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第27卷第4期1998年12月中国矿业大学学报JournMofChinaUniversityofMining&TechnologyVoL27No.
4Dec1998……一……应y基于地测信息的工作面生产指标预测及其应用.
c筮焦宝文汪应宏(中国矿业大学采矿工程系徐州221008)张铁岗郭黎明摘要以平顶山矿区实际资料为基础,研究了基于地测信息的工作面生产指标预测方法,建立了预测模型,并探讨了模型应用从而将生产经营决策内容赋于地剐资料之中.
提高了管理决策的科学·l生、准确性,关键词些堕型量篮&,塑盘,兰,预测,模型,簦圭茎垂绻一中图分类号TD163;TD82;F406,1/第一作者简介汪云甲,男,1960年生,副教授,工学硕士煤矿地测工作者的主要任务是获取地表、煤层与开掘巷道的几何信息及地质信息,编绘成图,以井上下对照图、采掘工程平面图、采面地质(测量)说明书等形式提供给有关部门,用于规划、设计及指导开采,众所周知,煤炭资源开发的经济效果不仅取决于地下埋藏资源的数量,在很大程度上还取决于其赋存状态、煤种煤质、地理位置,即资源条件.
显然,在煤矿,地测人员对资源条件了解虽充分,但他们目前一般仅限于提供信息,未能有效过问或参予与其密切相关的生产指标确定与管理决策,而管理决策中由于对资源条件缺乏深入研究与分析所造成的计划不当、决策失误的例子屡见不鲜.
因此,使地测信息管理与生产指标确定及辅助决策连成有机整体,将经济内容赋于地测资料与图纸之中,既是现场的客观要求,也是提高地测人员作用的重要途径.
本文结合平顶山矿区的实际,以工作面为基本单元,介绍这方面的部分研究成果.
1关系模型与预测模型图1为工作面生产指标预测模型建立与应用研究流程图.
关系模型与预测模型的一般形式为;—f'(z),(1)z—f(x,),(2)式中:为工作面生产指标,可指单产、工效、成本、收蒂日期1997—12—22佛利润、采出率等;为资源条件因素(从地测资料中获取),既可包括断层、褶曲等单个资源条件因素,又可指多个因素的综合评价值(z的量化、选取取决于特定的生产指标及研究目的);Y为非资源条件因素,可指管理水平、设备、时间等赋经营内容于地测资料之中矿图(采掘工程平面图、煤层底板等高线图……)数据报表(采面地质说明书,矿井地质报告……)与件综台评价、分ll类、预测ll管理决策工作面资源条件与生产指标关系模型、生产指标预测模型生产经营数据、人员暮质、机械装备等资料囤1预测模型建立与应用研究流程囤H1Theflowchartofmode[establishmentandapplicationresearch式(1)是式(2)的基础,而,Y的正确选取与量化又是建立模型的关键.
工作面资源条件(图2)量化可分为5类:1)几何参数型如采高、倾角、工作面几何尺寸、采深、灰分等;2)综合指数型如断层、摺雎、岩浆侵入、薄煤带、煤层稳定性、夹矸、底板稳定性等;http://www.
paper.
edu.
cn382中国矿业大学学报第27卷I煤层稳定性l夹矸I采高I采睬I工作面几何尺寸{蠢鼻薹工作面资源条件J顶底板条件{妻簧顶J地质构造{莩妻装侵入【凳出定级差收益的基础.
关于特定年份关系模型,目前已有相关研究D],但尚未见到兼顾时间与资源条件动态(变化)特性的建模实践.
作者在研究中依据平顶山各矿1991~1995年资源条件及成本数据,对资源、时间与成本的关系采用稳健趋势面分析、二维时间序列分析等方法进行比较分析,提出了图3所示的建模方法与流程.
图中为年矿第个资源条件因素,由所有工作面相应因素按产量(动用储量)加权而得为年矿资源条件综合评价值,初次迭代时权重由层次分析法确定;≈一,(z)为t.
年所有各矿资料建立的资源条件(,¨)与吨煤成本(≈)的关系模型,据各年相应模型优_('一选而得;一了1)根据T——to,并一—fq-1,o=f(x)数据建立;(b)为据五b及/丁)采用神经元网络方法得到的以t.
为基准年的成本预测值(优选准则为检验误差最小);Q,Q0分别为现时及初次迭代的预测检验误差;e为给定值.
未采年份的札综合勘探资料、巷道揭露信息及灰色预测结果确定[.
1996年的预测吨煤成本及实际成本比较表明,除个别发生安全事故的特殊矿井外.
12个矿的平均预测误差为6.
0,部分结果见表1.
除模型误差外.
表中误差还反映该局各矿的非资源性因素(如管理水平、人员素质)等的差异对成本的影响.
若不考虑模型误差.
当某矿实际成本小于预测成本时.
表明该矿管理水平等非资源因素较好.
图3建立成本与资源条件模型的流程图Fig.
3Theflowchart0festablishingtherelationmodelof~otll'ceconditionsandminingCOSt第4期汪云甲等:基于地测信息的工作面生产指标预测及其应用383采1预测成本与实际成本的比较Table1Thecomparisonbetweenthepredictedandactualvaluesof~nlngcost2工作面资源条件预测、评价与分类模型对未采工作面而言,预测生产指标必须首先预测资源条件.
(工作面周围巷道尚未完成的资源条件预测问题拟另文介绍当工作面周围巷道完成后),几何参数型量化值可以直接确定(只是某些参数采前采后可能不完全一致)、分级型量化值可以近似估计,综合指数型中的煤层稳定性、底板标高变化程度、夹矸等可由巷道揭露的资料估计,与工作面的实际数值相差一般不大,而断层、薄煤带、褶曲、岩浆侵人等因素预测难度较大口].
下面从管理决策的要求出发,介绍作者建立的统计预测模型及其效果E"].
1)断层我们选用了巷道揭露可以得到的3个断层指数对工作面断层破坏指数进行回归分析,表2为据大庄矿25个工作面的资料得到的相关系数.
表中h为断层落差,m为煤厚,为断层走向长度,5为影响(工作面)面积,为工作面断层总数,为工作面周围巷道揭露的断层总数,L为巷道总长度.
由表2可见,工作面内断层破坏指数^.
一>:(^.
/m)(/s),由^1一:hi/L预测效果较好.
如.
与^的回归方程为^.
一0.
1788^"",相关系数r一0.
9014,3个工作面的实际预测误差为29、32,远远高于相关解析公式的预测精度]、2)薄煤带依建立断层预测公式类似的思路,可量出相关巷道穿过的薄煤带长度及相应工作面内薄煤带面积5.
,求得C一6.
/L,C—S/s,据此可建立薄煤带因素量化值的统计预测模型、如据大庄矿25个工作面的资料,得到C一2、7568/10+0、896C~,r一0、906,5个工作面的实际预测误差为9、0、3)摺曲当工作面周围巷道掘完后,部分摺曲可直接圈定.
对在工作面内消失的摺曲,可以量得褶曲穿过巷道的长度ff,估计出褶曲高度h,根据实际揭露资料可以建立褶曲面积5与ff及h的统计关系.
由大庄矿16个工作面资料建立的5与,和h的回归方程为S一一6709.
664+70.
068/+237、477h,r一0.
866,4个工作面的实际预测误差为26.
77.
岩浆侵人可分为岩墙和岩床2种.
对岩床,可用与薄煤带类似的公式进行预测}对岩墙,一般可以根据巷道揭露的信息直接圈定.
考虑到影响开采的资源条件特性(图2),作者基于大量实际资料,综合运用模糊数学、数理统计、灰色系统、层次分析、神经元网络等方法建立了综合评价与分类模型.
利用模型及资源条件因素预测值,容易得到未采工作面资源条件综合评价值及类别.
在大庄矿已采的11个工作面中,作者依据巷道揭露信息及工作面实际信息分别求得了工作面资源条件预测值及实际值,两者平均相差0.
03.
我们还对大庄矿3个工作面进行了跟踪研究,采前采后因素量化值完全独立确定,由相应综合评价、采煤队及装备情况预测单产和工效,其单产平均相对误差为2.
33,工效平均相对误差为1.
20,能够满足计划、设计及管理决策要求.
采2巷道断曩破坏指数与工作面断量蕞坏指数的相关系数Table2ThecorrelationcoefficientofroadwayInde~andfacer矗I-It-damagedIndexes384中国矿业大学学报第27卷3几点认识与说明通过大量预测模型研究及实际效果分析,我们认为在建模过程中应注意以下几点.
1)优选资源条件因素量化值.
不同生产指标的影响因素及其量化值并不应总是完全一致,既要全面考虑,又要避免过分繁杂,优化的因素及其量化值是保证模型精度的前提.
2)不能盲目套用新方法,要注意其适用条件与准确,可靠性.
如灰色关联分析被许多学者用来确定权重或排序,作者用其确定断层破坏指数,得到k=n/S为最优,显然不符合实际.
进~步分析计算表明,对同样的原始数据,当数据序列变换方法或分辨系数不同时,得到的灰色关联度或关联序常常不一样.
因此,简单套用尽管也能得出结果,但可能不太准确甚至是错误的.
3)应注意多种方法并用,以进行比较、分析、验证,在此基础上进行综合,从而发现和克服单~方法的缺陷,取得较好效果.
4)采用稳健方法建立模型能较好地抑制或克服异值影响,较大幅度提高精度.
因为预测模型是根据已采部分的图纸及数据资料建立起来的,由于判断、制图等方面的误差或错误,加之生产矿山常常人为调整报表中数据,使异值不可避免且比例往往较大.
同时,资源条件因素数据分布较为复杂,因而采用稳健处理方法就显得非常必要:.
5)采矿系统及地测(资源条件)与开采经营数据的繁杂性、空间性、动态性,决定了模型建立及相应决策常常具有半结构化、非结构化特征,需用多个模型来解决同一问题.
同时还必须根据新资料、新情况对数据及模型进行不断更新与修改,以得到准确可靠、实时的结果.
决策支持系统的强大数据库功能和多模型支持、人机交互等特点决定了其具有解决上述问题的能力.
6)基于上述研究及平煤集团公司已有基础,作者开发了一套集图形与数据管理、模型建立、辅助决策为一体的工作面地测(资源条件)信息管理与决策支持系统.
利用该系统,一方面实现了采面地质(测量)说明书等地测文件及其图形编制、修改、存贮的计算机化,另一方面在这些文件与图纸上还增加了资源条件综合评价值、类别、单产、工效、成本、利润及采出率等预测值.
同时,该系统还易于纳入矿山安全、工况监测及生产调度指挥系统之中④,大大扩展了其信息量与功能.
地测人员只需在计算机终端上输入、评价、分析与预测,有关信息与结果可一并显示在矿及矿务局总调度室多个高分辨率的大屏幕上,并可在有关领导和技术科室的计算机终端上随时调阅,从而提高了管理决策的实时眭、科学性、准确性.
当前努力的方向是吸取其它学者的相关研究成果及GIS等技术[,进一步改进与完善,以拓展其应用范围.
4模型及系统应用上述模型与决策支持系统的建立,使采矿设计与管理决策充分、全面、准确考虑资源条件的影响成为可能,利用上述模型与系统进行的应用研究有以下几个方面.
1)为企业管理中有关目标值的制定提供依据.
当工作面准备巷道完成后,利用预测模型可以同时给出资源条件综合评价值、类别、单产、工效、成本和利润等预测值,据此可定出工作面招标承包基数、目标管理或模拟市场管理的有关目标值.
由于模型兼顾了资源条件、人员素质、设备等因素,因而比较全面、合理,在一定程度上避免了经验方法的主观性、片面性,有利于调动各方面的积极性.
2)确定经济可采储量,评估资源资产.
这项研究的关键是确定资源价格与勘探开发成本利用上述模型与系统,我们可以采用计算机模拟等方法研究煤质、煤厚、断层等资源条件因素或综合评价值与开发收益的关系,确定不同资源条件下的经济可采厚度,进而得到经济可采边界范围内的资源价值.
3)优选开采方法及回采工艺.
利用上述模型与系统,可以得出不同采煤方法、回采工艺的成本与产量,评价其适用性,优选开采方案.
如对平顶山矿区,当使用国产综采设备时,综采产量必须平均在3O万t以上.
一般应在35万t以上,由资源条件综合评价值与综采单产的关系模型可以得到适合综采的资源条件临界值:一矿为3.
83,四矿为4.
14,六矿为4.
1O.
同样,我们可得到平顶山矿区综采面的断层破坏指数临界值为0.
02.
当然,随着人员素质、科技水平及其它条件的变化,这些临界①1996年通过(原)煤炭部鉴定.
并获1997年(原)煤炭部科技进步奖第4期汪云甲等:基于地测信息的工作面生产指标预测及其应用值也会相应改变.
4)评价管理(或技术)水平,确定级差收益.
利用上述模型与系统,可以得到资源赋存条件、质量、数量等对成本、收益的影响规律,评价矿井自然条件,比较合理地确定级差成本及级差收益,进而对企业管理状况、技术水平等进行客观分析与评价.
如由模型分析表明,六矿、四矿采煤队对综采的的适应性(或技术)相当,但比一矿稍差,而在影响一矿各采煤队工效相对高低的因素中,资源条件占65,人员素质占22,机械装备占13,这就为制定采煤队考核与奖罚办法提供了依据.
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themethodofpredictingtheproductionin—dexesofcoalfacesonthebasisofgeologyandsurveyinformationisinvestigated.
Andpredictionmodelsareestablishedandtheirapplicationsarediscussed.
Theresearchcombinestheproductionandmanagementdeci-sion.
makingcoalfaceswithfaces'geologyandsurveyinformationandthusraisesitsscientificalnessandaccuracy·Keywordsgeologyandsurveyinformation.
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