Анализ влияния факторов на прогноз динамических явлений в углепородном массиве при ведении горных работ Текст научной статьи по специальности «Энергетика и рациональное природопользование»

УДК 622.83

АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ПРОГНОЗ ДИНАМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ В УГЛЕПОРОДНОМ МАССИВЕ ПРИ ВЕДЕНИИ ГОРНЫХ РАБОТ

Евгений Игоревич Журавлев

Институт проблем комплексного освоения недр РАН, 111020, Россия, г. Москва, Крюковский тупик, 4, аспирант, лаборатория геотехнологических рисков освоения недр, тел. (495)360-76-11, e-mail: engene@mail.ru

Сергей Александрович Вартанов

Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, Московская школа экономики, 111020, Россия, г. Москва, 119991, МГУ им. М. В. Ломоносова, д. 1, корпус 61, кандидат физико-математических наук, старший преподаватель, тел. (495)510-52-67, e-mail: sergvart@gmail.com

Для обеспечения безопасного ведения горных работ на угольных шахтах необходимо ведение постоянного мониторинга за напряженно-деформированным состоянием породного массива для заблаговременного предупреждения работников шахты о небезопасных быстро-протекающих динамических явлениях. Внедрение систем прогноза динамических явлений на угольных шахтах позволяет наглядно и своевременно предоставлять горному оператору сведения о безопасности ведения горных работ на различных участках шахтного поля.

Ключевые слова: система анализа, прогнозирование, нейросетевые технологии, программный инструментарий, агентное моделирование, механизированная крепь, добычной комбайн.

ANALYSIS OF THE EFFECT EXERTED

BY DIFFERENT FACTORS ON FORECAST-ING OF DYNAMIC

PHENOMENA IN COAL AND ROCK MASS UNDER MINING

Evgeni I. Zhuravlev

Institute of Integrated Mineral Development, Russian Academy of Sciences, 111020, Russia, Moscow, 4 Kryukovsky tupik, Postgraduate student, Research Laboratory for Geotechnical Risks of Mineral Mining, tel. (495)360-76-11, e-mail: engine@mailr.ru

Sergei A. Vartanov

Moscow School of Economics, Lomonosov Moscow State University, 119991, Russia, Moscow, 1 Leninskie gory, Bld. 61, Candidate of Physico-Mathematical Sciences, Senior Lecturer, Department of Econometrics and Mathematical Methods in Economics, tel. (495)510-52-67, e-mail: sergvart@gmail.com

Sustainable safety of coal mining requires continuous monitoring of stress-strain state of rock mass for the advance warning of mine personnel on hazardous fast-running dynamic phe-nomena. Introduction of forecasting systems for dynamic phenomena in coal mines enables a mine operator to have graphical and prompt information on safety of different areas within a mine field.

Key words: analysis system, forecasting, neural network technologies, software tools, agent-based modeling, powered supports, heading machine.

При возрастании глубины разработки и интенсификации добычи угля вероятность динамических явлений повышается. Одной, из трудностей прогноза динамических явлений является недостаточно изученный механизм формирования очагов удароопасности и выбросоопасности и их распределения в пространстве. При увеличении темпов отработки пластов существенно расширяется область потенциального развития динамических явлений, в виде роевых потоковых сейсмических событий (глубинные толчки), крупных массовых обрушений кровли, пучения почвы, появления зон повышенного горного давления, зависание и задержки в посадке кровли, разрушение целиков, деформирование и потеря работоспособности секции крепи и т.д.

Для моделирования динамических процессов формирования и развития очага повышенного напряжения в угольном пласте необходимо учитывать большое количество количественных и качественных факторов [1]. Некоторые факторы, оказывающие влияние на процессы зарождения, развития и релаксации очага напряженного состояния угольного пласта количественно не определить [2]. Поэтому оценку влияния таких факторов на динамику развития очага необходимо производить статистическими методами. Моделирование сложных быстропротекающих динамических процессов с целью прогнозирования, к которым относятся геодинамические процессы, происходящие в угольном пласте, необходимо учитывать большое количество факторов, количественно и качественно характеризующие его состояние. В большинстве случаев факторы, оказывающие влияние на процессы зарождения, развития и релаксации очага напряженного состояния угольного пласта количественно определить сложно. Оценку влияния таких факторов на динамику развития очага необходимо производить статистическими методами. Поэтому, необходимо выделить факторы геофизической природы и факторы, которые можно оценить статистическими методами, оказывающие наибольшее влияние на процесс формирования очага геодинамического явления. Все влияющие факторы и их статистические оценки делятся на латентные, которые в силу неполноты знаний о протекающих процессах на современном уровне невозможно оценить и действующие полужирным начертанием выделены значащие факторы:

♦ факторы/статистические оценки в виде данных, получаемые с помощью мониторинга, оказывающие наибольшее влияние на процесс формирования состояния угольного пласта: количественное значение активностей, значения энергетических составляющих эмиссий, местоположение источника явления относительно забоя и величина опасной зоны, прочность и изменчивость прочности угля, трещиноватость, наличие зеркал скольжения, форма забоя, количество дренажно-разгрузочных скважин, способ управления кровлей, наличие целиков на соседних пластах;

♦ факторы, характеризующие состояние рудничной атмосферы в виде данных аэрогазового контроля: содержание метана, оксида и диоксида углерода, скорость воздушных потоков, угольной пыли;

♦ факторы (данные), характеризующие режим горных работ: работа/простой, тип выемочной машины, скорость выемки;

♦ статистические оценки динамических процессов в угольных пластах: плотность распределения динамических явлений в пространстве, плотность распределения энергии динамических явлений в пространстве.

Для учета факторов и статистических оценок создана математическая модель прогноза и оценки опасности влияния геодинамических явлений на безопасность ведения горных работ в виде функции £ = /,^К), ^ -статистические оценки, определяющие опасность возникновения динамического явления. Функция £ формируется на основе представленных временными рядами сейсмической и сейсмоакустической эмиссий, параметров состояния рудничной атмосферы, режимов горных работ и статистических оценок, характеризующих распределение очагов динамических явлений. Все факторы можно представить в виде булевых функций с параметрическими ограничениями.

Для прогноза динамических явлений необходимо спрогнозировать значения каждого фактора/статистической оценки, определяющих опасность возникновения геодинамического явления в угольном пласте (рис. 1). Для каждого фактора/статистической оценки подбирается оптимальный вид закона изменения во времени по критерию минимизации дисперсии ошибки (линейный, квадратичный, кубический, гиперболический, логарифмический, степенной и экспоненциальный).

Рис. 1. Области оценки опасности динамических явлений

в угольном пласте

Оценки точности прогноза производятся на основе коэффициента детерминации, F-критерия Фишера, ^критерия Стьюдента и критерия Дарбина-Уотсона. Это позволяет добиться того, что наличие случайных ошибок не при-

ведет к значительному ухудшению качества прогноза фактора/статистической оценки. Оптимальной функцией аппроксимации временного ряда будет функция, у которой коэффициент детерминации наиболее близок к единице:

л2 = 1 -^ )2)/Ь(у - у)2),

где у - выборочные данные, а £ - соответствующие им значения аппроксимации.

Точность прогноза тем выше, чем меньше величина разности между прогнозируемым и фактическим значением. Вычислить погрешность прогноза возможно только в будущем, после выполнения прогноза. Для априорной оценки достоверности прогноза определяют его доверительный интервал на основе вероятности реализации соответствующего прогноза (уровня значимости прогноза). При этом прогноз оценивается величиной доверительного интервала для заданной вероятности его осуществления, а под достоверностью понимают оценку вероятности осуществления прогноза в заданном доверительном интервале. Таким образом, точность прогноза выражается с помощью вероятностных пределов фактической величины от прогнозируемого значения.

Доверительный интервал уменьшается при увеличении продолжительности наблюдения (периода основания прогноза) и растет с увеличением периода упреждения прогноза. Величина доверительного интервала рассчитывается по формуле, при вероятности: Р = 0,997 • А = ±3<ги, где ап - среднеквадратичная ошибка прогноза. Для вычисления доверительного интервала с помощью коэффициента Стьюдента используется формула: А = ^Бу, где Бу - выборочная

среднеквадратичная ошибка функции аппроксимации, га - значение г - статистики Стьюдента. Доверительный интервал для прогноза учитывает в себе не только оценку неопределенности тренда, но и возможность отклонения от этого тренда и рассчитывается так: уг+г = ук ±А = ук ±, где Бп - среднеквадратичная ошибка прогноза, вычисляемая по формуле:

£П =

1 +1 + (X* -X)2 (X, -X)

п V *=1 Л V ,=1 у

Л /Г п Л

2

хк и х - заданное и среднее значения фактора/статистической оценки х .

На основе анализа горно-геологических характеристик пластов, режимов горных работ были выявлены закономерности совместного влияния факторов/статистических оценок на определение опасности динамических явлений в угольных пластах (табл. 1).

В итоге экспериментальные весовые значения влияющих факторов/статистических оценок вид функции Б для оценки опасности геодинамических явлений в угольном пласте приняла вид:

£ = 0,1172^ + 0,2283^ + 0,2036^ + 0,1172 ^ + 0,1666^ + 0,0802^ + 0,0431Р7 + 0,043.

Таблица 1

Факторы/статистические оценки определения опасности динамических явлений в угольных пластах

№ Наименование Значение влияния Степень влияния Ранг

1 Подвигание забоя 0,1172654 Средняя 4

2 Количественное значение активностей 0,2283765 Высокая 1

3 Значение энергетических составляющих эмиссий 0,2036852 Высокая 2

4 Содержание метана 0,1172654 Средняя 4

5 Местоположение источника явления относительно забоя и величина опасной зоны 0,1666481 Средняя 3

6 Амплитудно-частотная характеристика выявленного явления 0,0802284 Низкая 5

7 Плотность распределения динамических явлений в пространстве 0,0431914 Низкая 6

8 Плотность распределения энергии динамических явлений в пространстве 0,0431914 Низкая 6

В зависимости от специфики разработки угольных месторождений необходимо использовать несколько градаций оценки опасности динамических явлений в угольном пласте. В целом по шахтному полю опасность геодинамических явлений в угольном пласте на основе сейсмических измерений следует оценивать двумя уровнями «неопасно»/«опасно». В очистных и проходческих забоях, на основе анализа сейсмоакустической эмиссии опасность геодинамических явлений в угольном пласте следует оценивать четырьмя уровнями «не опасно», «слабоопасно», «среднеопасно» и «сильноопасно» (табл. 2).

Таблица 2

Градация оценки величины опасности динамических явлений

Вид классификации Наименование состояния Интервал варьирования параметра

Двухуровневая Опасное М,5)

Не опасное [0,5;0]

Четырехуровневая Не опасное [0;0,2)

Слабоопасное [0,2;0,4)

Среднеопасное [0,6;0,8)

Сильноопасное [0,8;1]

При проведении экспериментов на шахте им С. М. Кирова (г. Ленинск-Кузнецкий) и шахте Заполярная (г. Воркута) на основе анализа данных были

выявлены некоторые закономерности при мониторинге угольного пласта и статистических закономерностей подготовительных процессов и уровни допустимых ошибок прогноза (табл. 3 и 4).

Таблица 3

Допустимые уровни ошибок прогноза на ш. им. С.М.Кирова

Период наблюдения Кол-во ошибок 1-го рода,% Кол-во ошибок 2-го рода,% Ошибка прогноза,%

1-31.03.2015 27 18 45

1-30.04.2015 24 17 41

1-31.05.2015 21 17 38

Таблица 4 Допустимые уровни ошибок прогноза на ш. Заполярная

Период наблюдения Кол-во ошибок 1-го рода,% Кол-во ошибок 2-го рода,% Ошибка прогноза,%

1-28.02.2015 34 25 59

1-31.03.2015 27 21 48

1-30.04.2015 25 19 44

Заключение. Для прогноза выбросоопасности и удароопасности динамических явлений в угольном пласте необходимо помимо определенных геофизических характеристик углепородного массива учитывать косвенные измерения количества и энергий сейсмоакустических активностей и прямые тензометри-ческие измерения оценки состояния массива горных пород.

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 16-17-00029).

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Журавлев Е.И., Федотов Г.С., Пикель К.С. Автоматизированный прогноз напряженного состояния массива горных пород на основе экстраполяции характеристик сейсмической и сейсмоакустической эмиссии с помощью нейросетевых технологий // ГИАБ. № 9. 2015. Сборник трудов симпозиума «Неделя горняка - 2015». С.404

2. Журавлев Е.И. Комплексирование разнородных данных о состоянии углепородного массива, параметров аэрогазового контроля и работы комбайна для расчета прогноза гео- и газодинамических явлений в аналитической геоинформационной системе шахты // ГИАБ. № 8. 2015 Сборник трудов симпозиума «Неделя горняка - 2015». С. 373

© Е. И. Журавлев, С. А. Вартанов, 2016