贾宝山， 尹 彬*

(1.辽宁工程技术大学 安全科学与工程学院， 辽宁 阜新 123000;2.矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室， 辽宁 阜新 123000)



基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量预判

贾宝山1，2， 尹 彬1，2*

(1.辽宁工程技术大学 安全科学与工程学院， 辽宁 阜新 123000;2.矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室， 辽宁 阜新 123000)

为了对煤层含气量进行有效分析，以实现煤层气可靠抽采及瓦斯灾害预防，提出了遗传算法(GA)优化人工神经网络(ANNs)煤层含气量的预判方法.GA算法通过对ANNs网络的权值及阈值的寻优，构建了基于ANNs耦合GA算法的煤层含气量非线性预判模型，并结合现场实测数据进行了分析.仿真结果显示：耦合模型的预判的最大相对误差为1.47%，较之其他模型具有更高的预判精度和更好的泛化能力，能实现煤层含气量的有效预测.

神经网络(ANNs)； 遗传算法(GA); 耦合模型； 煤层含气量

煤层气是生于煤层、储于煤层的非常规天然气，属洁净能源.但在煤矿中煤层瓦斯涌出和煤与瓦斯突出问题也是影响矿井安全生产的主要灾害之一.煤层含气量判断的准确度，直接影响煤层气勘探开发条件的确定，决定了开发前景，同时是影响煤矿安全生产的重要评估因子.

研究表明，煤层含气量在一定范围内呈规律性分布[1].文献[2]得出了埋深与煤层气含量的双曲线数学模型；文献[3]研究了瓦斯含量预测的数学地质技术与方法；文献[4]根据朗格缪尔方程建立了深部煤层含气量预测模型；文献[5]建立了含气量的解析计算法；……