CN110633504A - 一种煤层瓦斯渗透率预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及煤矿安全以及煤层气开发技术领域，特别涉及一种煤层瓦斯渗透率预测方法。包括以下步骤：(1)收集煤矿相关数据包括：瓦斯压力、储层温度、抗压强度，有效应力四个参数以及对应的渗透率并对四个参数进行处理；(2)设置Elman网络相关参数，初步建立网络预测模型，确定网络结构；(3)设置遗传算法相关参数并与神经网络模型相结合；(4)利用训练数据对建立的遗传算法优化的神经网络预测模型进行训练；(5)利用预测数据对建立起来的预测模型精度进行评估。本发明利用遗传算法对神经网络参数进行优化，提高了模型预测精度，为煤层瓦斯渗透率预测提供了一种新的方法，大大提到了预测的准确性。

Description

一种煤层瓦斯渗透率预测方法
技术领域
本发明涉及煤矿安全以及煤层气开发技术领域，特别涉及一种煤层瓦斯渗透率预测方法。
背景技术
我国煤炭资源丰富，储量排名世界第二。在开采时安全事故频发，造成人员伤亡及大量的经济损失，其中大部分事故是由煤层瓦斯造成的。煤矿在开采过程中，原有的瓦斯应力场以及地应力场受到破坏，瓦斯在这两种力的作用下运动失稳，造成瓦斯突出等矿井灾害。因此，如何有效在煤炭开采过程中预防瓦斯突出问题，是目前亟待解决的问题。
Elman模型是一种实用性强、可靠性高的网络预测模型，已经普遍应用于生产实践当中，但其有极易陷入局部极小值点而不能达到最优的缺点，影响预测的精度。
发明内容
为解决实际工程问题以及现有技术中存在的缺点不足，本发明提供了一种利用遗传算法对神经网络参数进行优化的预测模型，提高了模型预测精度，具有很强的实用性和可操作性，是一种适宜推广的煤层瓦斯渗透率预测方法。
为了达到上述技术目的，本发明提供了煤层瓦斯渗透率预测方法，该方法包括：
步骤1，煤矿相关数据收集，并对相关数据进行预处理；
步骤2，设置Elman网络相关参数，初步建立网络模型，确定网络结构；
步骤3，设置遗传算法相关参数并与神经网络模型相结合，建立GA-Elman网络模型；
步骤4，利用训练数据对建立的神经网络进行训练；
步骤5，利用预测数据对训练好的预测模型精度进行评估；
其中，步骤1中的煤矿相关数据包括：瓦斯压力、储层温度、抗压强度以及有效应力四个影响因素以及对应的渗透率，为了避免数据单位差别较大影响效果，对其进行归一化处理，使其数据值介于[0，1]之间，其归一化公式为：
Figure BDA0002174517250000021
式中，xn为原始采样参数，xmin为输入同种参数中的最小值，xmax为输入同种参数中的最大值。
所述步骤2中的相关参数包括：输入层神经元节点数，隐含层神经元节点数，输出层神经元节点数，以及网络创建函数、网络训练函数、学习动量参数、学习速率、迭代目标、最大迭代次数等。
所述步骤2中输入层神经元节点数和输出层神经元节点数根据输入输出参数确定，分别为4个和1个；隐含层神经元节点数根据经验公式进行选取，并对选出的节点数运用剪枝法进行实际训练，评估，最终确定为9个，经验公式如下所示：
式中，n为输入层节点数；m为输出层节点数；a为1到10任意数。
所述步骤3中遗传算法优化神经网络主要包括以下几个步骤：
步骤(1)，初始化种群P，包括交叉概率Pc、变异概率Pm、终止代数T、代沟G等.采用二进制编码对Elman神经网络的权值以及阈值进行编码，确定种群的初始规模M并随机生成初始种群。
步骤(2)，计算每个个体的适应度并进行排序，根据公式对个体进行选择，式中fi为第i个个体适应度值，其适应度值用误差平方和Ei进行衡量，Ei为第i个个体的网络总误差，其计算公式如下所示
Figure BDA0002174517250000032
Figure BDA0002174517250000033
式中：i为染色体个数，i＝1，2，…，n；k为学习样本数，k＝1，2，…，m；ro为目标输出值；d为期望输出值。
步骤(3)，以交叉概率Pc进行交叉操作来获取新的优良个体，没有进行交叉操作的个体则进行自我复制操作。
步骤(4)，以变异概率Pm进行变异操作来保持个体的多样性以确保遗传算法的有效性。
步骤(5)，将经过步骤(3)和步骤(4)产生的个体***原种群，形成一个新种群，再进行第二步操作。
步骤(6)，重复上述步骤(2)～(5)直到找到符合要求的个体，然后将最终确定的最优个体，即网络权值和阈值带入到神经网络模型中进行训练以及判别。
步骤3中遗传算法相关参数包括种群大小、最大遗传代数、代沟、交叉概率、变异概率以及个体长度，其具体值设置如下表所示：
表1遗传算法参数设置
Figure BDA0002174517250000041
步骤4中对收集到的数据进行分类，分成训练数据集和预测数据集，训练数据进行网络模型的训练，预测数据进行模型精度检测。
步骤5中利用预测数据对建立起来的预测模型精度进行评估，其评价指标预测精度。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是：
本发明中的煤层瓦斯渗透率预测方法，通过收集煤层相关数据，利用归一化公式对收集原始数据进行归一化，减少了数据单位差对结果的影响。利用MATLAB软件建立Elman神经网络模型，结构简单实用。利用遗传算法对Elman神经网络进行优化，提高了预测精度，提高了模型适应性，使模型具有很强的实用性和可操作性，为煤层瓦斯渗透率预测提供了一种新的方法，提高了层瓦斯渗透率预测的精确度。
附图说明
图1：本发明的流程图。
图2：Elman神经网络结构图。
图3：不同中间节点数训练效果。
图4：遗传进化过程图。
图5：神经网络训练误差变化图。
图6：预测结果图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合具体实施例及附图表，对本发明进一步详细说明。
如图1-6所示，煤层瓦斯渗透率预测方法，具体包括如下步骤：
1、数据收集与处理
本发明收集到50组煤矿信息，每组数据包括有效应力，MPa；瓦斯压力，MPa；储层温度，℃；抗压强度，MPa；渗透率，10-15m2；，并对每个因素运用公式(1)进行归一化。
Figure BDA0002174517250000051
Figure BDA0002174517250000061
Figure BDA0002174517250000071
Figure BDA0002174517250000081
选取处理好的40组数据作为网络训练数据，10组数据作为网络预测数据来预测其精度以及泛化能力。
2、神经网络设置
根据步骤1收集处理的数据特点，确定神经网络节点数，包括输入节点、隐层节点以及输出层节点，其输入数据有四个，分别为瓦斯压力，储层温度，抗压强度，有效应力，因此其输入层节点数为4，输出数据有一个，为渗透率，因此输出层节点数为1，隐层节点通过公式(2)进行选择。如图2所示，x为输入参数；y为输出参数；ωij为第i个输入层节点与第j个隐含层节点之间的权值；βk1为第k个隐含层节点与输出层节点之间的权值；αl第l个承接层节点到第l个隐含层节点之间的权值。经过计算均方误差，其结果如图3所示。最终确定隐层节点为9个。
神经网络其他参数，包括网络创建函数，训练函数，动量参数，学习速率，迭代目标以及最大迭代次数设置如表2所示。
表2 Elman网络具体参数设置表
Figure BDA0002174517250000082
Figure BDA0002174517250000091
3、遗传算法与神经网络结合
设置遗传算法的相关参数，本实例其具体参数设置见表1。
表1遗传算法参数设置
Figure BDA0002174517250000092
利用遗传算法工具箱建立符合表1的遗传算法，并与神经网络相结合建立起预测模型。
利用40组训练数据对建立好的GA-Elman神经网络进行训练，其具体步骤包括：初始权值及阈值确定，适应度计算，选择操作，交叉操作，变异操作等，最终得到最优的网络权值以及阈值。遗传进化过程如图4所示，神经网络训练误差变化如图5所示。
4、模型精度及泛化能力评价
把10组未参与网络训练的数据带入网络模型当中，计算预测渗透率以及实际渗透率之间的预测精度、均方误差以及相关系数，对模型性能进行评价，其预测结果如图6所示，通过计算，10组预测数据其预测精度为93.24％，与实际数值基本一致，满足实际工程需要。

Claims (8)

1.一种煤层瓦斯渗透率预测方法，其特征在于，所述方法基于GA-Elman神经网络，包括以下步骤：
步骤1：煤矿相关数据收集，并对相关数据进行预处理；
步骤2：设置Elman网络相关参数，初步建立网络模型，确定网络结构；
步骤3：设置遗传算法相关参数并与神经网络模型相结合，建立GA-Elman网络模型；
步骤4：利用训练数据对建立的神经网络进行训练；
步骤5：利用预测数据对建立起来的预测模型精度进行评估。
2.根据权利要求1所述的煤层瓦斯渗透率预测方法，其特征在于，所述步骤1中的煤矿相关数据包括：有效应力、瓦斯压力、储层温度以及抗压强度四个影响因素以及对应的渗透率，并为了避免数据单位差别较大影响效果，对其进行归一化处理，使其数据值介于[0，1]之间，其归一化公式为：
Figure FDA0002174517240000011
式中，xn为原始采样参数，xmin为输入同种参数中的最小值，xmax为输入同种参数中的最大值。
3.根据权利要求1所述的煤层瓦斯渗透率预测方法，其特征在于，所述步骤2中的相关参数包括输入层神经元节点数，隐含层神经元节点数，输出层神经元节点数，以及网络创建函数、网络训练函数、学习动量参数、学习速率、迭代目标、最大迭代次数。
4.根据权利要求1所述的煤层瓦斯渗透率预测方法，其特征在于，所述步骤2中输入层神经元节点数和输出层神经元节点数根据输入输出参数确定，分别为4个和1个；隐含层神经元节点数根据经验公式进行选取，并对选出的节点数运用剪枝法进行实际训练，评估，最终确定为9个，经验公式如下所示：
Figure FDA0002174517240000021
式中，n为输入层节点数；m为输出层节点数；a为1到10任意数。
5.根据权利要求1所述的煤层瓦斯渗透率预测方法，其特征在于，所述步骤3中遗传算法优化神经网络主要包括以下几个步骤：
步骤(1)：初始化种群P，包括交叉概率Pc、变异概率Pm、终止代数T、代沟G，采用二进制编码对Elman神经网络的权值以及阈值进行编码，确定种群的初始规模M并随机生成初始种群；
步骤(2)：计算每个个体的适应度并进行排序，根据公式
Figure FDA0002174517240000022
对个体进行选择，式中fi为第i个个体适应度值，其适应度值用误差平方和Ei进行衡量，Ei为第i个体的网络总误差，其计算公式如下所示
Figure FDA0002174517240000024
式中：i为染色体个数，i＝1，2，…，n；k为学习样本数，k＝1，2，…，m；ro为目标输出值；d为期望输出值；
步骤(3)：以交叉概率Pc进行交叉操作来获取新的优良个体，没有进行交叉操作的个体则进行自我复制操作；
步骤(4)：以变异概率Pm进行变异操作来保持个体的多样性以确保遗传算法的有效性；
步骤(5)：将经过步骤(3)和步骤(4)产生的个体***原种群，形成一个新种群，再进行下一步操作；
步骤(6)：重复上述步骤(2)～(5)直到找到符合要求的个体，然后将最终确定的最优个体，即网络权值和阈值带入到神经网络模型中进行训练以及判别。
6.根据权利要求1所述的煤层瓦斯渗透率预测方法，其特征在于，所述步骤3中遗传算法相关参数包括种群大小、最大遗传代数、代沟、交叉概率、变异概率以及个体长度，其具体值设置如下表所示：
Figure FDA0002174517240000031
7.根据权利要求1所述的煤层瓦斯渗透率预测方法，其特征在于，所述步骤4中对收集到的数据进行分类，分成训练数据集和预测数据集，训练数据进行网络模型的训练，预测数据进行模型精度检测。
8.根据权利要求1所述的煤层瓦斯渗透率预测方法，其特征在于，所述步骤5中利用预测数据对建立起来的预测模型精度进行评估，其评价指标为预测精度。
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