為80，變異、交叉率分別為0.1、0.2。繼而使用麻雀搜索算法對已優(yōu)化的網(wǎng)絡權值和閾值進行二次尋優(yōu)，麻雀搜索算法參數(shù)設定為：種群數(shù)目為30，最大迭代次數(shù)為80，發(fā)現(xiàn)者和偵察者個數(shù)各取種群數(shù)目的20%，預警值2=0.8。

為驗證模型是否準確有效，選用前40個樣本點數(shù)據(jù)作為SSA-GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練集，剩余10個樣本點數(shù)據(jù)作為模型測試數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡訓練次數(shù)達25次時，模型預測誤差可以達到7.938 1í10–9(圖3)，低于目標誤差值1í10–8，模型對訓練集的預測結果準確率為100%，符合要求，因此，模型可用于濱湖煤礦162采區(qū)的底板突水預測。

3.3.3 模型應用

濱湖煤礦計劃在2021年開采162采區(qū)的3個工作面16205、16207和16208工作面，工作面位置如圖4所示。根據(jù)各工作面掘進期間所獲得的地質(zhì)數(shù)據(jù)資料，預測數(shù)據(jù)集由每個工作面各4個數(shù)據(jù)點組成，各點數(shù)據(jù)見表2，其中K1—K4屬于16205工作面，K5—K8屬于16207工作面，K9—K12屬于16208工作面。采用已訓練好且誤差精度達到要求的SSA-GA-BP預測模型對上述3個工作面的突水危險性進行預測，預測結果見表2。

圖3 誤差收斂曲線

圖4 濱湖煤礦162采區(qū)工作面分布

3.4 其他方法對比

3.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法對比

為說明本文所建立的SSA-GA-BP網(wǎng)絡突水預測模型與以往神經(jīng)網(wǎng)絡突水預測模型的不同之處，用訓練集對BP網(wǎng)絡、GA-BP網(wǎng)絡進行訓練后，分別用于對測試集底板進行突水預測，網(wǎng)絡及算法參數(shù)設置與上文相同。測試集實際值與各方法預測值的對比如圖5所示，各方法的預測誤差如圖6所示。

根據(jù)所得出的測試結果，預測精度最高的為SSA-GA-BP網(wǎng)絡，除對41號樣本預測誤差(–0.29)較大外，其余樣本誤差均較小，預測結果準確率為90%；GA-BP網(wǎng)絡對41號、47號、48號樣本的預測誤差較大，預測精度明顯較低，誤差精度較前者平均相差2個數(shù)量級，預測結果準確率為70%；而BP網(wǎng)絡的預測結果最差，對41號、42號、46號、47號和49號樣本的預測誤差均較大，預測結果準確率為50%。3種方法對測試集的預測結果及預測誤差詳見表3。從整體效果來看，上述方法的預測精度從高到低依次為：SSA-GA-BP、GA-BP、BP。

圖7反映了隨迭代次數(shù)增加種群適應度的進化曲線，與GA算法相比，SSA算法在第5次迭代后種群適應度值的進化程度較為明顯，相同迭代次數(shù)下適應度遞減趨勢較快，經(jīng)過36次的迭代便達到了適應度的全局最優(yōu)值，且最終適應度值也得到了明顯的優(yōu)化，因此，本文所提出的SSA-GA優(yōu)化算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度及預測精度提升較大。

表2 突水危險性評價預測數(shù)據(jù)集

圖5 測試集預測值與實際值對比

圖6 測試集預測誤差對比

表3 各突水危險性方法預測評價等級值及預測誤差

圖7 適應度進化曲線

3.4.2 模糊綜合評判方法對比

引入模糊綜合評判方法進行測試集的突水危險性評價，由于各因素對突水危險性影響的重要程度不同，因此，各因素權重的確定采用熵權法。

熵權法依據(jù)不同因素間變異程度強弱從而對權重進行客觀賦值，因素的熵值越小，則該因素所包含的信息越重要，對應的權重就越大[24]。根據(jù)前文所述的8種底板突水主控因素，利用熵權法計算各因素的權重，公式如下。

表4 模糊綜合評價等級分布

結合樣本數(shù)據(jù)，利用公式(11)計算得出各樣本所對應的突水危險等級模糊評價值表(表5)，建立模糊綜合評判模型。經(jīng)過與實際值的對比，模糊綜合評價法對測試樣本中41號和47號的預測值分別為0和1，與實際值不符，模型預測準確率為80%；對預測樣本中K7、K10和K11的預測值分別為2、1和0，預測結果與SSA-GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對應樣本預測值1、0和1不同。因后者模型對測試樣本的預測準確率更高，3個未開采工作面突水危險性最終預測結果以SSA-GA-BP網(wǎng)絡模型為準。

4 結論

a. 分析了影響煤層底板突水的8種主控因素，選取穩(wěn)定性好、全局搜索能力強的麻雀搜索算法(SSA)對GA-BP網(wǎng)絡權值與閾值進行二次尋優(yōu)，建立SSA-GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡底板突水預測模型，經(jīng)測試集數(shù)據(jù)驗證，模型預測值與實際值較符合，預測準確率為90%。

b. 利用SSA-GA-BP模型對山東棗莊濱湖煤礦162采區(qū)未開采的3個工作面底板突水危險性進行預測，結果顯示：16205工作面處于安全區(qū)無突水風險；16207工作面的K7樣本點處于突水低風險區(qū)，有突水風險的可能；16208工作面的K9和K11樣本點分別處于危險區(qū)和低風險區(qū)，其底板突水危險性較大，開采過程中需進行重點防治。

表5 突水危險性評價等級綜合對比

c. 建立GA-BP、BP預測模型，并對測試集進行預測，將預測結果與實際值進行對比，其預測準確率分別為70%、50%，預測精度較低。以熵權法確定主控因素權重的模糊綜合評判模型用于測試集數(shù)據(jù)驗證，結果顯示該模型預測準確率為80%。

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Prediction model of water inrush from coal floor based on GA-BP neural network optimized by SSA and its application

YIN Huiyong1, ZHOU Xinlong1, LANG Ning1, ZHANG Lifeng2, WANG Mingli3, WU Tao2, LI Xin4

(1. College of Earth Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China; 2. Binhu Coal Mine, Zaozhuang Mining(Group) Co., LTD., Zaozhuang 277599, China; 3. Qingdao Eco-Environment Monitoring Center of Shandong Province, Qingdao 266003, China; 4. Ningxia Coal Science and Technology Research Institute Co., Ltd., Yinchuan 750021, China)

With the increase of coal mining depth, coal production process is faced with complex water inrush mechanism and variable water inrush main control factors, and the uncertainties among the factors make the prediction of floor water inrush more difficult. In order to accurately predict the risk of floor water inrush, aiming at the small sample and non-linear problem of floor water inrush, firstly, genetic Algorithm is used to optimize the initial weights and thresholds of network random assignment, and then Sparrow Search Algorithm with strong search ability and good stability is selected to optimize the weights and thresholds for the second time, so as to establish the SSA-GA-BP neural network floor water inrush prediction model. Based on the analysis of geological and hydrological data of Binhu Coal Mine in Shandong Province, 8 factors including water pressure of aquifer, aquifer thickness, aquiclude thickness, fault density, fractal dimension value of fault, permeability coefficient, unit water inflow and floor failure depth are selected as the main control factors to predict floor water inrush, mapping the main controlling factors of 3D surface map projection. The Kriging interpolation method in surfer software is used to extract 50 data points as the input samples of the model(including 40 training sets and 10 test sets). The model is trained and studied. After the training error accuracy meets the requirements, the water inrush risk of 12 data points of 3 unmined working faces in Binhu Coal Mine is predicted. To verify the accuracy of the model, BP, GA-BP and SSA-GA-BP models are used to predict the test set; to avoid the one-sideness of comparing the model only with the prediction of BP network, the Fuzzy Comprehensive Evaluation Method, which determines the weight by Entropy Weight Method, is selected to predict the test set. The prediction results of each network model and method are compared with the actual values for analysis. The results show that the water inrush prediction error of GA-BP neural network model optimized by sparrow search algorithm is smaller, and the prediction accuracy is higher, which provides a scientific theoretical basis for mine water disaster prediction.

prediction of water inrush from floor; Sparrow Search Algorithm; Genetic Algorithm; BP neural network; Entropy Weight Method; Fuzzy Comprehensive Evaluation

語音講解

TD745

A

1001-1986(2021)06-0175-11

2021-04-20；

2021-08-18

國家重點研發(fā)計劃課題(2017YFC0804101)；山東省自然科學基金項目(ZR2019MD013)

尹會永，1979年生，男，河北故城人，博士，教授，碩士生導師，從事礦井水害防治方面的研究. E-mail：huiyongy@sdust.edu.cn

尹會永，周鑫龍，郎寧，等. 基于SSA優(yōu)化的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡煤層底板突水預測模型與應用[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2021，49(6)：175–185. doi: 10.3969/j.issn.1001-1986.2021.06.021

YIN Huiyong，ZHOU Xinlong，LANG Ning，et al. Prediction model of water inrush from coal floor based on GA-BP neural network optimized by SSA and its application[J]. Coal Geology & Exploration，2021，49(6)：175–185. doi: 10.3969/j.issn.1001-1986.2021.06.021

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(責任編輯 周建軍)