巷道支护方案的获取方法和装置与流程

本发明涉及煤矿领域，尤其涉及一种巷道支护方案的获取方法和装置。

背景技术：

现有技术中，综采工作面的巷道支护方案的设计很大程度上依赖于工程技术人员的现场判断力和实践经验，具有很大的盲目性，导致一些巷道支护的效果不佳，造成巷道失稳；同时也使有些巷道支护设计偏于保守，制约着矿井提高产量和效率。

而且，由于巷道本身的复杂性，现有技术设计巷道支护方案的过程还需要做大量的前期工作，浪费了大量的人力和精力。因此，有必要改进现有技术中的缺陷。

技术实现要素：

基于以上问题，本发明提出一种巷道支护方案的获取方法和装置，解决了现有技术中依赖于工程技术人员的现场判断力和实践经验，导致一些巷道支护的效果不佳，造成巷道失稳的问题；同时也解决了有些巷道支护设计偏于保守，制约着矿井提高产量和效率的问题，本发明实施例使巷道支护方案的设计过程更加的客观和合理，同时也省去了大量的前期工作，节约了人力。

一方面，本发明提出一种巷道支护方案的获取方法，包括：

接收输入的待获取巷道支护方案的巷道的巷道数据；

根据所述巷道数据判断巷道的巷道稳定性类别；

对所述巷道数据和所述巷道稳定性类别进行运算，得到巷道支护方案。

此外，在所述接收输入的待获取巷道支护方案的巷道的巷道数据之前，所述方法还包括：采集样本巷道形成巷道样本数据，利用巷道样本数据训练分类模型得到巷道稳定性分类模型。

此外，所述根据所述巷道数据判断巷道的巷道稳定性类别包括：

向所述巷道稳定性分类模型输入所述巷道数据，所述巷道稳定性分类模型输出所述巷道的巷道稳定性类别。

此外，所述巷道样本数据包括：顶板综合强度、地质条件数据和/或工程条件数据。

此外，所述顶板综合强度为通过对巷道的巷道宽度、内岩层层数、各岩层强度和各岩层厚度计算得到。

此外，所述地质条件数据包括：巷道的赋存深度、煤层强度、底板强度、直接顶初跨步距和/或直接顶厚度。

此外，所述工程条件包括：巷道的采高和/或区段煤柱宽度。

此外，所述对所述巷道数据和巷道稳定性类别进行运算，得到巷道支护方案包括：

向人工神经网络模型输入所述巷道数据和所述巷道稳定性分类，所述人工神经网络模型输出巷道支护方式选型和/或支护参数。

此外，所述方法还包括：提供显示界面，在所述显示界面上显示所述支护方案；

所述支护方案包括巷道支护方式选型和/或支护参数。

另一方面，本发明提出一种巷道支护方案的获取装置，包括：

输入模块，用于：接收输入的待获取巷道支护方案的巷道的巷道数据；

判断模块，用于：根据所述巷道数据判断巷道的巷道稳定性类别；

运算模块，用于：对所述巷道数据和所述巷道稳定性类别进行运算，得到巷道支护方案。

此外，所述装置还包括训练分类模块，用于：在所述接收输入的待获取巷道支护方案的巷道的巷道数据之前，采集样本巷道形成巷道样本数据，利用巷道样本数据训练分类模型得到巷道稳定性分类模型。

此外，所述根据所述巷道数据判断巷道的巷道稳定性类别包括：

向所述巷道稳定性分类模型输入所述巷道数据，所述巷道稳定性分类模型输出所述巷道的巷道稳定性类别。

此外，所述巷道样本数据包括：顶板综合强度、地质条件数据和/或工程条件数据。

此外，所述顶板综合强度为通过对巷道的巷道宽度、内岩层层数、各岩层强度和各岩层厚度计算得到。

此外，所述地质条件数据包括：巷道的赋存深度、煤层强度、底板强度、直接顶初跨步距和/或直接顶厚度。

此外，所述工程条件包括：巷道的采高和/或区段煤柱宽度。

此外，所述对所述巷道数据和巷道稳定性类别进行运算，得到巷道支护方案包括：

向人工神经网络模型输入所述巷道数据和所述巷道稳定性分类，所述人工神经网络模型输出巷道支护方式选型和/或支护参数。

此外，所述装置还包括显示模块，用于：提供显示界面，在所述显示界面上显示所述支护方案；

所述支护方案包括巷道支护方式选型和/或支护参数。

通过采用上述技术方案，具有如下有益效果：

本发明解决了现有技术中依赖于工程技术人员的现场判断力和实践经验，导致一些巷道支护的效果不佳，造成巷道失稳的问题；同时也解决了有些巷道支护设计偏于保守，制约着矿井提高产量和效率的问题，本发明实施例使巷道支护方案的设计过程更加的客观和合理，同时也省去了大量的前期工作，节约了人力。

附图说明

图1是本发明一个实施例提供的巷道支护方案的获取方法的流程图；

图2是本发明一个实施例提供的巷道支护方案的获取方法的流程图；

图3是图2中巷道稳定性分类界面的示意图；

图4是图2中巷道支护方案获取系统的示意图；

图5是本发明一个实施例提供的巷道支护方案的获取装置的框图。

具体实施方式

以下结合具体实施方案和附图对本发明进行进一步的详细描述。其只意在详细阐述本发明的具体实施方案，并不对本发明产生任何限制，本发明的保护范围以权利要求书为准。

参照图1，本发明实施例提出一种巷道支护方案的获取方法，包括：

步骤s001，接收输入的待获取巷道支护方案的巷道的巷道数据；

步骤s002，根据巷道数据判断巷道的巷道稳定性类别；

步骤s003，对巷道数据和巷道稳定性类别进行运算，得到巷道支护方案。

在步骤s001中，当用户需要获取巷道的巷道支护方案时，需要先获取巷道数据，如巷道宽度等，在巷道支护方案的获取系统中输入巷道数据。

在步骤s002中，巷道支护方案的获取系统首先会根据巷道数据判断巷道的巷道稳定性类别，巷道稳定性类别可以分为一级、二级和三级，可以设定三级比一级和二级的稳定性更好。

在步骤s003中，巷道支护方案的获取系统对巷道数据和巷道稳定性类别进行运算，可以选择人工神经网络模型运算得到巷道支护方案，供用户在设计巷道支护方案时参考，用户可以直接采用该巷道支护方案，也可以依据该巷道支护方案，在此基础上做出修改。

可选地，可以借助matlab开发工具编制开发出巷道支护方案的获取系统。由于人工神经网络模型具有独自学习、自适应模式识别和非线性动态映射等特性，构建与初始化人工神经网络模型时不必在输入数据与输出数据之间作任何假设，训练后的人工神经网络模型能高精度逼近真值，实现任何非线性映射，因此，人工神经网络模型非常适合用于开发巷道支护方案的获取系统。

本发明实施例解决了现有技术中依赖于工程技术人员的现场判断力和实践经验，导致一些巷道支护的效果不佳，造成巷道失稳的问题；同时也解决了有些巷道支护设计偏于保守，制约着矿井提高产量和效率的问题，本发明实施例使巷道支护方案的设计过程更加的客观和合理，同时也省去了大量的前期工作，节约了人力。

参照图2，本发明实施例提出一种巷道支护方案的获取方法，包括：

步骤s201，采集样本巷道形成巷道样本数据，利用巷道样本数据训练分类模型得到巷道稳定性分类模型。

由于巷道的种类很多，如包括：回采巷道、准备巷道和开拓巷道，所以如果对所有巷道都采用一种人工神经网络模型进行巷道支护方案的运算，很显然得到的巷道支护方案可能会不符合巷道的实际情况，所以有必要对巷道的巷道稳定性类别进行识别，通过巷道稳定性分类模型识别巷道的巷道稳定性类别，为后续的步骤做好准备工作。

另外，由于相当一部分巷道失稳的原因是由于没有对巷道稳定性进行准确的分类。因此，准确地把握巷道的巷道稳定性类别是设计巷道支护方案的基础。

可选地，可以使用巷道样本数据对模糊聚类模型进行训练，从而得到巷道稳定性分类模型。

可选地，可以通过sqlserver数据库对巷道样本数据进行保存。

可选地，巷道样本数据包括：顶板综合强度、地质条件数据和/或工程条件数据。通过将顶板综合强度、地质条件数据和/或工程条件数据训练分类模型得到的巷道稳定性分类模型能够更加准确的对巷道的巷道稳定性类别进行识别。

可选地，顶板综合强度为通过对巷道的巷道宽度、内岩层层数、各岩层强度和各岩层厚度计算得到。

可选地，地质条件数据包括：巷道的赋存深度、煤层强度、底板强度、直接顶初跨步距和/或直接顶厚度。

可选地，工程条件包括：巷道的采高和/或区段煤柱宽度。

参照图3，显示了对巷道的巷道稳定性进行分类的界面，并且通过该界面最终得到巷道稳定性类别，输出项详见图3中的“稳定性类别”。

步骤s202，接收输入的待获取巷道支护方案的巷道的巷道数据。

步骤s203，向巷道稳定性分类模型输入巷道数据，巷道稳定性分类模型输出巷道的巷道稳定性类别。

步骤s204,对巷道数据和巷道稳定性类别进行运算，得到巷道支护方案。

可选地，对巷道数据和巷道稳定性类别进行运算，得到巷道支护方案包括：向人工神经网络模型输入巷道数据和巷道稳定性分类，人工神经网络模型输出巷道支护方式选型和/或支护参数。参照图4，显示了巷道巷道支护方案的支护参数。

步骤s205,方法还包括：提供显示界面，在显示界面上显示支护方案；支护方案包括巷道支护方式选型和/或支护参数。通过在界面上显示巷道支护方式选型和/或支护参数，可以给设计者提供更多的详细的资料，供设计者参照。

本发明实施例通过对巷道的巷道稳定性进行分类，使最终的巷道支护方案设计的更加合理和科学。

参照图5，本发明实施例提出一种巷道支护方案的获取装置，包括：

输入模块301，用于：接收输入的待获取巷道支护方案的巷道的巷道数据；

判断模块302，用于：根据所述巷道数据判断巷道的巷道稳定性类别；

运算模块303，用于：对所述巷道数据和所述巷道稳定性类别进行运算，得到巷道支护方案。

可选地，所述装置还包括训练分类模块，用于：在所述接收输入的待获取巷道支护方案的巷道的巷道数据之前，采集样本巷道形成巷道样本数据，利用巷道样本数据训练分类模型得到巷道稳定性分类模型。

可选地，所述根据所述巷道数据判断巷道的巷道稳定性类别包括：

向所述巷道稳定性分类模型输入所述巷道数据，所述巷道稳定性分类模型输出所述巷道的巷道稳定性类别。

可选地，所述巷道样本数据包括：顶板综合强度、地质条件数据和/或工程条件数据。

可选地，所述顶板综合强度为通过对巷道的巷道宽度、内岩层层数、各岩层强度和各岩层厚度计算得到。

可选地，所述地质条件数据包括：巷道的赋存深度、煤层强度、底板强度、直接顶初跨步距和/或直接顶厚度。

可选地，所述工程条件包括：巷道的采高和/或区段煤柱宽度。

可选地，所述对所述巷道数据和巷道稳定性类别进行运算，得到巷道支护方案包括：

向人工神经网络模型输入所述巷道数据和所述巷道稳定性分类，所述人工神经网络模型输出巷道支护方式选型和/或支护参数。

可选地，所述装置还包括显示模块，用于：提供显示界面，在所述显示界面上显示所述支护方案；

所述支护方案包括巷道支护方式选型和/或支护参数。

以上所述的仅是本发明的原理和较佳的实施例。应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在本发明原理的基础上，还可以做出若干其它变型，也应视为本发明的保护范围。