基于案例推理的煤与瓦斯突出预警模型研究
李全贵1,2, 李建波1,2, 胡千庭1,2, 吴江杰1,2, 郑梦浩1,2, 李赏1,2, 周俊江1,2
1.重庆大学 煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室
2.重庆大学 资源与安全学院
国家重点研发计划项目 2022YFC3004704
李全贵，重庆大学副教授，博士生导师，兼任重庆市科学传播专家、International Journal of Coal Science &Technology编委、《中国矿业大学学报》《煤田地质与勘探》、《煤炭学科技术》等期刊青年编委。主要从事矿山动力灾害防控、瓦斯智能监控预警、煤层气开发等研究，主持国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题、省部级纵向课题等项目5项，以骨干身份参与国家科技重大专项、重点研发等项目12项，制定国家标准2项、行业标准2项，授权发明专利17项，登记软件著作权5项，在煤炭学报、Rock Mechanics and Rock Engineering等期刊发表论文30余篇，获中国煤炭工业协会等科技奖励12项，成果在山西、陕西、贵州等省矿区应用。
摘要
主要内容
1. CBR突出预警模型
图 1 CBR预警模型流程图
1.1 案例表示
表 1 煤与瓦斯突出事故案例总框架
表 2 主题信息子框架
表 3 事故描述子框架
表 4 预警方案子框架
1.2 案例检索
1.2.1 局部相似度计算
1.2.2 全局相似度计算
1.3 权重的GWO分配算法
1.3.1 灰狼种群等级划分
图 2 灰狼种群等级划分
1.3.2 包围猎物
1.3.3 捕食猎物
1.3.4 设计目标函数
图 3 GWO算法流程图
2. 系统开发
2.1 系统架构
图 4 CBR突出预警系统主页面
2.2 数据库与指标体系
表 5 煤与瓦斯突出事故案例数据库
图 5 煤与瓦斯突出预警指标体系
3. 实例验证
3.1 案例表示
表 6 主题信息子框架
表 7 案例描述子框架
3.2 案例检索结果及分析
表 8 相似度对比分析
图 6 鹤煤六矿煤与瓦斯突出事故案例检索结果
3.3 案例重用
表 9 S11案例事故预警信息
将以上案例重用结论与鹤煤六矿实际突出原因对比分析发现，确实存在防突效果检验失真，钻孔施工未有效落实等情况，且指标权重最大的煤层平均厚度在鹤煤六矿实际突出原因中也有所体现。由此得出，所搭建的基于案例推理的煤与瓦斯突出预警系统可有效预警突出危险并给出决策。
4. 结论
1) 提出一种基于CBR的突出预警模型。首先，采用K最近邻算法评估当前案例与各历史案例的指标相似度；然后，采用GWO算法进行权重优化并计算全局相似度；最后，检索出相似度最高的历史案例，并进行案例学习和案例保存。
2) 通过对数据库内容和实现方法的研究，构建了基于CBR的煤与瓦斯突出历史案例检索页面，完成了突出预警系统的架构设计和Web开发。
3) 以河南鹤煤六矿突出事故为例，对突出预警系统进行验证，结果表明：鹤煤六矿突出事故与S11历史案例(新义矿业“5 · 22”一般煤与瓦斯突出事故)匹配相似度达0.949。分析其事故发生原因，与该矿实际情况相一致。证明了本系统在预警与决策上的有效性。
李全贵, 李建波, 胡千庭, 吴江杰, 郑梦浩, 李赏, 周俊江. 基于案例推理的煤与瓦斯突出预警模型研究[J]. 矿业安全与环保, 2023, 50(5): 24-29, 36. doi: 10.19835/j.issn.1008-4495.2023.05.004.
LI Quangui, LI Jianbo, HU Qianting, WU Jiangjie, ZHENG Menghao, LI Shang, ZHOU Junjiang. Research on early warning model of coal and gas outburst based on case-based reasoning[J]. Mining Safety & Environmental Protection, 2023, 50(5): 24-29, 36. doi: 10.19835/j.issn.1008-4495.2023.05.004.
