基于掘进参数的煤矿巷道围岩特征识别方法研究

TD322; 在煤矿巷道TBM掘进中,为及时识别出掘进过程中的破碎围岩状态,提出了 1 种基于掘进参数的煤矿巷道围岩特征识别方法.首先根据掘进中撑靴油缸行程参数的异常变化,判断TBM掘进由稳定围岩段进入破碎围岩段,由此得到围岩稳定段和转变段数据集,然后基于数据集分析掘进参数的相关性和识别能力,选取识别围岩破碎特征的掘进参数,最后使用长短期记忆(LSTM)模型进行预测,根据掘进参数预测结果分析得到识别指标,完成后续区段围岩破碎状态的识别.将该方法应用在某煤矿瓦斯治理巷道上,LSTM模型对掘进参数预测的精确度高于 98%,根据预测结果计算掘进参数的相对误差百分比作为识别指标,以 5%的相对误差百分...

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Published in煤矿安全 Vol. 54; no. 12; pp. 143 - 150
Main Authors 张西斌, 汪义龙, 楚德海, 李永元, 余俊科, 王冰山, 郭孝琛
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 华能云南滇东能源有限责任公司矿业分公司 雨汪煤矿一井,云南 曲靖 655507%华能煤炭技术研究有限公司,北京 100070 2023
Subjects
LSTM
撑靴油缸行程
tunneling parameters
support boot hy-draulic cylinder travel
coal mine roadway
fracture characteristics of surrounding rock
围岩破碎特征
掘进参数
煤矿巷道
TBM
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ISSN1003-496X
DOI10.13347/j.cnki.mkaq.2023.12.017

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Summary:TD322; 在煤矿巷道TBM掘进中,为及时识别出掘进过程中的破碎围岩状态,提出了 1 种基于掘进参数的煤矿巷道围岩特征识别方法.首先根据掘进中撑靴油缸行程参数的异常变化,判断TBM掘进由稳定围岩段进入破碎围岩段,由此得到围岩稳定段和转变段数据集,然后基于数据集分析掘进参数的相关性和识别能力,选取识别围岩破碎特征的掘进参数,最后使用长短期记忆(LSTM)模型进行预测,根据掘进参数预测结果分析得到识别指标,完成后续区段围岩破碎状态的识别.将该方法应用在某煤矿瓦斯治理巷道上,LSTM模型对掘进参数预测的精确度高于 98%,根据预测结果计算掘进参数的相对误差百分比作为识别指标,以 5%的相对误差百分比为阈值识别围岩的破碎状态,识别出在 3 个数据段存在破碎围岩状态,与撑靴油缸行程的判断一致,表明该方法能够有效识别围岩的破碎特征,具有智能化程度高、对施工干扰少的优点.
ISSN:1003-496X
DOI:10.13347/j.cnki.mkaq.2023.12.017