张炎亮，雷俊辉，毕闰芳

(郑州大学 管理工程学院，河南 郑州 450001)

基于ANFIS的煤体瓦斯渗透率预测模型研究

张炎亮，雷俊辉，毕闰芳

(郑州大学 管理工程学院，河南 郑州 450001)

为有效预测煤体瓦斯渗透率，预警井下作业时瓦斯浓度变动，利用神经网络的自适应学习能力和模糊推理系统的经验知识建立自适应神经模糊推理系统(ANFIS)预测模型，并基于实验室数据将其预测结果与BP神经网络模型和支持向量机(SVM)模型的预测值作对比。研究结果表明：ANFIS模型的收敛速度快，预测值与实测值相符度高；在误差精度、训练速度和收敛性等方面，其性能优于其他两种模型，可通过有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度对瓦斯渗透率进行高精度的预测。

ANFIS；瓦斯渗透率；BP神经网络；SVM；预测模型

煤矿开采过程中，瓦斯治理是煤矿安全极其重要的部分。应力场、渗透率及瓦斯运移变化规律，是因势而导、有的放矢地进行瓦斯治理的重要保障。因此，瓦斯渗透率的预测是煤矿安全的基石，应对其进行深入研究。

国内外学者针对煤体瓦斯渗透率方面的研究主要集中在影响瓦斯渗透率的因素方面。其中较有代表性的有：魏建平等[1-2]指出了受载含瓦斯煤渗透性与温度和轴向应变的定性定量关系；李红涛[3]等通过研究得出不同类型结构煤的瓦斯渗透率随着坚固性系数的增大而增大；程远平等[4]通过利用渗透率理论模型对深部煤层渗透率的变化进行了探讨，计算得出卸荷后煤岩的渗透率演化规律。……