一种基于时间序列的煤矿含水层单孔水位动态预测方法技术

技术编号：42564442 阅读：12 留言：0更新日期：2024-08-29 00:33

本发明专利技术提供了一种基于时间序列的煤矿含水层单孔水位动态预测方法，对目标煤矿含水层近期单一水文长观孔水位监测数据的处理，完善了监测预警指标，解决了矿井水位波动预警等级划分主观性太强的问题；提高了煤矿水位动态预测的准确性和时效性，能够及时准确的进行矿井突水预警，为煤矿安全生产提供了有效保障。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及煤矿防治水，具体涉及一种基于时间序列的煤矿含水层单孔水位动态预测方法。

技术介绍

1、由于煤矿水害的突发性、破坏程度远超其他煤炭矿井危害，是影响煤矿安全的主要威胁之一，严重制约了煤矿的安全生产。随着我国煤矿生产开采的深度和范围广度的不断提高，煤矿地质水害问题越来越突出。在此前提下，掌握煤矿水情状况，发现隐患提前预警，加强矿井水害监测预警系统建设变得尤为重要。现有技术中，使用流量计、水压、水文、水温测量传感器对煤矿水文信息进行采集，用于水文数据监测；使用井下通信网络和水情监测系统进行直接展示和预警。但是现有的水情监测系统方案普遍停留在接入传感器数据下的简单展示和分项下的报警，存在着监测指标不完整、对煤矿含水层水位动态预测不准确、预警不及时、对目标煤矿含水层进行水位波动预警等级划分时主观性太强等问题，无法及时准确的进行煤矿含水层突水预警。鉴于此，有必要提供一种新的煤矿含水层水位动态预测方法来解决上述技术问题。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种基于时间序列的煤矿含水层单孔水位动态预测方法。该方法通过对目标煤矿含水层近期单一水文长观孔水位监测数据的处理，完善了监测预警指标，提高了煤矿水位动态预测的准确性和时效性，能够及时准确的进行矿井突水预警，为煤矿安全生产提供了有效保障。

2、为了实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案为：

3、一种基于时间序列的煤矿含水层单孔水位动态预测方法，其特征在于：包括以下步骤，

<p>4、步骤一、选取目标含水层3年以上的单一水文长观孔所测水位标高样本数据x，确保所选数据列中包含时间列，筛选样本数据x中每日同一时刻所测水位数据，将所选数据按照时间先后顺序进行排列，构建一组时间序列x1；

5、步骤二、对步骤一中时间序列x1进行清洗或预处理，包括补齐缺失值、剔除异常值，保证水位动态变化曲线的连续性和完整性，确保数据的准确性,构建时间序列x2；

6、步骤三、将步骤一的时间列作为时间序列x2中数据框或数据列的索引，按照时间顺序对相邻两日同一时刻所测水位数据进行差值处理，并取其绝对值；将所得差值结果按照时间先后顺序进行排列，构建时间序列x3；

7、步骤四、基于步骤三，运用“百分位数”法分析时间序列x3，统计并设置水位波动警戒阈值（δh）预警等级“百分位数”,划分预警等级；

8、步骤五、选取“待预测日”前10日内的水位数据h1，h2，……，h10，按照时间顺序构建时间序列x4，按照步骤二中的方法对上述水位数据进行清洗或预处理；接着按照时间顺序对相邻两日同一时刻水位数据进行差值处理，根据差值结果判定时间序列x4中水位波动幅度是否处于预警范围，若是则根据步骤四计算结果对历史水位进行预警验证；

9、步骤六、利用m-k时间序列检测法，对时间序列x4进行趋势性检验、突变性检验；判定时间序列x4动态变化趋势及该序列中是否存在突变点；

10、步骤七、若时间序列x4中存在突变点，则对时间序列x4中水位标高数据进行平稳化处理，重复利用m-k时间序列检测法进行检测，直至时间序列x4趋势性明显，且不存在突变点；若判定时间序列x4中不存在突变点，则直接进行步骤八；

11、步骤八、利用数据分析软件，分析时间序列x4，选取最优参数，建立arima时间序列预测模型，对“待预测日”水位标高进行预测，得到该日水位标高预测值hc；

12、步骤九、选取“待预测日”前9日内的水位标高数据，h2，h3，……，h10，以及“待预测日”水位标高预测值hc，按照时间顺序构建时间序列x5，利用m-k时间序列检测法，对时间序列x5进行趋势性检验、突变性检验；

13、步骤十、对比时间序列x4、x5的m-k时间序列检测法检验结果，若时间序列x5趋势性检验结果未产生显著变化，且无明显突变点，则无需预警；若时间序列x5趋势变化明显，且产生新的突变点，则进行步骤十一；

14、步骤十一、将“待预测日”水位标高预测值hc与前1日实测水位标高h10进行对比，根据差值计算结果，对照步骤四划分的预警等级进行突水预警。

15、进一步的，步骤二中的缺失值定义为水位动态变化曲线中出现断点或缺少某一时间段水位数据形成异常区，补齐缺失值方法是取断点或该异常区域左右相邻日期水位监测数据平均值进行补齐；异常值定义为水位动态变化曲线中，出现断崖式突升或突降的区域，剔除异常值的步骤包括剔除该区域观测数据，并按照补齐缺失值方法进行补充。

16、进一步的，步骤四中“百分位数”法具体为：定义第p百分位数为一定值，数据列中至少有p%的数据项小于或等于该值；所取“百分位数”分别为：δh1= p95%，δh2= p90%，δh3= p85%。

17、进一步的，步骤七中平稳化处理采用中值法处理，具体为取突变点处相邻两日水位标高平均值代替该点处水位标高。

18、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：

19、本专利技术通过对目标煤矿含水层近期单一水文长观孔水位监测数据的处理，完善了监测预警指标，解决了矿井水位波动预警等级划分主观性太强的问题。

20、本专利技术提高了煤矿水位动态预测的准确性和时效性，能够及时准确的进行矿井突水预警，为煤矿安全生产提供了有效保障。

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【技术保护点】

1.一种基于时间序列的煤矿含水层单孔水位动态预测方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的煤矿含水层单孔水位动态预测方法，其特征在于：步骤二中的缺失值定义为水位动态变化曲线中出现断点或缺少某一时间段水位数据形成异常区，补齐缺失值方法是取断点或该异常区域左右相邻日期水位监测数据平均值进行补齐；异常值定义为水位动态变化曲线中，出现断崖式突升或突降的区域，剔除异常值的步骤包括剔除该区域观测数据，并按照补齐缺失值方法进行补充。

3.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的煤矿含水层单孔水位动态预测方法，其特征在于：步骤四中“百分位数”法具体为：定义第p百分位数为一定值，数据列中至少有p%的数据项小于或等于该值；所取“百分位数”分别为：ΔH1= p95%，ΔH2= p90%，ΔH3= p85%。

4.根据权利要求1所述的一种基于时间序列的煤矿含水层单孔水位动态预测方法，其特征在于：步骤七中平稳化处理采用中值法处理，具体为取突变点处相邻两日水位标高平均值代替该点处水位标高。

【技术特征摘要】

1.一种基于时间序列的煤矿含水层单孔水位动态预测方法，其特征在于：包括以下步骤，

【专利技术属性】
技术研发人员：张党育，刘世奇，史泽坡，郭懂宇，杜小河，王一鸣，贾靖，杜龙龙，李延国，
申请(专利权)人：冀中能源集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：

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