煤礦測量數據對開采沉陷預測模型的構建

1.煤礦測量數據的采集與處理

1.1測量數據的采集

在煤礦開采進程中，測量數據采集是獲取空間信息的重要手段。全站儀測量技術具備高精度特性，可精準獲取開采區域地形地貌信息，為后續深入研究筑牢根基，提升研究成果的可靠性。傾斜攝影測量通過多角度拍攝，能迅速構建三維地形模型，直觀展現復雜地形，助研究人員全面掌握地形狀況。GPS測量技術依靠全球定位能力，實時獲取高精度地理位置信息，為開采區域空間定位提供保障。同時，搭建地表沉陷監測網絡并定期采集數據，可實時監測開采對地表的影響，為開采方案優化提供依據。

1.2測量數據的預處理

測量數據預處理對保證數據質量極為關鍵。原始測量數據里，噪聲、缺失值等問題較為常見，會極大降低后續分析的準確性。數據清洗是預處理的核心步驟，要仔細篩查并去除測量時混入的干擾和錯誤數據，保障數據的純凈。對于缺失值，可運用插值法或基于模型的預測等科學辦法進行填補，恢復數據的完整性，為后續分析提供完備可靠的數據基礎。標準化處理是消除數據量綱差異的有效方式，將數據轉化為無量綱形式，能避免不同量綱數據干擾分析，為后續模型構建與數據分析提供統一的數據條件。

1.3關鍵特征指標的提取

基于預處理后的測量數據，提取關鍵特征指標是構建沉陷預測模型的重要根基。地質條件指標，如煤層埋深與傾角，可直觀呈現開采區域地質構造特征，對沉陷的產生和發展影響深遠。開采工藝指標，如采高和采進速度，決定開采活動對地層的擾動情況，是影響沉陷的關鍵要素。地表沉陷指標，如沉陷量和沉陷速率，能直觀反映沉陷態勢，分析后可精準確定開采活動的影響范圍與程度。

2.基于數據驅動的開采沉陷預測模型構建

基于上述提取的測量數據特征指標，利用機器學習算法構建開采沉陷預測模型。由于開采沉陷過程具有復雜的非線性特征，本文選用支持向量機（SVM）算法建立預測模型。

2.1支持向量機算法原理

在礦山開采沉陷預測這一復雜且關鍵的課題中，支持向量機 （SVM）因其對非線性問題出色的處理能力，成為備受矚目的研究手段。該方法依托統計學習理論，其核心要義在于確定一個最優超平面，使得正負樣本點與該超平面的間隔達到最大，進而實現精準的分類效果。開采沉陷現象涉及眾多復雜因素，呈現高度的非線性特征。SVM巧妙運用核函數技巧，將原始輸入數據映射至高維特征空間。這一過程如同開啟了一扇新的大門，將原本難以處理的非線性問題轉化為線性問題，顯著提升了模型對開采沉陷的預測精度。在構建開采沉陷預測模型時，SVM的數學表達式為：

其中， α_i 作為拉格朗日乘子， y_i 在優化目標函數的過程中扮演著關鍵角色； K（x，x_i） 是樣本標簽，用于明確樣本的類別屬性；核函數，是實現數據向高維空間映射的核心要素；b為偏置項，用于對超平面的位置進行精細調整。經對測量數據特征指標的深度剖析與處理，結合SVM的強大學習能力，可構建出高精度、強泛化能力的預測模型，為礦山開采沉陷的精準預測與科學防治提供有力技術保障。

2.2模型訓練與優化

在開采沉陷預測模型的搭建環節，模型訓練與優化是重中之重。初始階段，需將獲取的測量數據特征指標，依據科學方法拆分為訓練集與測試集。緊接著，運用訓練集對SVM算法開展模型訓練流程。為達成模型在測試集上具備卓越預測性能的目標，運用網格搜索技術，對核函數參數以及正則化參數展開深入優化。核函數參數的抉擇，關乎數據在高維空間映射的成效，正則化參數則旨在調和模型復雜度與泛化能力之間的矛盾。經悉心優化后的SVM預測模型，可精確預判新的開采沉陷態勢，其數學表達式為：

y=f（x₁，x₂，…，x_n）

x₁，x₂，…，x_n 其中表征影響開采沉陷的特征因素，y代表預測的開采沉陷數值，該模型為開采沉陷的精準預測筑牢理論根基，具備顯著的學術與應用價值。

3.開采沉陷預測模型的驗證與分析

為驗證所構建的SVM預測模型的有效性，將其應用于某煤礦實際開采案例進行分析。

3.1數據概況

在針對SVM預測模型開展驗證工作時，研究聚焦于山西省某煤礦長壁采煤工藝的相關數據。該數據集囊括了2017年1月至2023年12月長達84個月的測量記錄，內容涉及地質條件、開采工藝參數以及地表沉陷量等關鍵數據[1]。對這些數據進行深度挖掘與分析，有助于全面評估模型的預測效能。

由表1可見，煤層埋深、傾角、采高、采進速度以及最大沉陷量等參數均有一定波動，但總體分布較為集中，為模型驗證提供了可靠的數據支撐。通過對比模型預測值與實際測量值，可進一步探究SVM預測模型在實際開采場景中的適用性與精確度。

3.2模型驗證與分析

為評估SVM預測模型在煤礦開采沉陷預測中的實用性，對所獲取的測量數據進行了合理劃分。具體而言，將 70% 的數據用于模型訓練，以構建預測模型，剩余 30% 的數據則作為測試集，用于檢驗模型的預測效果[2]。通過對比實測沉陷值與模型預測值，具體對比情況如圖1所示。

可以看出SVM模型能夠較為準確地刻畫開采沉陷的動態變化，實測值與預測值之間呈現出較高的契合度，這表明模型在預測開采沉陷方面具有較好的性能。為了更深入地量化模型的預測精度，進一步計算了平均絕對誤差（MAE）和均方根誤差（RMSE），這兩個誤差指標均相對較小，說明模型預測結果與實際測量值之間的偏差不大，預測精度較高。鑒于此，該SVM模型可為煤礦開采沉陷的預測提供有力支持。

4.結束語

本文闡述了基于煤礦測量數據驅動的開采沉陷預測模型構建路徑。先對煤礦測量數據采集、預處理，提取與開采沉陷密切相關的關鍵特征指標，再利用SVM算法構建模型，結合實際案例驗證。實踐顯示，該模型能較準預測開采沉陷態勢，為煤礦安全生產提供有力支撐。能

參考文獻：

[1]王文才、吳周康、王鵬等。基于多函數交叉的地表動態沉陷預測模型及應用[J].煤礦安全，2023，54（10）：154-160.

[2]和剛、王彬、陳虎東。煤礦開采沉陷預測模型的三維虛擬仿真[J]煤炭技術，2022，41（09）：49-52.作者單位：山東里能里彥礦業有限公司