一种巷道过陷落柱围岩支护参数智能优化方法及系统

技术领域

本发明涉及煤矿巷道支护技术领域，尤其涉及一种巷道过陷落柱围岩支护参数智能优化方法及系统。

背景技术

陷落柱主要分布在我国华北煤田，属于煤矿地质构造。在陷落柱比较发育的地区，煤系地层中的煤层及其周围的岩石常遭到严重的破坏，给煤矿安全生产造成了很大的困难。在巷道掘进前方，受采动影响，陷落柱破碎区持续发生破坏，当掘进工作面通过陷落柱破碎区时，容易发生安全事故。在巷道过陷落柱区域采取合理的支护设计，能够解决该难题。

针对巷道过陷落柱围岩支护，目前主要采用工程类比方法。然而，工程类比方法并未同时考虑到围岩变形、锚杆变形、支护成本和掘进速度等指标。采取传统的工程类别方法确定支护方案，无法使技术参数和设计方案达到最优。为此，需要一种巷道过陷落柱围岩支护参数智能优化方法，来实现巷道过陷落柱围岩支护参数的智能优化，确保巷道顶板安全。

发明内容

本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种巷道过陷落柱围岩支护参数智能优化方法，实现巷道过陷落柱围岩支护参数的智能优化。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一方面，本发明提供一种巷道过陷落柱围岩支护参数智能优化方法，基于FLAC

步骤1：基于加固拱、自然平衡拱理论，初步选择巷道过陷落柱围岩的支护参数，设计三种不同支护方案；

步骤2：采用数值模拟软件，对三种支护方案进行数值模拟，分析巷道过陷落柱围岩顶板变形、两帮变形和锚杆变形数据，计算不同方案的支护成本，并考虑不同支护方案的影响确定掘进速度；

步骤3：构建巷道过陷落柱围岩支护效果评价指标体系；

步骤3.1：以支护方案的支护技术、经济为评价指标，综合评价巷道过陷落柱围岩控制效果；定义巷道顶板下沉率C1、帮部变形率C2、底板底鼓率C3、顶板锚杆变形率C4、帮部锚杆变形率C5、掘进速度B3和支护成本B4七种评价指标；

其中，巷道顶板下沉率C1为顶板变形量与巷道断面高度的百分比；帮部变形率C2为两帮变形量与巷道断面宽度的百分比；底板底鼓率C3：底板底鼓量与巷道断面高度的百分比顶板锚杆变形率C4和帮部锚杆变形率C5均为锚杆变形与锚杆长度的百分比；

步骤3.2：建立巷道过陷落柱围岩支护效果三层模糊因素综合评价体系；其中，第一层模糊因素集A＝{A1,A2}＝{支护技术指标，支护经济指标}；第二层模糊因素集B＝{B1,B2,B3,B4}＝{围岩变形，锚杆变形，掘进速度，支护成本}；第三层模糊因素集C＝{C1,C2,C3,C4,C5}＝{巷道顶板下沉率，帮部变形率，底板底鼓率，顶板锚杆变形率，帮部锚杆变形率}；

步骤4：建立巷道围岩支护效果综合评价指标分级标准并进行评价指标模糊量化，求解各指标各级的隶属度函数；

步骤4.1：建立评价指标分级标准，对围岩支护效果进行等级划分；

采用10分制度对巷道过陷落柱围岩支护效果评价进行模糊综合评价打分，构建模糊综合评价打分表；

步骤4.2：采用半梯形隶属度函数来描述各项指标，对评价指标进行模糊量化处理；

步骤4.3：将模糊综合评价打分表中各评价指标分级的数值带入半梯形隶属度函数，从而求解各评价指标的5级隶属度函数；

步骤5：求解巷道过陷落柱围岩支护效果评价模糊矩阵；

步骤5.1：整理步骤2中三种支护方案的7种支护评价指标数值；

步骤5.2：将各支护评价指标数值依次带入对应的隶属度函数进而求解出围岩变形、锚杆变形和支护经济评价模糊矩阵；

步骤6：求解巷道过陷落柱围岩支护效果各评价指标的AHP法权重和熵权法权重，提高权重的客观准确性，并将AHP-熵权进行组合赋权；

步骤6.1：求解巷道过陷落柱围岩支护效果评价指标AHP法权重；

步骤6.1.1：确定各级评价指标的重要程度；

确定一级评价指标重要程度为A1＞A2；二级评价指标重要程度依次为B1＞B2＞B3＞B4；三级评价指标中围岩变形部分重要程度依次为C1＞C2＞C3；锚杆变形部分重要程度依次为C4＞C5；

步骤6.1.2：对各评价指标进行重要程度比较，引入1～9级标度，确定围岩支护效果评价指标的一级～三级判断矩阵；

步骤6.1.3：将各级判断矩阵进行归一化、最大特征值和一致性检验，求解得到各支护效果评价指标的AHP法权重；

步骤6.2：求解巷道过陷落柱围岩支护效果评价指标熵权法权重；

步骤6.2.1：将步骤6.1.2的各级判断矩阵进行归一化处理；

步骤6.2.2：求解一级～三级评价指标的信息熵；

步骤6.2.3：确定一级～三级评价指标的熵权法权重；

步骤6.3：采用AHP-熵权组合进行权重求解；利用平均值法将AHP法与熵权法得到的权重进行耦合，从而得到综合权重：

式中：W

步骤7：求解一级、二级评价指标的隶属度函数，进而求解目标层隶属度函数；

步骤7.1：求解二级指标隶属度函数；将三级指标C1～C3的综合权重与围岩变形模糊矩阵相乘得到二级指标B1的隶属度函数；将三级指标C4～C5的综合权重与锚杆变形模糊矩阵相乘得到二级指标B2的隶属度函数；

步骤7.2：求解一级指标隶属度函数；将一级指标A1的综合权重与二级指标B1、B2的隶属度函数相乘得到一级指标A1的隶属度函数；将二级指标B3、B4的综合权重与支护经济模糊矩阵相乘得到一级指标A2隶属度函数；

步骤7.3：求解目标层隶属度函数；将一级指标A1和A2的综合权重与一级指标隶属度函数相乘得到目标层隶属度函数；

步骤8：进行支护方案模糊综合打分；将目标层隶属度函数与1-5级别的模糊综合评价打分值进行相乘，得到方案Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ的模糊综合打分；进而根据各方案模糊综合打分分值大小确定巷道过陷落柱围岩支护最优参数。

另一方面，本发明还提供一种巷道过陷落柱围岩支护参数智能优化系统，该系统界面基于Node-Red语言开发，FLAC

采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明提供的一种巷道过陷落柱围岩支护参数智能优化方法及系统，能够选取巷道过陷落柱围岩支护最优参数，同时满足支护技术指标和支护成本最优，保证巷道过陷落柱围岩安全、高效作业。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种巷道过陷落柱围岩支护参数智能优化方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的巷道支护方案设计示意图，其中，(a)为方案Ⅰ，(b)为方案Ⅱ，(c)为方案Ⅲ；

图3为本发明实施例提供的巷道支护方案围岩竖直位移结果示意图，其中，(a)为方案Ⅰ，(b)为方案Ⅱ，(c)为方案Ⅲ；

图4为本发明实施例提供的巷道支护方案围岩水平位移结果示意图，其中，(a)为方案Ⅰ，(b)为方案Ⅱ，(c)为方案Ⅲ；

图5为本发明实施例提供的巷道支护方案锚杆位移结果示意图，其中，(a)为方案Ⅰ，(b)为方案Ⅱ，(c)为方案Ⅲ；

图6为本发明实施例提供的巷道过陷落柱围岩支护效果模糊综合评价体系流程图；

图7为本发明实施例提供的巷道过陷落柱围岩支护参数优化系统流程图；

图8为本发明实施例提供的巷道过陷落柱围岩支护参数优化系统界面示意图。

图9为本发明实施例提供的巷道过陷落柱围岩支护参数优化系统确定最优支护参数的示意图，其中，(a)为各支护方案的支护参数，(b)为三种支护方案的综合得分。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

本实施例以某巷道过陷落柱围岩支护为例，采用本发明的巷道过陷落柱围岩支护参数智能优化方法对该巷道支护参数进行优化。

本实施例中，一种巷道过陷落柱围岩支护参数智能优化方法，基于FLAC

步骤1：基于加固拱、自然平衡拱理论，初步选择巷道过陷落柱围岩的支护参数，设计三种不同支护方案，依次命名为Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ，如图2所示；

步骤2：采用FLAC

步骤3.1：以支护方案的支护技术、经济为评价指标，综合评价巷道过陷落柱围岩控制效果；由于巷道断面形状、围岩条件存在差异性，仅考虑围岩变形量评价围岩支护效果不够准确。锚杆可以更加直观反映围岩变形，但是锚杆规格存在差异性。为此，定义巷道顶板下沉率C1、帮部变形率C2、底板底鼓率C3、顶板锚杆变形率C4、帮部锚杆变形率C5、掘进速度B3和支护成本B4七种评价指标；

其中，巷道顶板下沉率C1为顶板变形量与巷道断面高度的百分比；帮部变形率C2为两帮变形量与巷道断面宽度的百分比；底板底鼓率C3：底板底鼓量与巷道断面高度的百分比顶板锚杆变形率C4和帮部锚杆变形率C5均为锚杆变形与锚杆长度的百分比；

步骤3.2：建立巷道过陷落柱围岩支护效果三层模糊因素综合评价体系，如图6所示；其中，第一层模糊因素集A＝{A1,A2}＝{支护技术指标，支护经济指标}；第二层模糊因素集B＝{B1,B2,B3,B4}＝{围岩变形，锚杆变形，掘进速度，支护成本}；第三层模糊因素集C＝{C1,C2,C3,C4,C5}＝{巷道顶板下沉率，帮部变形率，底板底鼓率，顶板锚杆变形率，帮部锚杆变形率}；

步骤4：建立巷道围岩支护效果综合评价指标分级标准并进行评价指标模糊量化，求解各指标的5级隶属度函数；

步骤4.1：建立评价指标分级标准，根据《巷道围岩控制》对围岩支护效果进行等级划分；

本实施例采用10分制度对巷道过陷落柱围岩支护效果评价进行模糊综合评价打分，构建模糊综合评价打分表，具体见表1；

表1模糊综合评价打分表

步骤4.2：采用半梯形隶属度函数来描述各项指标，对评价指标进行模糊量化处理；

其中，偏小型隶属度函数为：

偏大型隶属度函数为：

式中：a为各指标评价等级的V

步骤4.3：将模糊综合评价打分表中各评价指标分级的数值带入半梯形隶属度函数，从而求解各评价指标的5级隶属度函数；

本实施例以C1指标为例，其5级隶属度函数如下：

步骤5：求解巷道过陷落柱围岩支护效果评价模糊矩阵；

步骤5.1：整理步骤2中三种支护方案Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ的7种支护评价指标数值，见表2；

表2三种支护方案评价指标

步骤5.2：将各支护评价指标数值依次带入对应的隶属度函数进而求解出围岩变形、锚杆变形和支护经济评价模糊矩阵；

本实施例以支护方案Ⅰ为例，求解得到围岩变形、锚杆变形和支护经济的模糊评价矩阵如下：

步骤6：求解巷道过陷落柱围岩支护效果各评价指标的AHP法权重和熵权法权重，提高权重的客观准确性，并将AHP-熵权进行组合赋权；

步骤6.1：求解巷道过陷落柱围岩支护效果评价指标AHP法权重；

步骤6.1.1：确定各级评价指标的重要程度；确定一级评价指标重要程度为A1＞A2；二级评价指标重要程度依次为B1＞B2＞B3＞B4；三级评价指标中围岩变形部分重要程度依次为C1＞C2＞C3；锚杆变形部分重要程度依次为C4＞C5；

步骤6.1.2：对各评价指标进行重要程度比较，引入1～9级标度，见表3，确定围岩支护效果评价指标的一级～三级判断矩阵；

表3 1～9级标度及其含义

确定的一级～三级判断矩阵为：

一级指标判断矩阵：

二级指标判断矩阵：

三级指标判断矩阵：

步骤6.1.3：将各级判断矩阵进行归一化、最大特征值和一致性检验，求解得到各支护效果评价指标的AHP法权重，见表4；

表4AHP法支护效果评价指标权重

步骤6.2：求解巷道过陷落柱围岩支护效果评价指标熵权法权重。

步骤6.2.1：采用如下公式将步骤6.1.2的各级判断矩阵进行归一化处理；

式中：r

本实施例中，一级指标判断矩阵归一化：

其中，一级指标信息熵：(0.011380.01138)，

二级指标信息熵：(0.7840.7790.7500.732)

三级指标信息熵：(0.6250.6160.584)(0.00280.0028)

步骤6.2.3：采用如下公式确定一级～三级评价指标的熵权法权重；

本实施例中，各评价指标的熵权法权重如表5所示：

表5熵权法支护效果评价指标权重

步骤6.3：采用AHP-熵权组合进行权重求解；利用平均值法将AHP法与熵权法得到的权重进行耦合，从而得到综合权重：

式中：W

本实施例中，各评价指标的综合权重如表6所示：

表6各评价指标的综合权重

步骤7：求解一级、二级评价指标的隶属度函数，进而求解目标层隶属度函数；

步骤7.1：求解二级指标隶属度函数；将三级指标C1～C3的综合权重与围岩变形模糊矩阵相乘得到二级指标B1的隶属度函数；将三级指标C4～C5的综合权重与锚杆变形模糊矩阵相乘得到二级指标B2的隶属度函数；

步骤7.2：求解一级指标隶属度函数；将一级指标A1的综合权重与二级指标B1、B2的隶属度函数相乘得到一级指标A1的隶属度函数；将二级指标B3、B4的综合权重与支护经济模糊矩阵相乘得到一级指标A2隶属度函数；

步骤7.3：求解目标层隶属度函数；将一级指标A1和A2的综合权重与一级指标隶属度函数相乘得到目标层隶属度函数；

步骤8：进行支护方案模糊综合打分；将目标层隶属度函数与1-5级别的模糊综合评价打分值(表1)进行相乘，得到方案Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ的模糊综合打分；根据各方案模糊综合打分分值大小确定巷道过陷落柱围岩支护最优参数。

另一方面，本发明还提供一种巷道过陷落柱围岩支护参数智能优化系统，该系统界面基于Node-Red语言开发，FLAC

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。