基于SSA-RF的采空区煤自燃温度回归分析模型

doi:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.09.0846

中国安全科学学报 ›› 2023, Vol. 33 ›› Issue (9): 136-141.doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.09.0846

基于SSA-RF的采空区煤自燃温度回归分析模型

汪伟¹^,²(), 崔欣超¹^,^**(), 祁云¹^,², 梁然¹, 贾宝山²^,³, 薛凯隆¹

¹ 山西大同大学煤炭工程学院,山西大同 037000
² 辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,辽宁阜新 123000
³ 辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室,辽宁葫芦岛 125000

收稿日期:2023-03-21 修回日期:2023-06-21 出版日期:2023-09-28
通讯作者:
**崔欣超(1999—),男,山西晋城人,硕士研究生,主要研究方向为矿井灾害防治。E-mail:cxc1723452598@163.com。
作者简介:
汪伟 (1991—),男,河北玉田人,博士,讲师,硕士生导师,主要从事矿井灾害防治、安全评价、应急技术与管理等方面的研究。E-mail:wangwei19910109@126.com。
祁云副教授
贾宝山教授
基金资助:
山西省基础研究计划(自由探索类)青年项目(202203021222300); 山西省高等学校科技创新计划项目(2022L449); 山西省高等学校科技创新计划项目(2022L448); 国家重点研发计划项目(2018YFC0807900)

Regression analysis model of coal spontaneous combustion temperature in goaf based on SSA-RF

WANG Wei¹^,²(), CUI Xinchao¹^,^**(), QI Yun¹^,², LIANG Ran¹, JIA Baoshan²^,³, XUE Kailong¹

¹ School of Coal Engineering, Shanxi Datong University, Datong Shanxi 037000, China
² College of Safety Science and Engineering, Liaoning Technical University, Fuxin Liaoning 123000, China
³ Key Laboratory of Mine Thermodynamic Disasters and Control of Ministry of Education, Liaoning Technical University, Huludao Liaoning 125000, China

Received:2023-03-21 Revised:2023-06-21 Published:2023-09-28

摘要/Abstract

摘要：

为了快速精准地对采空区遗煤自燃温度进行回归分析,避免自燃火灾发生,提出麻雀搜索算法(SSA)与随机森林(RF)算法相结合的SSA-RF采空区煤自燃温度回归分析模型。首先,基于东滩矿煤自燃特性试验获得的数据,对比分析SSA-RF模型与RF、反向传播神经网络(BPNN)、粒子群算法(PSO)-BPNN、SSA-BPNN模型的回归结果;然后以正佳煤业1204采煤工作面的试验数据为例,验证SSA-RF模型的可靠性;最后将该模型应用于东古城煤矿。结果表明:SSA-RF、RF、BPNN、PSO-BPNN以及SSA-BPNN模型测试样本的平均绝对误差(MAE)分别为11.203 1、14.342 0、 19.599 1、15.530 6、14.352 8;平均绝对百分比误差(MAPE)分别为14.89 %、16.91%、18.55%、18.43%、18.11%;均方根误差(RMSE)分别为13.761 0、16.525 0、20.786 6、18.022 7、17.735 5;决定系数(R²)分别为0.927 4、0.882 7、0.815 3、0.843 6、0.868 8;其中SSA-RF模型各指标均为最优,说明其具有普适性和稳定性,更适合煤自燃温度回归分析。

关键词: 采空区, 煤自燃温度, 麻雀搜索算法(SSA), 随机森林(RF), 回归分析模型

Abstract:

In order to accurately and quickly analyze the spontaneous combustion temperature of coal in goaf and avoid spontaneous combustion fire, the SSA-RF regression analysis model combining SSA and RF algorithm was proposed. Firstly, based on the data obtained from the spontaneous combustion characteristics test in Dongtan coal mine, the regression results of SSA-RF model and RF, back propagation neural network (BPNN), particle swarm optimization algorithm (PSO)-BPNN and SSA-BPNN model were compared and analyzed. Then, the reliability of the SSA-RF model was verified by taking the test data of 1204 coal face in Zhengjia coal mining as an example. Finally, the model was applied to Donggucheng coal mine. The results show that the mean absolute errors (MAE) of SSA-RF, RF, BPNN, PSO-BPNN and SSA-BPNN are 11.203 1, 14.342 0, 19.599 1, 15.530 6 and 14.352 8, respectively. The mean absolute percentage error (MAPE) is 14.89%, 16.91%, 18.55%, 18.43% and 18.11%, respectively. The root mean square errors (RMSE) are 13.761 0, 16.525 0, 20.786 6, 18.022 7 and 17.735 5, respectively. The coefficients of determination (R²) are 0.927 4, 0.882 7, 0.815 3, 0.843 6 and 0.868 8, respectively. All indexes of SSA-RF model are the best, which indicates that it is universal and stable, and it is more suitable for regression analysis of coal spontaneous combustion temperature.

Key words: goaf, coal spontaneous combustion temperature, sparrow search algorithm (SSA), random forest (RF), regression analysis model

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图/表 5

表1

图1

表2

表3

表4

参考文献 12

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ϕ(O₂)/ %	…	ϕ(C₂H₄)/ 10^-6	…	ϕ(C₂H₄)/ ϕ(C₂H₆)	温度/ ℃
17.06	…	0	…	0	47.6
16.84	…	0	…	0	47.71
17.43	…	0	…	0	47.93
︙		︙		︙	︙
1.89	…	490.07	…	0.12	418.83
1	…	890.72	…	0.12	427.54
1.5	…	291	…	0.11	431.9

模型	模型性能
	MAE		MAPE/%		RMSE		R²
	训练	测试	训练	测试	训练	测试	训练	测试
RF	7.985 7	11.711	5.43	8.85	15.733 9	21.594 6	0.956 9	0.904 3
SSA-RF	5.202 7	8.752 7	3.22	5.82	9.661 6	15.425 7	0.981 9	0.951 5
BPNN	13.624 7	19.079 8	12.25	14.03	23.711 3	30.558 7	0.897 1	0.813 1
PSO-BPNN	11.995	16.743 6	9.88	12.76	17.954 8	25.651 1	0.944 1	0.863 9
SSA-BPNN	10.637 1	15.189 8	8.73	11.77	17.632 1	24.800 1	0.944 7	0.895 7

模型	模型性能
	MAE		MAPE/%		RMSE		R²
	训练	测试	训练	测试	训练	测试	训练	测试
RF	7.342 9	13.973 7	4.41	10.66	16.600 8	23.337 3	0.951 2	0.913 8
SSA-RF	5.879 2	11.336 2	3.8	7.22	12.277 3	21.285 2	0.974 3	0.922
BPNN	14.181 7	20.395 6	11.17	14	23.074 5	37.57 2	0.898 2	0.803 4
PSO-BPNN	10.321 4	15.585 2	8.8	12.25	18.734 7	27.403 2	0.937 3	0.883 2
SSA-BPNN	11.325 1	15.350 4	9.67	12.18	17.946 1	24.903 5	0.945 3	0.891 1

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基于SSA-RF的采空区煤自燃温度回归分析模型

Regression analysis model of coal spontaneous combustion temperature in goaf based on SSA-RF

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