基于遗传算法的煤矿开采沉陷预测研究

摘 要：由于煤矿开采条件复杂，因此在工程中难以准确地预测实际沉陷情况，导致矿区下沉量原始数据拟合曲线与预测数据拟合曲线偏差大。本文研究基于遗传算法的煤矿开采沉陷预测方法，通过合理布设沉陷测点获取准确数据，并综合考虑地质条件等因素构建预测模型。采用遗传算法优化模型参数，以提高预测精度。试验结果显示，基于遗传算法的预测方法显著优于其他方法，预测结果与实际测量值高度一致。当采用该方法处理非线性关系和多变因素时表现优越，为矿区安全开采和环境保护提供了科学依据，具有实际的应用价值。

关键词：遗传算法；煤矿开采；煤矿开采沉陷；沉陷预测；开采沉陷预测

中图分类号：TD 32" 文献标志码：A

煤炭是传统的能源支柱，其开采与利用仍然占据举足轻重的地位。然而，在煤矿开采过程中不可避免出现沉陷问题，不仅威胁矿区的地质安全，也对周边环境和居民生活造成了极大的影响。因此，准确预测煤矿开采沉陷的发展趋势，对保障矿区安全、优化开采布局以及制定有效的环境保护措施具有极其重要的意义。文献[1]采用概率统计法分析煤矿开采沉陷，适用于水平或缓倾斜矿体，但存在局限性。文献[2]则探索人工神经网络在沉陷预测中的应用，能处理复杂非线性问题，但预测结果受训练数据影响。两者各有优劣，因此为提高预测准确性，需要探索更先进的方法。为增强矿区下沉量原始数据拟合曲线与预测数据拟合曲线效果，本文研究基于遗传算法的煤矿开采沉陷预测方法。遗传算法模拟生物进化机制是通过选择、交叉、变异等操作优化模型参数，提高预测准确性。

1 布设煤矿开采沉陷测点

通过在地表关键区域和潜在沉陷区域布设测点，可以实时、准确地收集煤矿开采过程中地表变形的数据。这些测点数据的准确性直接影响到后续预测模型建立和预测结果的可靠性，因此需要充分考虑测点分布的合理性。

针对煤矿开采沉陷预测的必要性，在工作面对应地表布设监测点。本文根据沉陷数据采集的普遍需求，选择采集装置设备型号和配置，见表1[3]。

当布设测点时，充分考虑了监测需求以及数据采集装置的性能和特点，满足数据采集的精度和实时性要求。

2 建立煤矿开采沉陷预测模型

在成功布设测点并收集到足够的数据后，本文将利用收集的数据，结合煤矿的实际情况，选择合适的数学模型来预测沉陷过程。

开采沉陷分为缓慢发展、加速发展和衰退稳定3个阶段，开采沉陷预计可以减少开采沉陷带来的地表损害。而建立预测模型需要充分考虑各种影响因素，这些因素包括但不限于地质结构、开采方法、地下水位等[4]。地质结构决定了煤层的分布和岩石的物理性质，直接影响地表沉陷的程度和范围。开采方法则决定了煤层的开采速度和开采顺序，同样对地表沉陷有显著影响。

综合上述因素，本文选择合适的编码方案来表示问题的解空间。设W（x，y，t）为在位置（x，y）和时间t的下沉量，则修正下沉量预测模型可以用公式（1）表示。

式中：W0（x，y，t）为基于初始参数或条件计算的下沉量；fi（x，y，t）为考虑各种影响因素（例如地质结构、开采方法、地下水位等）的修正函数；n为影响因素的数量；αi为各影响因素的参数值[5]。

在构建煤矿开采沉陷预测模型后，还需要不断调整模型参数，直至模型能够较为准确地反映实际沉陷过程。

3 遗传算法优化预测模型参数

在模型建立后，确定预测模型参数是至关重要的一步。预测模型的性能往往取决于其参数设定。因此，在模型建立后，本文利用遗传算法优化预测模型参数αi，使预测模型能够更好地拟合实际观测数据。遗传算法作为一种强大的优化工具，能够在复杂的参数空间中寻找最优解。通过不断地迭代和进化，逐步优化模型的参数，使其更好地拟合实际数据。

由上文可知预测模型有n个待优化的参数，用实数编码来表示这些参数。每个参数可以看作是一个基因，而所有的参数则构成一个染色体[6]。

获得适应度函数后，利用遗传遗传算法优化预测模型参数，其遗传算法计算流程如图1所示。

通过不断地重复选择、交叉和变异操作，遗传算法能够逐步优化模型的参数。在每一步迭代的过程中，通过选择、交叉、变异等方法产生新的群体，利用适应值来确定各个体的适应值。随着迭代进行，种群中的个体逐渐接近最优解，即使最小二乘函数值最小的参数组合。

当种群中个体适应度值连续多次迭代无明显变化时，遗传算法会停止，避免不必要迭代，可以提高效率，并防止陷入局部最优。当算法终止时，得到一组最优的模型参数，可以将其用在实际的沉陷预测工作中。

4 输出开采沉陷预计结果

在确定最优的模型参数后，将模型应用于实际的煤矿开采过程中，对地表沉陷情况进行预测和评估。采用可视化工具和技术手段，将预测结果以图表、报告等形式展示给相关人员。这些预测结果不仅可以帮助矿区管理者制定更加科学合理的开采计划，还可以为环境保护和灾害防控提供有力的支持。

在沉陷预测完成后，系统将生成沉陷数据文件，涵盖各方向预计值。各文件均含统一的坐标和预计变形值格式，每个预计结果文件的数据格式均遵循统一的规范，包括观测点的Y坐标（大地坐标），X坐标（大地坐标）以及对应的预计变形值。这种数据格式便于后续的数据处理和分析工作[8]。

为了提高沉陷预测的精确度，本文引入高斯误差函数，在特定的预测空间内，将预测区域均匀分割成平行网格，并对每个网格点上的预测结果进行坐标等值计算，其计算过程如公式（3）所示。

式中：f（x）为等值坐标配比结果。在等值计算完成后，利用3D可视化技术，将矿区地质体的三维可视化显示出来，并将各地区的真实数据输入到已建立的预测模型中，对其进行逆向验证。

在反向检验过程中，将区域实际数据导入构建的预测模型中，比较预测数值与实际观测数据的一致性来评估模型的准确性。如果预测数值能够成功地代入模型并与实际观测数据相吻合或偏差在可接受范围内，那么可以认为该预测模型的预测结果能够为煤矿开采沉陷的预测提供有力的支持[9]。

通过采用高斯误差函数和坐标等值计算等方法，本文成功地完成了对煤矿开采沉陷的预测工作，并得到了一系列详尽、准确的预测结果。这些结果将为制定科学合理的开采计划、实施环境保护和灾害防控提供有力支持和指导。

5 试验

5.1 试验准备

以某大型露天煤矿为例，该煤矿位于地质条件复杂的山区，其开采作业长期受到地面沉陷困扰。利用本文预测技术来监控和管理地面沉陷。煤矿开采地表案例如图2所示。

布设测点收集大量的煤矿移动变形的实际数据。这些数据包括不同区域、不同时间段内的地表沉降、裂缝发育以及岩层移动等关键指标。通过精心筛选和整理，构建包括丰富信息的学习样本集。

本文针对煤矿开采沉陷预测系统，选用科达克DL165-780控制器，其快速响应保证系统实时性、准确性。内置高性能DLrawWidget芯片，运算强大且兼容性强，满足系统在各种环境下的运行需求。

算法实现与调试有以下步骤。1）数据收集与整理：布设测点收集大量的煤矿移动变形的实际数据，包括地表沉降、裂缝发育以及岩层移动等关键指标。将这些数据作为模型的输入和验证基础。通过筛选和整理，构建一个包括丰富信息的学习样本集，用于模型训练和验证。2）模型建立：基于收集的数据，利用公式（1）建立修正下沉量预测模型。该模型将基于初始参数或条件计算的下沉量作为基准，并通过修正函数fi（x，y，t）中的地质结构（断层、褶皱）、开采方法（剥离、挖掘、运输）、地下水位（12.2m）进行建立。3）遗传算法优化预测模型参数：将预测模型中的n个待优化参数进行实数编码，将每个参数视为一个基因，所有参数构成一个染色体。并使用公式（2）定义适应度函数，目标是通过优化找到能使最小二乘函数值最小的参数组合。使用编程语言Python3.8实现遗传算法的核心部分，设定群体大小、迭代次数、初始群体数目等参数（群体大小100、迭代次数55、初始群体数目20）。对算法进行调试和优化，保证算法的正确性和效率。4）模型训练与预测：使用构建好的学习样本集对模型进行训练，通过遗传算法不断调整模型的参数，提高模型的预测能力。在模型参数优化完成后，利用该模型进行下沉量预测。为了提高预测的精确度，引入高斯误差函数，并在特定的预测空间内将预测区域均匀分割成平行网格。在每个网格点上，利用公式（3）进行等值坐标配比计算，得到更精确的预测结果。5）结果可视化与验证：使用可视化工具Matplotlib将预测结果以图表的形式展示，便于理解和分析。同时，利用3D可视化技术将矿区地质体的三维可视化显示出来，直观地展示预测结果。

5.2 试验结果与分析

为验证本文方法的效果，以矿区下沉量原始数据拟合曲线与预测数据拟合曲线的吻合度为试验评估指标，将本文方法与文献[1]概率统计法分析煤矿开采沉陷方法和文献[2]探索人工神经网络在沉陷预测中的应用方法进行对比，得到3种方法的矿区下沉量原始数据拟合曲线与预测数据拟合曲线，如图3所示。

经过对比3种不同预测方法在矿区下沉量预测中的应用效果，本文提出的基于遗传算法的煤矿开采沉陷预测方法展现出了显著优势。该方法通过优化预测模型，提高了对复杂地质条件和多变开采工艺的适应性，预测结果与实际测量值高度吻合，误差极小。与文献[1]、文献[2]的方法相比，本文方法不仅预测精度更高，而且当处理非线性关系和多变因素时表现更出色。因此，本文的煤矿开采沉陷预测方法能够为煤矿的安全生产、风险评估和环境保护提供更为可靠的技术支持，具有较高的实际应用价值。

6 结语

本研究基于遗传算法对煤矿开采沉陷进行探索，通过遗传算法对沉陷预测模型进行优化，提高预测精度和效率。在实际应用中，该模型能够较为准确地预测煤矿开采过程中的沉陷情况，为煤矿的安全生产和风险评估提供了有力支持。未来，本研究将继续深化基于遗传算法的煤矿开采沉陷预测研究，将探索更加先进的优化算法和技术，以进一步提高预测精度和效率，关注多煤矿协同开采和区域整体沉陷预测的研究，为煤矿安全生产和区域可持续发展提供更加全面的技术支持。

参考文献

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