摘 要：利用模糊數(shù)學(xué)與專家系統(tǒng)理論，建立了煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模糊專家系統(tǒng)并用于對(duì)實(shí)際礦井進(jìn)行檢驗(yàn)，證明結(jié)果是可信的。

關(guān)鍵詞：煤與瓦斯突出；模糊專家系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TD713.2；TP273.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0 引 言

煤與瓦斯突出是煤礦井下采掘工作過(guò)程中發(fā)生的一種煤和瓦斯突然運(yùn)動(dòng)，是一種極其復(fù)雜的動(dòng)力現(xiàn)象。這種動(dòng)力現(xiàn)象的出現(xiàn)，給采掘工作面帶來(lái)很大的困難和危險(xiǎn)。當(dāng)突出發(fā)生時(shí)，煤體及所含瓦斯突然地連續(xù)地拋向巷道空間，造成煤流埋人，推倒支架和設(shè)備的事故。當(dāng)拋出的瓦斯氣體具有爆炸性時(shí)，如果遇上高溫?zé)嵩矗謺?huì)形成瓦斯爆炸，摧毀整個(gè)工作面甚至整個(gè)礦井，給礦井生產(chǎn)和工人的生命安全帶來(lái)極大的威脅。

到目前為止，對(duì)于在各種地質(zhì)、開(kāi)采條件下突出發(fā)生的規(guī)律還沒(méi)有完全掌握。目前的預(yù)測(cè)方法有綜合指標(biāo)法、鉆屑瓦斯解吸指標(biāo)法、鉆孔瓦斯涌出初速度法、R值指標(biāo)法、鉆屑指標(biāo)法等。這些研究主要以現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，對(duì)與突出有關(guān)的資料進(jìn)行總結(jié)，形成一些便于現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用的方法，然后在實(shí)踐中不斷改進(jìn)。由于影響突出的因素較多，各礦區(qū)的地質(zhì)條件也不一樣，因而突出預(yù)測(cè)臨界值隨礦井的不同而不同。同時(shí)這些突出預(yù)測(cè)方法都是來(lái)自于現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，還存在著不足之處。

本文擬采用專家系統(tǒng)分析方法對(duì)礦井煤與瓦斯突出進(jìn)行研究，既借助于專家系統(tǒng)能有效表達(dá)專家經(jīng)驗(yàn)的特性，把專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)輸入知識(shí)庫(kù)中，然后仿照專家的思維方式和經(jīng)驗(yàn)編制推理機(jī)，即可實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬專家解決問(wèn)題的思路，根據(jù)不同的條件預(yù)測(cè)煤與瓦斯突出，為防治煤與瓦斯突出事故的發(fā)生贏得時(shí)間。

1 專家系統(tǒng)簡(jiǎn)介

專家系統(tǒng)是人工智能應(yīng)用研究的主要領(lǐng)域，系統(tǒng)的目的是模擬人類專家的推理思維過(guò)程，以解決非數(shù)值問(wèn)題的求解。

一個(gè)完整的專家系統(tǒng)是由知識(shí)庫(kù)、黑板、推理機(jī)、解釋機(jī)、人機(jī)接口和知識(shí)獲取等幾個(gè)模塊組成。其中知識(shí)庫(kù)、黑板或綜合數(shù)據(jù)庫(kù)和推理機(jī)是最基本的部分，知識(shí)獲取系統(tǒng)、解釋系統(tǒng)是所有專家系統(tǒng)期望有的三個(gè)模塊，但并非不可缺少。

2 預(yù)測(cè)煤層突出危險(xiǎn)性的主要因素

2.1 煤的破壞類型

地應(yīng)力(包括自重應(yīng)力，構(gòu)造應(yīng)力和采動(dòng)應(yīng)力)使圍巖或煤體的彈性潛能作功，使煤體破壞和位移。煤的破壞類型分為：Ⅰ類—非破壞煤，Ⅱ類—破壞煤，Ⅲ類—強(qiáng)烈破壞煤，Ⅳ類—粉碎煤，Ⅴ類—全粉煤，具有突出危險(xiǎn)煤的破壞類型為Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ類。

2.2 瓦斯放散初速度(ΔP)

ΔP表示充有瓦斯的煤放散瓦斯快慢的程度，它與煤的微孔隙結(jié)構(gòu)，孔隙表面性質(zhì)和孔隙大小有關(guān)。

2.3 煤的堅(jiān)固性系數(shù)(f)

它是利用落錘撞擊煤時(shí)，產(chǎn)生的粉塵量表示煤的堅(jiān)固性的。f與煤的物理強(qiáng)度有關(guān)。這種測(cè)定方法是建立在脆性材料破碎時(shí)遵循面積力能說(shuō)的基礎(chǔ)上，即破碎所消耗的功與被破碎物科所增加的面積成正比。

2.4 煤層瓦斯壓力(P)

地應(yīng)力控制瓦斯壓力場(chǎng)，促進(jìn)瓦斯破壞煤體；圍巖中應(yīng)力的增加，決定了煤層的低透氣性，造成瓦斯壓力梯度增高，對(duì)突出有利。瓦斯壓力的大小是煤體含瓦斯壓縮能高低的重要標(biāo)志。

2.5 鉆孔的鉆屑量(S)

鉆孔的鉆屑量的多少，與煤體機(jī)械強(qiáng)度、地應(yīng)力的大小，瓦斯壓力大小有關(guān)，具有綜合影響的效果。

2.6 鉆孔瓦斯涌出初速度(q_m)

鉆孔瓦斯涌出初速度主要受鉆孔周圍地應(yīng)力狀態(tài)的影響，它反映煤層的滲透性、強(qiáng)度、瓦斯壓力、地應(yīng)力等的變化。

3 煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模糊專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)

在廣泛收集、整理與歸納有關(guān)煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)專家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的基礎(chǔ)上，選取合理的知識(shí)表達(dá)方式和組織方式，采用Visual Foxpro編程，實(shí)現(xiàn)了知識(shí)深度優(yōu)先搜索推理控制策略，并采用確定性理論及模糊推理技術(shù)、推理方法實(shí)現(xiàn)了不精確推理過(guò)程。開(kāi)發(fā)了知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、黑板、人機(jī)接口和解釋機(jī)共五個(gè)模塊。

3.1 知識(shí)庫(kù)和知識(shí)表示

知識(shí)庫(kù)是專家系統(tǒng)用于存放事實(shí)和規(guī)則的地方，知識(shí)庫(kù)的建立實(shí)際上是解決專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的表達(dá)問(wèn)題。建造專家系統(tǒng)的中心任務(wù)是建立知識(shí)庫(kù)，其關(guān)鍵在于知識(shí)的表示，即如何將人類專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)表示為計(jì)算機(jī)能識(shí)別、理解和運(yùn)用的形式。一個(gè)專家系統(tǒng)的能力取決于知識(shí)庫(kù)中知識(shí)的數(shù)量和質(zhì)量。

常用的知識(shí)表達(dá)方式有產(chǎn)生式規(guī)則、框架、邏輯、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)等。本系統(tǒng)中采用產(chǎn)生式規(guī)則的方式，其形式為：IF(前提條件)THEN(結(jié)論)。(CF)各規(guī)則的結(jié)論部分都附加一定的可信度CF值，稱為規(guī)則強(qiáng)度，其閾值為(0，1)。推理后得出的結(jié)論如果可信度滿足一定的值，即認(rèn)為結(jié)論成立。否則結(jié)論就不可信或不成立。

例如：

IF煤層構(gòu)造為土狀構(gòu)造、似土質(zhì)煤，AND強(qiáng)度可捻成粉末、疏松；

THEN煤的破壞類型為V型。

知識(shí)庫(kù)主要是規(guī)則庫(kù)、事實(shí)庫(kù)和解釋庫(kù)。

3.2 推理控制策略及推理機(jī)

知識(shí)表示是專家系統(tǒng)賴以生存的基礎(chǔ)，而推理控制策略則是系統(tǒng)的靈魂，它類似于人類專家運(yùn)用來(lái)源于知識(shí)和實(shí)踐的一般思維。

推理機(jī)的主要任務(wù)就是選擇知識(shí)和運(yùn)用知識(shí)。一般是利用搜索法反復(fù)從復(fù)雜的系統(tǒng)中找出需要的知識(shí)。搜索策略集中于研究對(duì)經(jīng)常用來(lái)描述問(wèn)題領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)或樹(shù)形結(jié)構(gòu)進(jìn)行搜索的方法，目前專家系統(tǒng)使用的搜索技術(shù)很多，常用的有廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索。

推理機(jī)由推理控制程序和黑板程序和黑板構(gòu)成，控制程序負(fù)責(zé)處理推理結(jié)構(gòu)和控制推理去向，黑板則用于保存這些中間結(jié)果。需保存的中間結(jié)果主要有當(dāng)前使用的規(guī)則，已用過(guò)的規(guī)則，可用規(guī)則以及當(dāng)前規(guī)則執(zhí)行情況等，本系統(tǒng)推理機(jī)采用的搜索算法為深度優(yōu)先搜索算法。

推理機(jī)用Visual Foxpro數(shù)據(jù)庫(kù)管理語(yǔ)言，用面向?qū)ο蠓椒?a href=http://www.treasurewfy.com/sjsm/ target=_blank class=infotextkey>設(shè)計(jì)，其消息結(jié)構(gòu)及其實(shí)例對(duì)象如表1示。

表1 推理機(jī)的消息結(jié)構(gòu)

MBBH

MBMS

JDK

SSK

JSK

ZT

STEP

BELOVER

JD_1

煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)

Data＼jd.dbf

Data＼ss.dbf

Data＼js.dbf

6

2

0.94

表中MBBH：推理目標(biāo)在規(guī)則中的編號(hào)；MBMS：對(duì)推理目標(biāo)的描述；JDK：該目標(biāo)所在規(guī)則庫(kù)名；SSK：與該規(guī)則庫(kù)JDK對(duì)應(yīng)的事實(shí)庫(kù)名；JSK：與該規(guī)則庫(kù)JDK對(duì)應(yīng)的解釋庫(kù)名；STEP：推理機(jī)是否按單步運(yùn)行方式啟動(dòng)；ZT：對(duì)該目標(biāo)推理的結(jié)果；BELOVER：可行度。

推理機(jī)中除ZT為輸出消息外，其余均為輸入消息。給定不同的消息，推理機(jī)即可完成不同目標(biāo)的推理。按表中的參數(shù)向推理機(jī)發(fā)消息，推理機(jī)即對(duì)突出預(yù)測(cè)這一目標(biāo)進(jìn)行推理，調(diào)用程序可從ZT消息中取得推理結(jié)果。

3.3 煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)模糊專家系統(tǒng)的不精確推理

除了推理機(jī)外，本系統(tǒng)還采用了確定性理論處理煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)中不確定性推理問(wèn)題。不確定性推理亦稱不精確推理，對(duì)不確定性推理，人們至今沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的模式。為了進(jìn)行不確定性推理，人們已經(jīng)提出了不少模型，如主觀Bayes方法，確定性理論和證據(jù)理論等。專家系統(tǒng)中的不確定性主要是模糊性，要描述客觀事物的模糊不確定性和人對(duì)客觀事物認(rèn)識(shí)的模糊性，采用模糊集理論，描述人類使用這些模糊信息進(jìn)行推理的方法是基于模糊技術(shù)的推理方法。

知識(shí)的不確定性描述在基于規(guī)則的專家系統(tǒng)中，其形式為：

R：IF E THEN H_i WITH CF(E，H_i)

其中E為規(guī)則的前提條件，H_i為規(guī)則的結(jié)論部分，各規(guī)則都附加一定的可信度CF(E，H_i)值，稱為規(guī)則強(qiáng)度。

CF (E，H_i)的定義為：

由(1)式可以看出：若P(Hi/E)=1，即前提E為真時(shí)，結(jié)論H_i為真，則CF(E，H_i)=1；若P( /E)=1，即前提E為真時(shí)，結(jié)論H_i為假，則CF(E，H_i)=-1；若P(H_i／E)=P(H_i)，即前提E與結(jié)論H_i無(wú)關(guān)，則CF(E，H_i)=0，這就是規(guī)則的單位元。若前提E為真，部分支持結(jié)論H_i，則0＜CF(E，H_i)＜1，反之-1＜CF(E，H_i)＜0。在實(shí)際應(yīng)用中，規(guī)則的CF(E，H_i)解析式一般很難給出，在建庫(kù)時(shí)，通常是由領(lǐng)域?qū)＜腋鶕?jù)經(jīng)驗(yàn)(或部分統(tǒng)計(jì))再參照CF(E，H_i)的含義主觀確定的，并與規(guī)則一起存入知識(shí)庫(kù)中。

證據(jù)的不確定性問(wèn)題反映了證據(jù)E被肯定的程度，當(dāng)證據(jù)E為真時(shí)，則CF(E，H_i)=1，若E肯定為假時(shí)，則取CF(E，H_i)=-1；當(dāng)證據(jù)E一無(wú)所知時(shí)，CF(E，H_i)=0，這就是證據(jù)的三位元。當(dāng)證據(jù)E以某種程度為真時(shí)，則0＜CF(E，H_i)＜1，反之-1＜CF(E，H_i)＜0.原始證據(jù)的CF(E)是系統(tǒng)在運(yùn)行時(shí)由用戶憑經(jīng)驗(yàn)提供。而非原始證據(jù)的CF(E)則由不確定性推理的更新算法導(dǎo)出。

在CF模型中，不確定性推理的過(guò)程一般為：首先，由領(lǐng)域?qū)＜医o出推理規(guī)則(R：IE E THEN H_i)及每條規(guī)則的強(qiáng)度CF(E，H_i)，并將推理網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)命題的不確定性值(單位元)均設(shè)置為零，然后系統(tǒng)開(kāi)始運(yùn)行，用戶輸入原始證據(jù)及其不確定性值CF(E₁，E)，系統(tǒng)依不確定性更新算法將原始證據(jù)不確定性值沿推理網(wǎng)絡(luò)向下傳播給非原始證據(jù)，直至求出最終結(jié)論的不確定性值。

在確定性理論中，確定性因子的更新算法為：

1 結(jié)論斷言H_i的可信度更新過(guò)程為：

CF(H_i)=CF(E, H_i)·max｛0,CF(E)｝ (2)

2 規(guī)則組合的可信度更新：

當(dāng)從多條規(guī)則分別可推出某一結(jié)論H_i時(shí)：

在兩條規(guī)則的綜合作用下，H_i 的可信度CF(H_i)：

當(dāng)有多個(gè)具有同一結(jié)論斷言H_i的規(guī)則被啟用時(shí)，將反復(fù)使用(3)式計(jì)算最終的可信度值。

3 前提條件為邏輯組合時(shí)的可信度確定：

CF(E)=CF(E₁ANDE₂)=min｛CF(E₁),CF(E₂)｝

CF(E)=CF(EORE)=max｛CF(E₁),CF(E₂)｝ (4)

CF()=-CF(E)

3.4 解釋機(jī)

解釋機(jī)即一段程序，它根據(jù)黑板上記錄的當(dāng)前執(zhí)行規(guī)則，到解釋庫(kù)中尋找該規(guī)則對(duì)應(yīng)的解釋，并調(diào)用相應(yīng)的解釋處理程序，作出解釋。

系統(tǒng)中部份固定解釋則以幫助的形式給出。

3.5 知識(shí)獲取與管理

知識(shí)的獲取和管理是通過(guò)人機(jī)接口完成，獲取方式主要是人工獲取。

4 實(shí)例計(jì)算

采用本系統(tǒng)對(duì)貴州某礦幾個(gè)掘進(jìn)工作面進(jìn)行推理，結(jié)果如表2所示：

表2 推理結(jié)果

編號(hào)

推理結(jié)果

實(shí)際結(jié)果

1

突出危險(xiǎn)可信度0.9

發(fā)生瓦斯噴出

2

突出危險(xiǎn)可信度0.93

發(fā)生煤與瓦斯突出

3

突出危險(xiǎn)可信度0.4

未發(fā)生突出

推理結(jié)果與實(shí)際結(jié)果表明，采用本系統(tǒng)推理的結(jié)果與實(shí)際發(fā)生情況是相符的，證明本系統(tǒng)的運(yùn)行是可靠的，在對(duì)掘進(jìn)工作面進(jìn)行突出危險(xiǎn)預(yù)測(cè)時(shí)，可以采用本系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

5 小 結(jié)

采用模糊專家系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)是對(duì)煤與瓦斯突出預(yù)測(cè)的一次嘗試，本系統(tǒng)所開(kāi)發(fā)的推理程序是一通用的推理控制模塊，只要對(duì)知識(shí)庫(kù)、事實(shí)庫(kù)、解釋庫(kù)進(jìn)行合理的組織，有望用于其他采礦系統(tǒng)。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 章壯新，江澤標(biāo).貴州某礦一次煤與瓦斯延期突出事故的調(diào)查與分析［J］.貴州工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2001，20(1)：49-51.

［2］ 吳桂義，況禮澄，等.礦井回采工作面開(kāi)采工藝方式選擇專家系統(tǒng)［J］.中國(guó)礦業(yè)，1999，8(3)：36-38.

［3］ 劉勇，吳桂義，等.貴州省礦井高產(chǎn)高效決策支持系統(tǒng)研究報(bào)告［R］.貴陽(yáng)：貴州工業(yè)大學(xué)采礦系，1999.

Fuzzy Expert System for Coal and Gas Outburst

ZHANG Zhuang-xin，WU Gui-yi

(School of Resources and Environment,GUT,Guiyang 550003,China)

Abstract：A fuzzy expert system for forcasting coal and gas outburst is set up on the basis of the relevant theory.The new system has been applied in pit testing and the result shows that is is dependable.

Key words:coal and gas outburst;fuzzy expert system