煤田地质与勘探

作者：张文泉, 李子旭, 朱先祥, 邱伟, 张承杰,

关键词：煤层顶板, 厚松散层薄基岩, 突水溃砂, 小样本数据, 条件表格生成对抗网络, 探测粒子群优化算法, 危险性预测,

目的我国华东、华北地区松散层厚度大、基岩薄，突水溃砂事故频发，实现顶板突水溃砂危险性精准预测对保障煤矿安全生产意义重大。但突水溃砂致灾机理极为复杂，涉及多因素耦合作用。现场实测面临高风险、高成本等问题，导致数据获取困难，样本量严重不足，制约了传统预测模型的精度与性能，探索适用于小样本场景的有效预测方法迫在眉睫。方法梳理分析近松散层工作面现场实测数据与历史案例，确定底部含水层厚度、基岩厚度等11个影响因素，构建原始样本数据集。运用斯皮尔曼相关性分析揭示各因素的内在联系及相关性；基于条件表格生成对抗网络(CTGAN)、探测粒子群优化算法(DPSO)、随机森林算法(RF)构建突水溃砂危险性预测模型(CTGAN−DPSO−RF)，探讨CTGAN合成数据的质量，并与DPSO−SVM、DPSO−XGBoost模型进行对比，最后结合工程实例验证模型有效性。结果和结论11个突水溃砂影响因素中，垮落带高度与采高相关性最大，相关系数为0.93；松散层底部含水层水压与导水裂隙带发育高度相关性最小。CTGAN合成数据与原始数据高度相似，综合质量分数达85.03%；DPSO寻优后最优适应度为0.9265，优于PSO算法；CTGAN−DPSO−RF模型测试集AC、PW、RW、F1W均达到1，全面优于对比模型，工作面预测结果与实际开采情况一致，该模型通过合成高质量数据扩充样本集、优化超参数，有效解决小样本下传统模型精度低、性能差的问题，为厚松散层薄基岩条件下煤层顶板突水溃砂危险性预测提供了新方法。

来源：2026年第3期

《煤田地质与勘探》期刊编辑部

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