煤炭科学技术

作者：曹敏, 尹尚先, 李书乾, 王旭, 苗钰龙,

关键词：煤层底板突水, 机器学习, 突水危险性, 混淆矩阵, Matlab,

煤层底板突水是一种水文地质与采矿复合动态现象，受多因素影响，具有复杂的非线性动力特征。采取合适的危险性评价方法可以全面、准确地预测底板突水。选取郭二庄煤矿100组钻孔数据，以奥灰水压、隔水层厚度、煤层厚度、煤层埋深、顶板火成岩厚度、断层规模指数、构造点与歼灭点和构造分形维数为底板突水影响因素，构建了基于混淆矩阵的底板突水危险性分类模型。运用Matlab软件对数据进行迭代训练，确定64组训练样本和36组检验样本，建立优化后的MATRIX模型，模型将郭二庄井田底板突水危险性分为安全、较安全、较危险和危险4个等级，依据井田不同坐标所属的评价等级绘制了9号煤层开采底板突水危险性评价分区图，每个等级对应的位置和面积在图中清晰可见：与传统的基于带压系数和突水系数的底板突水危险性分类方法相比，虽然两种判定标准存在明显差异，但各区域的评价结果没有出现大于1个等级的跳跃。该模型没有某个因素占绝对优势，充分发挥各因素的主控能力，模型准确率、精确率、召回率、F1分数、P-R曲线及ROC曲线等多项指标均高于期待值，预测分区精确度高，解决了“双系数”评价面临数据少和考虑因素不全面的问题，增加了突水评价分区的可信度，证实了混淆矩阵突水危险性分类模型的合理性。

来源：2025年第9期

《煤炭科学技术》期刊编辑部

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