鬼佬大哥大
  • / 10
  • 下載費用:30 金幣  

奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法.pdf

關 鍵 詞:
巖溶 裂隙 水網 橫向 分布 預測 方法
  專利查詢網所有資源均是用戶自行上傳分享,僅供網友學習交流,未經上傳用戶書面授權,請勿作他用。
摘要
申請專利號:

CN201510243981.7

申請日:

2015.05.13

公開號:

CN104899358A

公開日:

2015.09.09

當前法律狀態:

終止

有效性:

無權

法律詳情: 未繳年費專利權終止IPC(主分類):G06F 17/50申請日:20150513授權公告日:20160106終止日期:20170513|||授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06F 17/50申請日:20150513|||公開
IPC分類號: G06F17/50 主分類號: G06F17/50
申請人: 山東科技大學
發明人: 邱梅; 施龍青; 韓進; 滕超
地址: 266590山東省青島市經濟技術開發區前灣港路579號
優先權:
專利代理機構: 濟南圣達知識產權代理有限公司37221 代理人: 王吉勇
PDF完整版下載: PDF下載
法律狀態
申請(專利)號:

CN201510243981.7

授權公告號:

|||||||||

法律狀態公告日:

2018.06.08|||2016.01.06|||2015.10.07|||2015.09.09

法律狀態類型:

專利權的終止|||授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法,包括:首先確定與奧灰巖溶裂隙水網絡分布密切相關的指標,然后采集有地球物理探測的井下奧灰水文鉆孔處的指標原始數據,對采集的指標原始數據建立核主成分模型,提取新的主成分,然后進行模糊標準化,以模糊標準化后的主成分數據與地球物理探測奧灰巖溶異常類型組成樣本集,建立遺傳算法優化SVM的預測模型;利用建立好的模型,對沒有地球物理探測的井下奧灰水文鉆孔處的奧灰異常區類型進行預測;最后繪制奧灰異常區類型的分布圖,判斷奧灰巖溶異常區類型分布范圍,并分析奧灰巖溶裂隙水網絡滲流場方向。本發明設計原理可靠,預測方法簡單,預測精度高,預測環境友好。

權利要求書

權利要求書
1.  一種奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法,其特征是,包括以下步驟:
(1)確定與奧灰巖溶裂隙水網絡分布密切相關的指標,然后采集有地球物理探測的井下奧灰水文鉆孔處的指標原始數據;
(2)建立KPCA-Fuzzy-GA-SVM的奧灰巖溶異常區預測預報模型:對采集的指標原始數據建立核主成分模型即KPCA,提取新的主成分,然后進行模糊標準化即Fuzzy,以模糊標準化后的主成分數據與地球物理探測奧灰巖溶異常區類型組成樣本集,建立遺傳算法即GA優化SVM的預測模型;
(3)采集沒有地球物理探測的井下奧灰水文鉆孔處的指標原始數據,利用建立好的KPCA–Fuzzy-GA-SVM模型預測奧灰異常區類型;
(4)繪制奧灰異常區類型的分布圖,判斷奧灰巖溶異常區類型分布范圍;
(5)分析奧灰巖溶裂隙水網絡滲流場方向。

2.  如權利要求1所述的奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法,其特征是,所述步驟(1)的與奧灰巖溶裂隙水網絡分布密切相關的指標,是指能夠反映巖溶裂隙發育程度、巖溶通道和奧灰富水程度的指標,具體包括斷層影響因子、斷層分維值、褶皺分維值、奧灰水溫異常變化值和井下奧灰水文鉆孔涌水量5個指標原始數據。

3.  如權利要求2所述的奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法,其特征是,其中奧灰水溫異常變化值計算公式如下:
ΔT=|T-t|,
式中:ΔT為水溫異常變化值,單位℃;T為該點實測水溫,單位℃;t為根據地溫梯度計算的正常溫度,單位℃;其中t通過以下公式計算:
t=t+H-hΔt,]]>
式中:t′為研究區恒溫帶溫度,單位℃;H為奧灰頂板標高,單位m;h為恒溫帶標高,單位m;Δt為研究區地溫梯度,單位℃/100m。

4.  如權利要求1所述的奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法,其特征是,所述步驟(2)的建立核主成分模型,包括以下步驟:
①將采集到的l個有地球物理探測的井下奧灰水文鉆孔處的5個指標原始數據記為一個(l×5)維原始數據矩陣A;
②通過非線性映射將原始數據矩陣A映射到高維特征空間,并計算出核矩陣K,K=(kij)l×l,kij=K(xi,xj),(i,j=1,2,...,l),l是指標個數;其中非映射函數的核函數為高斯徑向基函數;
③根據方程lλα=Kα,求取核矩陣K的特征值λ1≤λ2≤...≤λl和對應的特征向量α1,α2,...,αl,并通過正交化方法單位正交化特征向量,得到規范化的特征向量α′1,α′2,...,α′l;
④按照公式選取m個最大特征值λ1,λ2,...,λm以及對應的特征向量α′1,α′2,...,α′m;其中,0<m<l;
⑤計算原始數據經KPCA降維后所得的特征向量Y=Kα′,其中α′=[α′1,α′2,...,α′m],Y即為降維后的樣本數據矩陣。

5.  如權利要求1所述的奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法,其特征是,所述步驟(2)的模糊標準化,標準化公式為:
xi=xi-minxmaxx-minx.]]>

6.  如權利要求1所述的奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法,其特征是,所述步驟(2)的地球物理探測奧灰巖溶異常區類型,包括強異常區、弱異常區和無異常區,將強異常區樣本標簽設為1,弱異常區樣本標簽設為0,無異常區樣本標簽設為-1。

7.  如權利要求1所述的奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法,其特征是,所述步驟(4)的奧灰巖溶異常區類型分布范圍的判斷方法是指,繪制的奧灰異常區類型分布圖,其中強異常區、弱異常區、無異常區分別用1、0、-1表示,利用克里克中間插值法,繪制強異常區與弱異常區的分界線Ⅰ即0.5線、以及弱異常區與無異常區的分界線Ⅱ即-0.5線,則位于>0.5線的區域為奧灰巖溶裂隙水網絡分布區域,0.5線~-0.5線之間的區域為裂隙水網絡分布區域,位于<-0.5線的區域為巖溶與裂隙不發育區域。

8.  如權利要求1所述的奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法,其特征是,所述步驟(5)的分析奧灰巖溶裂隙水網絡滲流場基本方向的方法是:繪制奧灰水位等值線,由高水位指向低水位的方向即滲流場基本方向。

說明書

說明書奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法
技術領域
本發明涉及一種奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法,尤其是一種針對華北型煤田奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法。
背景技術
礦山采場底板突水是煤礦生產中普遍存在的問題,現已成為一個關系到能源工業發展亟待解決的重大課題,由于采場底板突水問題具有極其復雜的機理,再加上地下水運動的隱蔽性、不能直接觀察,故研究難度較大。但就地下水的賦存條件來說,有其自身的規律,可以定性與定量研究。采場底板突水的直接原因是底板以下存在著地下水網絡,沒有地下水網絡的存在就不可能發生大的突水事故。我國華北型煤田經過近半個世紀的開采,絕大多數礦井已經進入深部開采,普遍受到奧灰巖溶水突出的威脅,因此確定地下水網絡的空間分布規律是奧灰突水防治工作的關鍵問題和首要任務。國內外相關學者對于奧灰巖溶縱向發育的研究較多,且取得了一些重要成果,然而對于奧灰巖溶橫向分布的研究卻較少。在現有技術中,主要是通過放水試驗、底板突水點位置、巖溶陷落柱分布情況、斷層的發育情況、示蹤試驗、鉆探巖芯等技術手段大致確定地下水網絡主脈的位置,但是卻并未綜合分析,量化研究,且各種試驗手段花費昂貴、試驗點較少,突水點位置及巖溶陷落柱的發育點也是極其有限的,對于奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測,現有技術中未見有利用量化參數建立量化模型的報道。因此有必要尋找一種既能節約資金又能在絕大多數區域采集到綜合反映巖溶裂隙水網絡發育因素的方法來預測奧灰巖溶裂隙水網絡的橫向分布,為煤層底板大中型突水點位置及突水水量的預測預報提供依據。
巖溶裂隙水網絡是在構造裂隙水網絡的基礎上,受區域地下水矢量滲流場的作用,不斷演化而成的,該網絡系統具備巖溶裂隙通道和豐富的地下水。而巖溶裂隙空間分布主要受構造破壞作用形成的各種構造發育程度的控制。因此,通過對構造裂隙發育程度、巖溶通道和奧灰富水程度3因素相互影響作用的研究,可以搞清奧灰巖溶裂隙水網絡的空間分布。若能夠采集到易獲取且豐富的指標定量評價這3個因素,構建合理可靠的預測模型,則能確定奧灰巖溶裂隙水網絡的分布。構造運動在地下堅硬巖石中,形成大規模的構造斷裂帶、褶皺和眾多的小裂隙組合,地下水網絡的開拓依賴于構造裂隙,這些裂隙的空間組合形成了最初的裂隙水網絡體系,綜合斷層影響因子、斷層分維值、褶皺分維值可以定量評價構造裂隙發育程度。地溫場的異常明顯受區域構造和大斷層的控制,若地下水循環通道將近地表及淺處低溫地下水引至深部,則水溫降低,若因深部地下水沿斷層上升,則水溫升高, 因此地下水溫異常可以作為判斷構造裂隙是否為巖溶通道的重要指標。而奧灰富水程度的劃分主要是根據《煤礦防治水規定》,按照鉆孔單位涌水量(q)值進行劃分,理論上這種劃分標準具有科學性,然而客觀上僅僅利用q值劃分含水層的富水性可操作性差,主要因為q值通常是井田勘探階段獲得的,數量極其有限,其次是q值獲得投資大耗時長;還有一些是通過鉆孔沖洗液最大漏失量以及鉆孔取芯來研究的,但是并不是每一個鉆孔都會取芯和統計沖洗液最大漏失量;而隨著礦井開采范圍擴大,井下奧灰水文鉆孔資料越來越豐富,而井下水文鉆孔獲得的是鉆孔涌水量,在一定程度上能夠反映含水層的富水性,涌水量值越大,表明含水層的富水性相對越好,連通性越好。另一方面,地球物理探測在含水層富水異常和含水構造的探測中取得較好的探測效果,但是并不是每一個井下奧灰水文鉆孔處均有地球物理探測,因此,有必要尋找一種精確的方法,利用有地球物理探測的水文鉆孔處獲取的指標值和探測結果來預測其它沒有地球物理探測區域的巖溶異常情況,為煤礦底板突水防治提供有力依據。
發明內容
本發明的目的是為克服上述現有技術的不足,提供一種奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法,該方法能滿足華北型煤田煤炭工業可持續性發展的需求,選取既能節約資金又能在絕大多數區域采集到的與奧灰巖溶裂隙水網絡分布密切相關的因素,綜合利用地球物理探測奧灰異常區成果,避免判斷地下水網絡分布的盲目性和主觀性,其設計原理可靠,預測方法簡單,預測精度高,預測環境友好。
為實現上述目的,本發明采用下述技術方案:
一種奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法,包括以下步驟:
(1)確定與奧灰巖溶裂隙水網絡分布密切相關的指標,然后采集有地球物理探測的井下奧灰水文鉆孔處的指標原始數據;
(2)建立KPCA-Fuzzy-GA-SVM的奧灰巖溶異常區預測預報模型:對采集的指標原始數據建立核主成分模型(KPCA),提取新的主成分,然后進行模糊標準化(Fuzzy),以模糊標準化后的主成分數據與地球物理探測奧灰巖溶異常區類型組成樣本集,建立遺傳算法(GA)優化SVM的預測模型;
(3)采集沒有地球物理探測的井下奧灰水文鉆孔處的指標原始數據,利用建立好的KPCA–Fuzzy-GA-SVM模型預測奧灰異常區類型;
(4)繪制奧灰異常區類型的分布圖,判斷奧灰巖溶異常區類型分布范圍;
(5)分析奧灰巖溶裂隙水網絡滲流場方向。
所述步驟(1)的與奧灰巖溶裂隙水網絡分布密切相關的指標,是指能夠反映巖溶裂隙 發育程度、巖溶通道和奧灰富水程度的指標,具體包括斷層影響因子、斷層分維值、褶皺分維值、奧灰水溫異常變化值和井下奧灰水文鉆孔涌水量5個指標。
其中奧灰水溫異常變化值計算公式如下:
ΔT=|T-t|,
式中:ΔT為水溫異常變化值,單位℃;T為該點實測水溫,單位℃;t為根據地溫梯度計算的正常溫度,單位℃;其中t通過以下公式計算:
t=t+H-hΔt,]]>
式中:t′為研究區恒溫帶溫度,單位℃;H為奧灰頂板標高,單位m;h為恒溫帶標高,單位m;Δt為研究區地溫梯度,單位℃/100m。
所述步驟(2)的建立核主成分模型,包括以下步驟:
①將采集到的l個有地球物理探測的井下奧灰水文鉆孔處的5個指標原始數據記為一個(l×5)維原始數據矩陣A;
②通過非線性映射將原始數據矩陣A映射到高維特征空間,并計算出核矩陣K,K=(kij)l×l,kij=K(xi,xj),(i,j=1,2,...,l),l是指標個數;其中非映射函數的核函數為高斯徑向基函數;
③根據方程lλα=Kα,求取核矩陣K的特征值λ1≤λ2≤...≤λl和對應的特征向量α1,α2,...,αl,并通過正交化方法單位正交化特征向量,得到規范化的特征向量α′1,α′2,...,α′l;
④按照公式選取m個最大特征值λ1,λ2,...,λm以及對應的特征向量α′1,α′2,...,α′m;其中,0<m<l;
⑤計算原始數據經KPCA降維后所得的特征向量Y=Kα′,其中α′=[α′1,α′2,...,α′m],Y即為降維后的樣本數據矩陣;
所述步驟(2)的模糊標準化,標準化公式為:
xi=xi-minxmaxx-minx.]]>
所述步驟(2)的地球物理探測奧灰巖溶異常區類型,包括強異常區、弱異常區和無異常區,將強異常區樣本標簽設為1,弱異常區樣本標簽設為0,無異常區樣本標簽設為-1。
所述步驟(4)的奧灰巖溶異常區類型分布范圍的判斷方法是指,繪制的奧灰異常區類型分布圖,其中強異常區、弱異常區、無異常區分別用1、0、-1表示,利用克里克中間插值法,繪制強異常區與弱異常區的分界線Ⅰ(0.5線)、以及弱異常區與無異常區的分界線 Ⅱ(-0.5線),則位于>0.5線的區域為奧灰巖溶裂隙水網絡分布區域,0.5線~-0.5線之間的區域為裂隙水網絡分布區域,位于<-0.5線的區域為巖溶與裂隙不發育區域。
所述步驟(5)的分析奧灰巖溶裂隙水網絡滲流場基本方向的方法是:繪制奧灰水位等值線,由高水位指向低水位的方向即滲流場基本方向。
本發明與現有技術相比具有以下優點:
(1)選取斷層影響因子、斷層分維值、褶皺分維值、奧灰水溫異常變化值和井下奧灰水文鉆孔涌水量5個指標,選取的參數既易獲取、具有廣泛性,又做到了定量化,能夠綜合評價巖溶裂隙發育程度、巖溶通道和奧灰水富水程度3個因素;綜合利用地球物理探測奧灰異常區成果,避免判斷地下水網絡分布的盲目性和主觀性。
(2)核主成分分析將核函數與主成分分析相結合,采用非線性方法提取主成分,提高數據質量,有效減小冗雜信息的影響,比傳統主成分分析具有更顯著效果;將核主成分分析結果進行模糊標準化,消除數據尺度不統一帶來的影響;最后利用SVC分類模型預測奧灰巖溶裂隙水網絡的分布,其設計原理可靠,預測方法簡單,預測精度高,預測環境友好。
附圖說明
圖1為本發明方法具體流程圖;
圖2為建立遺傳算法(GA)優化SVM的預測模型的流程圖。
具體實施方式
下面結合附圖和實施例對本發明進一步說明。
如圖1所示,一種奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法,包括如下步驟:
(1)確定與奧灰巖溶裂隙水網絡分布密切相關的指標,然后采集有地球物理探測的井下奧灰水文鉆孔處的指標原始數據。
其中,與奧灰巖溶裂隙水網絡分布密切相關的指標,是指能夠反映巖溶裂隙發育程度、巖溶通道和奧灰富水程度的指標,具體包括斷層影響因子、斷層分維值、褶皺分維值、奧灰水溫異常變化值和井下奧灰水文鉆孔涌水量5個指標;
奧灰水溫異常變化值計算公式如下:
ΔT=|T-t|,
式中:ΔT為水溫異常變化值,℃;T為該點實測水溫,℃;t為根據地溫梯度計算的正常溫度,℃;其中t通過以下公式計算:
t=t+H-hΔ,]]>
式中:t′為研究區恒溫帶溫度,℃;H為奧灰頂板標高,m;h為恒溫帶標高,m;Δt為研 究區地溫梯度,℃/100m。
(2)建立KPCA-Fuzzy-GA-SVM的奧灰巖溶異常區預測預報模型:對采集的指標原始數據建立核主成分模型(KPCA),提取新的主成分,然后進行模糊標準化(Fuzzy),以模糊標準化后的主成分數據與地球物理探測奧灰巖溶異常區類型組成樣本集,建立遺傳算法(GA)優化SVM的預測模型。
所述建立核主成分模型包括以下步驟:
①將采集到的l個有地球物理探測的井下奧灰水文鉆孔處的5指標原始數據記為一個(l×5)維原始數據矩陣A;
②通過非線性映射將原始數據矩陣A映射到高維特征空間,并計算出核矩陣K,K=(kij)l×l,kij=K(xi,xj),(i,j=1,2,...,l),l是指標個數;其中非映射函數的核函數為高斯徑向基函數;
③根據方程lλα=Kα,求取核矩陣K的特征值λ1≤λ2≤...≤λl和對應的特征向量α1,α2,...,αl,并通過正交化方法單位正交化特征向量,得到規范化的特征向量α′1,α′2,...,α′l;
④按照公式選取m個最大特征值λ1,λ2,...,λm以及對應的特征向量α′1,α′2,...,α′m;其中,0<m<l;
⑤計算原始數據經KPCA降維后所得的特征向量Y=Kα′,其中α′=[α′1,α′2,...,α′m],Y即為降維后的樣本數據矩陣。
所述模糊標準化,標準化公式為:
xi=xi-minxmaxx-minx.]]>
所述地球物理探測奧灰巖溶異常類型,包括強異常區、弱異常區和無異常區,將強異常區樣本標簽設為1,弱異常區樣本標簽設為0,無異常區樣本標簽設為-1。
所述建立遺傳算法(GA)優化SVM的預測模型,即首先利用遺傳算法對SVM模型的懲罰參數C和核函數參數σ(SVM模型的核參數選取RBF核函數)進行優化,然后利用最優參數進行SVM建模。圖2是建立遺傳算法(GA)優化SVM的預測模型的流程圖,包括以下步驟:
①樣本集設置:對步驟(2)中所述的樣本集,隨機抽取20%的樣本作為測試樣本,剩余的樣本作為訓練樣本;以模糊標準化后的主成分作為輸入向量,以地球物理探測奧灰巖溶異常類型作為目標向量;
②遺傳算法尋優:利用遺傳算法對懲罰參數C和核函數參數σ進行確定;
③SVM訓練:輸入訓練樣本,利用尋得的最優參數進行SVM訓練,建立SVM模型;
④模型檢驗:利用測試樣本對預測模型進行檢驗,預測模型精度達到85%以上為預測模型合格,可以應用;預測模型精度小于85%,則重新進行核主成分建模。
(3)采集沒有地球物理探測的井下奧灰水文鉆孔處的指標原始數據,利用建立好的KPCA–Fuzzy-GA-SVM模型預測奧灰異常區類型。
具體實施方式是,首先對沒有地球物理探測的井下奧灰水文鉆孔處的指標原始數據,利用步驟(2)建立的核主成分模型計算主成分數據,然后進行模糊標準化,將模糊標準化后的主成分數據作為輸入參數,輸入步驟(2)中建立的遺傳算法(GA)優化SVM的預測模型,預測奧灰異常區類型。
(4)繪制奧灰異常區類型的分布圖,判斷奧灰巖溶異常區類型分布范圍。
具體判斷方法為:繪制的奧灰異常區類型分布圖,其中強異常區、弱異常區、無異常區分別用1、0、-1表示,利用克里克中間插值法,繪制強異常區與弱異常區的分界線Ⅰ(0.5線)、以及弱異常區與無異常區的分界線Ⅱ(-0.5線),則位于>0.5線的區域為奧灰巖溶裂隙水網絡分布區域,0.5線~-0.5線之間的區域為裂隙水網絡分布區域,位于<-0.5線的區域為巖溶與裂隙不發育區域。
(5)分析奧灰巖溶裂隙水網絡滲流場方向。
具體方法是:繪制奧灰水位等值線,由高水位指向低水位的方向即滲流場基本方向。
上述雖然結合附圖對本發明的具體實施方式進行了描述,但并非對本發明保護范圍的限制,所屬領域技術人員應該明白,在本發明的技術方案的基礎上,本領域技術人員不需要付出創造性勞動即可做出的各種修改或變形仍在本發明的保護范圍以內。

關于本文
本文標題:奧灰巖溶裂隙水網絡橫向分布的預測方法.pdf
鏈接地址:http://www.wwszu.club/p-6369538.html
關于我們 - 網站聲明 - 網站地圖 - 資源地圖 - 友情鏈接 - 網站客服 - 聯系我們

[email protected] 2017-2018 zhuanlichaxun.net網站版權所有
經營許可證編號:粵ICP備17046363號-1 
 


收起
展開
鬼佬大哥大