刘梦杰，朱希安，王占刚

(北京信息科技大学，北京 100101)

矿井突水即“影响、威胁矿井安全生产，使矿井局部或全部被淹没并造成人员伤亡和经济损失的矿井涌水事故”，与瓦斯、煤尘并列为矿山生产建设过程中的三大主要灾害。当矿井涌水量超过正常的排水能力时，就会发生矿井水灾事故。突水事故的发生，会严重影响煤矿行业的安全生产，因此有效的突水预测和实时的突水预报是降低煤矿水害事故多发的重要途径之一[1]。

目前对煤层底板突水预测分析大多局限于定性研究，最终得到煤层底板突水量的等级划分，而对实际突水量预测的定性研究却很少[2]。刘北战等[3]通过PCA-SVR方法用较低维数包含了影响底板突水的多个因素，保证了预测效率及精度，得到了样本点的突水等级；高卫东等[4]通过粒子群算法优化支持向量机方法针对底板突水量进行预测，并验证了预测结果与实际情况吻合度较高，但也仅得到了样本点的突水等级。之后，秦洁璇等[1]将SVR模型用于矿井底板突水量的预测，但SVR模型在单独进行突水量预测时，存在训练过程模型参数选取盲目性的问题。因此，本文通过FOA-SVR模型来实现矿井底板突水量的预测，有效地避免了上述问题。

1 FOA-SVR底板突水量预测模型整体设计

当发生矿井水灾时，按照突水点位置的不同，可以分为顶板突水、底板突水和侧向突水三种类型，不同类型诱发突水的原因是不一样的。由于底板突水的发生频率相对更高，因此本文设计了一种FOA-SVR底板突水量预测模型，可以为该类型突水的突水量计算提供参考，如图1所示。……