基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法與流程

本發明屬于煤層開采技術領域，尤其是涉及一種基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法。

背景技術：

近年來煤礦企業加大科學技術方面的研發投入，有效推動礦井由數字化礦山向智能化礦山邁進。采煤無人值守已經是煤礦行業最為突出的一個課題。采用智能化工作面(也稱為智能化綜采工作面)對煤礦進行智能化開采，不僅僅是國家面臨的問題，也是國際上面臨的一個難關。煤巖界面識別問題是實現智能化工作面的關鍵問題之一，煤巖界面識別能使采煤機具有自動追蹤煤巖界面的能力，有助于引導煤礦井下采煤自動化，提高生產效益。準確識別煤巖界面后，才能實現綜采工作面采煤機調高的自動化和智能化控制，有效提高綜采工作面的自動化水平。目前，對煤巖界面進行識別時，主要采用的是放射性探測技術、振動測試技術等對煤巖界面進行實際測試，費工費時，并且煤巖界面識別效果較差。

技術實現要素：

本發明所要解決的技術問題在于針對上述現有技術中的不足，提供一種基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法，其方法步驟簡單、合計合理且實現方便、使用效果好，根據實測地質數據并結合滾筒調高軌跡預測數據，對煤巖界面進行簡便、快速、準確識別。

為解決上述技術問題，本發明采用的技術方案是：一種基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟一、基于地質數據的煤層三維建模，過程如下：

步驟101、實測地質數據獲取：獲取待開采煤層的實測地質數據；所述待開采煤層的實測地質數據包括煤層地質數據、回采巷道地質數據和切眼地質數據；

所述待開采煤層的工作面為回采工作面，工作面運輸巷和工作面回風巷之間通過切眼連通；所述工作面運輸巷和工作面回風巷呈平行布設且二者均與所述回采工作面的長度方向呈垂直布設，所述切眼與所述回采工作面的長度方向呈平行布設；所述待開采煤層分為運輸巷區域煤層、回風巷區域煤層、切眼區域煤層和待開采區域煤層，所述運輸巷區域煤層為待開采煤層中位于工作面運輸巷所處區域的煤層，所述回風巷區域煤層為待開采煤層中位于工作面回風巷所處區域的煤層，所述切眼區域煤層為待開采煤層中位于切眼所處區域的煤層，所述待開采區域煤層為待開采煤層中位于工作面運輸巷和工作面回風巷之間的煤層；

所述回采巷道地質數據包括運輸巷地質數據和回風巷地質數據；所述運輸巷地質數據包括所述運輸巷區域煤層頂部多個測點的三維坐標數據，所述回風巷地質數據包括所述回風巷區域煤層頂部多個測點的三維坐標數據；

所述切眼地質數據包括所述切眼區域煤層頂部多個測點的三維坐標數據；

所述煤層地質數據包括所述待開采區域煤層頂部多個測點的三維坐標數據；

步驟102、煤層模型構建：采用數據處理設備建立待開采煤層頂部的三維立體模型，過程如下：

步驟1021、數據存儲：調用數據存儲模塊對步驟一中所述待開采煤層的實測地質數據進行存儲；

步驟1022、插值運算：根據步驟1021中所述待開采煤層的實測地質數據中所有測點的三維坐標數據，調用插值運算模塊計算得出待開采煤層頂部多個位置點的三維坐標數據；

步驟1023、三維坐標數據庫生成：調用數據庫生成模塊生成待開采煤層頂部的三維坐標數據庫；

所述三維坐標數據庫內存儲有步驟1021中所述待開采煤層的實測地質數據中所有測點的三維坐標數據和步驟1022中計算得出的待開采煤層頂部多個位置點的三維坐標數據；

步驟1024、模型構建：根據步驟1023中生成的待開采煤層頂部的三維坐標數據庫，調用三維建模軟件建立待開采煤層頂面的三維模型；

步驟二、煤層初步開采及煤巖界面識別：采用采煤機且沿工作面推進方向由后向前對所述待開采煤層進行開采，并完成所述待開采煤層的前n個工作面的開采過程；其中，n為正整數且n＝6～8；

采用采煤機對待開采煤層的任一個所述工作面進行開采之前，根據步驟一中所建立的待開采煤層頂面的三維模型，對該工作面所處位置處待開采煤層的煤巖界面進行識別；

采用采煤機對待開采煤層的任一個所述工作面進行開采時，根據該工作面所處位置處待開采煤層的煤巖界面識別結果進行開采；采用采煤機對任一個所述工作面進行割煤過程中，均采用數據處理設備對m個截割位置處的滾筒截割姿態數據進行記錄，獲得該工作面開采過程中的采煤機調高數據組，并采用數據處理設備將獲得的所述采煤機調高數據組同步存儲至預先建立的采煤機調高數據庫內；所述采煤機調高數據庫內按照開采先后順序由前至后存儲有待開采煤層中當前已完成開采的所有工作面開采過程中的所述采煤機調高數據組；

所述采煤機調高數據組包括對所述待開采煤層進行一刀割煤過程中m個截割位置處的滾筒截割姿態數據，其中m為正整數且m≥5；m個所述截割位置沿工作面長度方向由前至后進行排列；每個截割位置處的滾筒截割姿態數據均為該截割位置處采煤機的截割滾筒的三維坐標數據，所述截割滾筒的三維坐標數據中Z軸坐標數據為滾筒高度數據；

步驟三、煤層后續開采及煤巖界面識別：采用采煤機且沿工作面推進方向由后向前對所述待開采煤層繼續進行開采；

每一個所述工作面開采之前，均先對該工作面的煤巖界面進行識別，過程如下：

步驟301、識別用滾筒高度數據序列獲取：采用數據處理設備從所述采煤機調高數據庫內獲取當前工作面后側的n個工作面開采過程中的所述采煤機調高數據組；所獲取的n個所述采煤機調高數據組中的所述滾筒高度數據組成識別用滾筒高度數據序列，每個所述采煤機調高數據組中的所述滾筒高度數據均組成一個滾筒高度數據組；所述識別用滾筒高度數據序列中的n個所述滾筒高度數據組按照開采先后順序由前至后排列，每個所述滾筒高度數據組中均包括m個截割位置處的所述滾筒高度數據；

所述識別用滾筒高度數據序列記作X⁽⁰⁾；X⁽⁰⁾＝(x⁽⁰⁾(1),x⁽⁰⁾(2),x⁽⁰⁾(3),...,x⁽⁰⁾(n))，其中x⁽⁰⁾(k)為所述識別用滾筒高度數據序列中的第k個所述滾筒高度數據組，其中k為正整數且k＝1、2、3、…、n；x⁽⁰⁾(k)中的第h個所述滾筒高度數據記作x⁽⁰⁾(k,h)，其中h為正整數且h＝1、2、3、…、m；

步驟302、滾筒高度初步預測：采用數據處理設備且調用灰色預測模型構建模塊，對步驟301中所獲取的所述識別用滾筒高度數據序列進行處理，建立灰色預測模型；再根據所建立的所述灰色預測模型，采用數據處理設備處理得出所述待開采煤層的n+1個所述工作面開采過程中的滾筒高度初步預測結果；

其中，第k'個所述工作面開采過程中的滾筒高度初步預測結果記作k'為正整數且k'＝1、2、3、…、n、n+1；中包括m個滾筒高度初步預測值；

所得出的前n個所述工作面開采過程中的滾筒高度初步預測結果組成滾筒高度預測數據序列，所述滾筒高度預測數據序列中的n個所述滾筒高度初步預測結果按照開采先后順序由前至后排列；所述滾筒高度預測數據序列記作中的第k個所述滾筒高度初步預測結果記作中的第h個所述滾筒高度初步預測值記作

第n+1個所述工作面開采過程中的滾筒高度初步預測結果記作為采用采煤機對當前工作面進行開采過程中的所述滾筒高度初步預測結果；中的第h個所述滾筒高度初步預測值記作

步驟303、滾筒高度初步預測結果修正，過程如下：

步驟3031、建立預測殘差的馬爾可夫鏈：采用數據處理設備且調用差值運算模塊，對步驟301中所述識別用滾筒高度數據序列與步驟302中所述滾筒高度預測數據序列進行差值運算，得出預測殘差的馬爾可夫鏈；

所述預測殘差的馬爾可夫鏈，記作為所述預測殘差的馬爾可夫鏈中的第k組預測殘差，中包括m個截割位置處的預測殘差，中第h個截割位置處的預測殘差記作

步驟3032、馬爾可夫預測：采用數據處理設備且調用馬爾科夫預測算法模塊對步驟3031中所述預測殘差的馬爾可夫鏈進行處理，預測出所述預測殘差的馬爾可夫鏈中的第n+1組預測殘差

中包括m個截割位置處的預測殘差，中第h個截割位置處的預測殘差記作

步驟3033、滾筒高度預測數據組計算：根據步驟302中所述的和步驟3032中所述的采用數據處理設備計算得出當前工作面開采過程中的滾筒高度預測數據組

中包括當前工作面開采過程中m個截割位置處的滾筒高度預測值，中第h個截割位置處的滾筒高度預測值記作

步驟3034、采煤機調高預測數據組獲取：根據步驟3033中所述的當前工作面開采過程中的滾筒高度預測數據組并結合當前工作面開采過程中m個截割位置處截割滾筒的平面位置信息，采用數據處理設備得出當前工作面開采過程中的采煤機調高預測數據組，所述采煤機調高預測數據組中包括當前工作面開采過程中m個截割位置處的滾筒截割姿態預測數據；每個截割位置處的滾筒截割姿態預測數據均為預測出的該截割位置處的滾筒截割姿態數據；

步驟304、調高軌跡獲取：所述數據處理設備根據當前工作面開采過程中的所述采煤機調高預測數據組，獲得當前工作面的滾筒調高軌跡；

步驟305、煤巖界面分界線輸出：采用數據處理設備輸出當前工作面所處位置處待開采煤層的煤巖界面分界線；當前工作面所處位置處待開采煤層的煤巖界面分界線為步驟304中獲得的當前工作面的滾筒調高軌跡；

步驟三中采用采煤機對任一個所述工作面進行割煤過程中，均采用數據處理設備對m個截割位置處的滾筒截割姿態數據進行記錄，獲得該工作面開采過程中的采煤機調高數據組，并采用數據處理設備將獲得的所述采煤機調高數據組同步存儲至預先建立的采煤機調高數據庫內。

上述基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法，其特征是：步驟101中所述待開采區域煤層頂部的測點為巷間測點，多個所述巷間測點分多排多列進行布設，相鄰兩排所述巷間測點之間的間距和相鄰兩列所述巷間測點之間的間距均為D1，其中D1＝2.5m～3.5m；

步驟101中所述切眼區域煤層頂部的測點為切眼內測點，多個所述切眼內測點分M1排和N1列進行布設，其中M1和N1均為正整數，M1≥2且N1≥2；相鄰兩排所述切眼內測點之間的間距均為D2，其中D2＝0.8m～1.2m；相鄰兩列所述切眼內測點之間的間距均為D3，其中D3＝1.2m～1.8m；

所述運輸巷區域煤層頂部的多個測點與所述回風巷區域煤層頂部的多個測點呈對稱布設；所述運輸巷區域煤層頂部和所述回風巷區域煤層頂部的測點均為巷道內測點，所述工作面運輸巷分為運輸巷主體段和位于所述運輸巷主體段后側的運輸巷后部節段，所述工作面回風巷分為回風巷主體段和位于所述回風巷主體段后側的回風巷后部節段，所述運輸巷后部節段和所述回風巷后部節段分別位于切眼兩側，所述運輸巷后部節段和所述回風巷后部節段的長度均與切眼的寬度相同；所述運輸巷主體段和所述回風巷主體段分別位于所述待開采區域煤層的左右兩側，所述運輸巷主體段和所述回風巷主體段的長度均與所述待開采區域煤層的長度相同；所述切眼位于所述待開采區域煤層后側，切眼的長度與所述待開采區域煤層的寬度相同；

所述運輸巷區域煤層頂部的多個所述巷道內測點分M2排和N2列進行布設，其中M2和N2均為正整數，M2≥2且N2≥2；所述運輸巷主體段內相鄰兩排所述巷道內測點之間的間距均為D4，其中D4＝3.5m～4.5m；所述運輸巷后部節段內相鄰兩排所述巷道內測點之間的間距均為D2；相鄰兩列所述巷道內測點之間的間距均為D5，其中D5＝0.8m～1.2m。

上述基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法，其特征是：步驟101中對所述待開采區域煤層頂部任一個所述測點的三維坐標數據進行獲取時，采用由上至下向所述待開采區域煤層內鉆孔的方法對該測點的豎向高度數據進行測量或從待開采煤層的煤田地質勘探鉆孔數據中獲取所述待開采區域煤層頂部該測點的三維坐標數據；

步驟101中所述工作面運輸巷、工作面回風巷和切眼均為煤礦井下巷道，所述運輸巷區域煤層頂部、所述回風巷區域煤層頂部和所述切眼區域煤層頂部的測點均為井下巷道測點；

對所述煤礦井下巷道內任一個所述井下巷道測點的三維坐標數據進行測量時，當該井下巷道測點的高度高于所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度時，采用從所述煤礦井下巷道內部由下向上鉆孔的方法，對該井下巷道測點的豎向高度數據進行測量；否則，當該井下巷道測點的高度低于所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度或與所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度相同時，采用高度測量設備對該井下巷道測點的豎向高度數據進行測量。

上述基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法，其特征是：步驟二中對該工作面所處位置處待開采煤層的煤巖界面進行識別時，先根據步驟一中所建立的待開采煤層頂面的三維模型，對該工作面所處位置處待開采煤層與頂板之間的分界線進行識別；再結合待開采煤層的厚度，對該工作面所處位置處待開采煤層與底板之間的分界線進行識別；

步驟二中該工作面所處位置處待開采煤層的煤巖界面識別結果包括該工作面所處位置處待開采煤層與頂板和底板之間的分界線。

上述基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法，其特征是：步驟305中煤巖界面分界線輸出后，還需判斷是否需對所輸出的煤巖界面分界線進行修正；

判斷是否需對所輸出的煤巖界面分界線進行修正時，先根據步驟一中所建立的待開采煤層頂面的三維模型，對該工作面所處位置處待開采煤層與頂板之間的分界線進行識別，所識別出的分界線為模型確定頂部分界線；再將所述模型確定頂部分界線與步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層與頂板之間的分界線進行對比，并根據對比結果判斷是否需對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層與頂板之間的分界線進行修正；當判斷得出需進行修正時，根據所述模型確定頂部分界線對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層與頂板之間的分界線進行修正；

同時，根據步驟一中所建立的待開采煤層頂面的三維模型，并結合待開采煤層的厚度，對該工作面所處位置處待開采煤層與底板之間的分界線進行識別，所識別出的分界線為模型確定底部分界線；再將所述模型確定底部分界線與步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層與底板之間的分界線進行對比，并根據對比結果判斷是否需對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層與底板之間的分界線進行修正；當判斷得出需進行修正時，根據所述模型確定底部分界線對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層與底板之間的分界線進行修正。

上述基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法，其特征是：步驟二和步驟三中所述的采煤機均為雙滾筒采煤機；所述雙滾筒采煤機的兩個所述截割滾筒分別為對待開采煤層的頂板下方煤層進行開采的上截割滾筒和對待開采煤層的底板上方煤層進行開采的下截割滾筒；

步驟二中采用采煤機對待開采煤層的任一個所述工作面進行開采之前，先根據該工作面所處位置處待開采煤層的煤巖界面識別結果，對該工作面開采過程中采煤機的兩個所述滾筒的調高軌跡分別進行確定；

步驟二中采用采煤機對任一個所述工作面進行割煤過程中，均采用數據處理設備對兩個所述截割滾筒在m個截割位置處的滾筒截割姿態數據分別進行記錄，所獲得的所述采煤機調高數據組的數量為兩個，兩個所述采煤機調高數據組分別為該工作面開采過程中兩個所述截割滾筒的所述采煤機調高數據組。

上述基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法，其特征是：步驟二和步驟三中所述的采煤機均為雙滾筒采煤機；所述雙滾筒采煤機的兩個所述截割滾筒分別為對待開采煤層的頂板下方煤層進行開采的上截割滾筒和對待開采煤層的底板上方煤層進行開采的下截割滾筒；

步驟三中采用采煤機對任一個所述工作面進行割煤過程中，均采用數據處理設備對兩個所述截割滾筒在m個截割位置處的滾筒截割姿態數據分別進行記錄，所獲得的所述采煤機調高數據組的數量為兩個，兩個所述采煤機調高數據組分別為該工作面開采過程中兩個所述截割滾筒的所述采煤機調高數據組；

步驟三中每一個所述工作面開采之前，對該工作面的煤巖界面進行識別時，先獲得當前工作面開采過程中兩個所述截割滾筒的所述采煤機調高預測數據組；對當前工作面開采過程中任一個所述截割滾筒的所述采煤機調高預測數據組進行獲取時，均按照步驟301至步驟303中所述的方法進行獲取；

步驟304中進行調高軌跡時，所述數據處理設備根據當前工作面開采過程中兩個所述截割滾筒的所述采煤機調高預測數據組，分別獲取兩個所述截割滾筒的當前工作面的滾筒調高軌跡；

步驟305中輸出的當前工作面所處位置處待開采煤層的煤巖界面分界線包括當前工作面所處位置處待開采煤層與頂板和底板的分界線；其中，當前工作面所處位置處待開采煤層與頂板的分界線為所述上截割滾筒的當前工作面的滾筒調高軌跡，當前工作面所處位置處待開采煤層與底板的分界線為所述下截割滾筒的當前工作面的滾筒調高軌跡。

上述基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法，其特征是：步驟二和步驟三中m個所述截割位置均按照工作面長度方向由后向前進行布設；

步驟302中所述灰色預測模型為無偏灰色預測模型；

步驟302中進行灰色預測模型建立之前，先根據步驟301中所述識別用滾筒高度數據序列，采用數據處理設備獲取m個所述截割位置的截割高度數據序列；每個所述截割位置的截割高度數據序列均包括n個所述滾筒高度數據，n個所述滾筒高度數據按照開采先后順序由前至后進行排列；

其中，m個所述截割位置中第h個所述截割位置的截割高度數據序列記作由所述識別用滾筒高度數據序列中n個所述滾筒高度數據組的第h個所述滾筒高度數據組成，

步驟302中處理得出的n+1個所述工作面開采過程中的滾筒高度初步預測結果由m個所述截割位置的截割高度初步預測結果組成；每個所述截割位置的截割高度初步預測結果均包括n+1個所述滾筒高度初步預測值，n+1個所述滾筒高度初步預測值按照開采先后順序由前至后進行排列；

m個所述截割位置中第h個所述截割位置的截割高度初步預測結果記作

由m個所述截割位置的截割高度初步預測結果中第k'個所述滾筒高度初步預測值組成；

步驟302中進行滾筒高度初步預測時，采用數據處理設備對m個所述截割位置的截割高度初步預測結果分別進行預測；m個所述截割位置的截割高度初步預測結果的預測方法均相同；

對m個所述截割位置中第h個所述截割位置的截割高度初步預測結果進行預測時，先采用數據處理設備且調用灰色預測模型構建模塊，對進行處理，并根據處理結果建立無偏灰色預測模型，過程如下：

步驟3021、灰生成：調用灰生成算法模塊，對進行灰生成，獲得的生成數據序列x⁽¹⁾(h)；

其中，x⁽¹⁾(h)＝(x⁽¹⁾(1,h),x⁽¹⁾(2,h),x⁽¹⁾(3,h),...,x⁽¹⁾(n,h))；所述生成數據序列x⁽¹⁾(h)中包括n個生成數據，所述生成數據序列x⁽¹⁾(h)中的第k個所述生成數據記作x⁽¹⁾(k,h)；

步驟3022、緊鄰均值序列生成：調用緊鄰均值序列生成模塊，對步驟3021中所述生成數據序列進行處理，生成所述生成數據序列的緊鄰均值序列Z⁽¹⁾(h)；其中Z⁽¹⁾(h)＝(z⁽¹⁾(2,h),z⁽¹⁾(3,h),...,z⁽¹⁾(n,h))；

所述緊鄰均值序列Z⁽¹⁾中包括n-1個緊鄰均值，所述緊鄰均值序列Z⁽¹⁾中的第s-1個所述緊鄰均值記作z⁽¹⁾(s,h)，z⁽¹⁾(s,h)＝0.5x⁽¹⁾(s,h)+0.5x⁽¹⁾(s-1,h)；其中，x⁽¹⁾(s,h)為所述生成數據序列x⁽¹⁾(h)中的第s個所述生成數據，x⁽¹⁾(s-1,h)為所述生成數據序列x⁽¹⁾(h)中的第s-1個所述生成數據；其中，s為正整數且s＝2、3、…、n；

步驟3023、無偏灰色預測模型的二級參數求解：調用二級參數求解模塊，對所建立無偏灰色預測模型的四個二級參數C、D、E和F分別進行求解；

其中，x⁽⁰⁾(s,h)為中的第s個所述滾筒高度數據；

步驟3024、無偏灰色預測模型的一級參數求解：根據步驟3023中求解出的所建立灰色預測模型的四個二級參數C、D、E和F，調用一級參數求解模塊，對所建立灰色預測模型的兩個一級參數a和b分別進行求解；

其中，

步驟3025、無偏灰色參數求解：根據步驟3024中求解出的所建立無偏灰色預測模型的兩個一級參數a和b，調用無偏灰色參數求解模塊，對所建立灰色預測模型的兩個無偏灰色參數α和β分別進行求解；

其中，

步驟3026、無偏灰色預測模型建立：根據步驟3025中求解出的所建立無偏灰色預測模型的兩個無偏灰色參數α和β，調用無偏灰色預測模型建立模塊，建立無偏灰色預測模型；所建立的無偏灰色預測模型為：其中，x⁽⁰⁾(1,h)為中的第1個所述滾筒高度數據，k”為正整數且k”≥1；

步驟3026中建立所述無偏灰色預測模型后，采用數據處理設備且根據所建立的所述無偏灰色預測模型，獲得m個所述截割位置中第h個所述截割位置的截割高度初步預測結果其中，中的第g個所述滾筒高度初步預測值g為正整數且g＝1、2、3、…、n+1。

上述基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法，其特征是：步驟3031中所述預測殘差的馬爾可夫鏈中包括m×h個所述預測殘差；

步驟3032中采用數據處理設備且調用馬爾科夫預測算法模塊對步驟3031中所述預測殘差的馬爾可夫鏈進行處理時，過程如下：

步驟30321、狀態劃分：根據步驟3031中所述預測殘差的馬爾可夫鏈中的m×h個所述預測殘差，采用數據處理設備對所述預測殘差的狀態進行劃分，獲得所述預測殘差的J個狀態；所述預測殘差的J個狀態中的第j個狀態記作狀態j，其中J為正整數且J≥3，j為正整數且j＝1、…、J；

步驟30322、一步轉移概率矩陣計算：根據步驟3031中所述預測殘差的馬爾可夫鏈中m×h個所述預測殘差，采用數據處理設備且調用一步轉移概率矩陣模塊，計算得出所述預測殘差的一步轉移概率矩陣；

所述一步轉移概率矩陣為J階方陣，所述一步轉移概率矩陣中的第i行第j數據記作P_ij，其中P_ij為所述預測殘差由狀態i轉移至狀態j的轉移概率；i為正整數且i＝1、…、J；

步驟30323、馬爾可夫預測：采用數據處理設備對第n+1組預測殘差中m個截割位置處的預測殘差分別進行預測，第n+1組預測殘差中m個截割位置處預測殘差的預測方法均相同；

其中，對中第h個截割位置處的預測殘差進行預測時，包括以下步驟：

步驟A1、根據步驟一中所述預測殘差的馬爾可夫鏈，獲得第n組預測殘差中第h個截割位置處的預測殘差

步驟A2、根據步驟30321中所述預測殘差的J個狀態劃分結果，對步驟A1中所述預測殘差的狀態進行判斷，得出所述預測殘差的狀態；

所述預測殘差的狀態記作狀態i'，其中i'為正整數且i'＝1、…、J；

步驟A3、根據步驟A2中判斷得出的所述預測殘差的狀態i'，并結合步驟30322中所述一步轉移概率矩陣，得出所述預測殘差的最大轉移概率；

所述預測殘差的最大轉移概率記作P_i'j'，P_i'j'為所述一步轉移概率矩陣中的第i'行第j'列數據，其中j'為正整數且j'＝1、2、…、J；

步驟A4、根據步驟A3中得出的所述預測殘差的最大轉移概率P_i'j'，得出所述預測殘差的狀態；

所述預測殘差的狀態為狀態j'；

步驟A5、根據步驟A4中得出的所述預測殘差的狀態j'，并結合步驟30321中所述預測殘差的J個狀態劃分結果，得出所述預測殘差

上述基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法，其特征是：步驟30321進行狀態劃分時，先找出m×h個所述預測殘差中的最大值和最小值，所找出的最大值為預測殘差最大值且其記作所找出的最小值為預測殘差最大值且其記作再從區間中選取J-1個數值，所選取的J-1個數值組成狀態劃分端點數據列，所述狀態劃分端點數據列中的J-1個數值按照數值從小到大的順序由前至后進行排列，所述狀態劃分端點數據列中的第j”個數值記作再利用所選取的J-1個數值將區間劃分為J個區間，劃分好的J個區間為分別為所述預測殘差的J個狀態的狀態區間；其中，j”為正整數且j”＝1、2、…、J-1；

J個所述區間中的第j個區間為狀態j的狀態區間；狀態j的狀態區間的兩個端點值分別記作和且當j＝1時，當2≤j≤J時，當j＝J時，當1≤j≤J-1時，

步驟30322中所述的其中m_j為m×h個所述預測殘差中位于狀態j的狀態區間內的所有預測殘差的總數量，m_i為m×h個所述預測殘差中位于狀態i的狀態區間內的所有預測殘差的總數量；

步驟A2中對步驟A1中所述預測殘差的狀態進行判斷時，根據所述預測殘差所處的狀態區間，對所述預測殘差的狀態進行判斷；所述預測殘差位于狀態i'的狀態區間內；

步驟A3中所述預測殘差的最大轉移概率P_i'j'為所述一步轉移概率矩陣的第i'行數據中數值最大的數據；

步驟A5中所述預測殘差其中和為狀態j'的狀態區間的兩個端點值，且

本發明與現有技術相比具有以下優點：

1、方法步驟簡單、設計合理且實現方便，投入成本較低。

2、所采用的基于地質數據的煤層三維建模方法步驟簡單、設計合理且實現簡便、使用效果好，所采用的實測地質數據獲取方法簡單且所獲取的實測地質數據準確，待開采煤層的實測地質數據包括煤層地質數據、回采巷道地質數據和切眼地質數據。并且，實測位置點的三維坐標數據為實測數據，插值處理后，獲得待開采煤層頂部的三維坐標數據庫，相應所建立的待開采煤層頂面的三維模型準確和可靠。

3、所采用的基于地質數據的煤層三維建模方法實現簡便，能在短時間內快速建立待開采煤層頂面的三維模型，并能有效保證所建立三維模型的準確性和可靠性。

4、所采用的基于地質數據的煤層三維建模方法使用效果好且實用價值高，規避了長期以來難以解決的煤巖界面識別世界性難題，是一種全新的數字化控制采煤機自動割煤方法的重要數據基礎；利用已經構建的煤層頂部三維模型，按照截割深度獲取相應煤層數據，作為控制采煤機自動調高的依據，具有準確、便捷、可靠等優點。并且，改變了記憶截割方法煤層數據未知、僅僅依賴已經截割煤層數據調整采煤機高度的不足，避免了單純依賴記憶截割引起的累計誤差大、適應性差等弊端。采用該煤層三維建模方法有利于在割煤過程中，充分利用已經截割的煤層三維坐標數據，實時修正煤層頂面三維模型，進一步提高煤層頂面模型精度。因而，采用本發明能有效實現煤炭開采的數字化、自動化和智能化，提出一種基于較少的實測地質數據構建數字化煤層的方法，尤其適用于煤層起伏較大的薄煤層的開采過程，為采煤機自動割煤提供了基礎數據，為實現煤炭開采的自動化和智能化奠定了堅實的基礎，是一種解決煤巖識別問題的有效途徑，能簡便、快速獲得工作面煤層的三維建模過程，所獲得煤層頂面的三維模型準確，為綜采工作面自動化、智能化提供煤層數據，并能為綜采工作面采煤機滾筒的高度調整提供可靠依據。

5、所采用的調高軌跡預測方法步驟簡單、設計合理且實現簡便，投入成本低，根據預測出的調高軌跡對各工作面的煤巖界面進行識別，能有效確保煤巖界面識別精度。

6、調高軌跡預測時采用實時更新的識別用滾筒高度數據序列進行預測，既使運算速度得到提高，增強了預測的時效性，又能夠保證采煤機調高軌跡預測用原始數據序列的動態更新和預測精度。

7、所采用的調高軌跡預測方法設計合理且實現方便，包括基于地質數據的煤層三維建模、煤層初步開采及滾筒截割姿態數據記錄和煤層后續開采及調高軌跡預測三個步驟，其中對任一個工作面的采煤機調高軌跡進行預測時，過程如下：識別用滾筒高度數據序列獲取、滾筒高度初步預測、滾筒高度初步預測結果修正和調高軌跡獲取。

8、所采用的調高軌跡預測方法運算速度快，預測時間小于2s。

9、所采用調高軌跡預測方法的預測精度高，因而能有效保證煤巖界面準確識別，先基于灰色預測模型獲取滾筒高度初步預測結果，再采用馬爾可夫鏈模型對滾筒高度初步預測結果進行修正，能有效保證預測精度。采用馬爾可夫鏈模型對滾筒高度初步預測結果進行修正時，采用基于預測殘差的修正方法，設計合理且修正結果準確。

6、所采用的煤巖界面識別方法使用效果好且實用價值高，采用基于灰色馬爾科夫鏈預測模型進行預測，灰色理論的研究對象主要是不確定性系統，以“少量信息明確、大量信息不明確”的“小樣本”和“不確定”為特點，十分適合用于缺乏數據的采煤機調高軌跡預測，但是其預測是基于指數的預測，對隨機波動序列預測效果較差，需要馬爾科夫鏈模型來對其進行修正，兩者實現良好的互補性；再根據預測出的調高軌跡對當前工作面所處位置處的煤巖界面進行簡便、快速且準確識別。采用本發明充分利用灰色預測理論和馬爾科夫鏈各自的優點和互補性，達到更高的預測精度。為了動態修正三維煤層數據，提高調高軌跡精度，基于滑動窗口進行預測，具有預測精度高、運算速度快等特點。首先，獲取識別用滾筒高度數據序列，并利用實時獲取的識別用滾筒高度數據序列預測出采煤機下一刀的調高軌跡，并且隨著工作面的推進不斷根據識別用滾筒高度數據序列進行預測，能夠適應工業現場要求，便于推廣使用。并且，根據實時獲取的識別用滾筒高度數據序列進行軌跡預測，能有效減少運算處理的數據量，提高預測精度和速度。同時，利用無偏灰色模型的無偏灰色參數進行初步預測，與傳統灰色參數建立預測模型存在本質區別，具有預測精度高、預測速度快等優點。同時，采用馬爾可夫鏈模型對滾筒高度初步預測結果進行修正時，基于期望值(即預測殘差的期望值)進行修正，修正結果更準確。

綜上所述，本發明方法步驟簡單、合計合理且實現方便、使用效果好，根據實測地質數據并結合滾筒調高軌跡預測數據，對煤巖界面進行簡便、快速、準確識別。

下面通過附圖和實施例，對本發明的技術方案做進一步的詳細描述。

附圖說明

圖1為本發明的方法流程框圖。

圖2為本發明所建立煤層頂面三維模型的結構示意圖。

圖3為本發明巷間測點、切眼內測點和巷道內測點的布設位置示意圖。

圖4為本發明監測系統的電路原理框圖。

圖5為本發明采煤機沿工作面上行過程中的使用狀態參考圖。

圖6為本發明采煤機處于仰采時的使用狀態參考圖。

圖7為本發明預測出調高軌跡的仿真示意圖。

附圖標記說明:

1—待開采煤層； 1-1—巷間測點； 1-2—巷道內測點；

1-3—切眼內測點； 2—工作面運輸巷； 3—工作面回風巷；

4—切眼； 5-1—機身傾角傳感器；

5-2—搖臂回轉角度傳感器； 5-3—行走位置檢測單元；

5-4—數據處理器； 5-5—俯仰角檢測單元；

6—數據處理設備； 7—采煤機； 7-1—截割滾筒。

具體實施方式

如圖1所示的一種基于地質數據的智能化工作面煤巖界面識別方法，包括以下步驟：

步驟一、基于地質數據的煤層三維建模，過程如下：

步驟101、實測地質數據獲取：獲取待開采煤層1的實測地質數據；所述待開采煤層1的實測地質數據包括煤層地質數據、回采巷道地質數據和切眼地質數據；

所述待開采煤層1的工作面為回采工作面，工作面運輸巷2和工作面回風巷3之間通過切眼4連通；所述工作面運輸巷2和工作面回風巷3呈平行布設且二者均與所述回采工作面的長度方向呈垂直布設，所述切眼4與所述回采工作面的長度方向呈平行布設；所述待開采煤層1分為運輸巷區域煤層、回風巷區域煤層、切眼區域煤層和待開采區域煤層，所述運輸巷區域煤層為待開采煤層1中位于工作面運輸巷2所處區域的煤層，所述回風巷區域煤層為待開采煤層1中位于工作面回風巷3所處區域的煤層，所述切眼區域煤層為待開采煤層1中位于切眼4所處區域的煤層，所述待開采區域煤層為待開采煤層1中位于工作面運輸巷2和工作面回風巷3之間的煤層；

所述回采巷道地質數據包括運輸巷地質數據和回風巷地質數據；所述運輸巷地質數據包括所述運輸巷區域煤層頂部多個測點的三維坐標數據，所述回風巷地質數據包括所述回風巷區域煤層頂部多個測點的三維坐標數據；

所述切眼地質數據包括所述切眼區域煤層頂部多個測點的三維坐標數據；

所述煤層地質數據包括所述待開采區域煤層頂部多個測點的三維坐標數據；

步驟102、煤層模型構建：采用數據處理設備6建立待開采煤層1頂部的三維立體模型，過程如下：

步驟1021、數據存儲：調用數據存儲模塊對步驟一中所述待開采煤層1的實測地質數據進行存儲；

步驟1022、插值運算：根據步驟1021中所述待開采煤層1的實測地質數據中所有測點的三維坐標數據，調用插值運算模塊計算得出待開采煤層1頂部多個位置點的三維坐標數據；

步驟1023、三維坐標數據庫生成：調用數據庫生成模塊生成待開采煤層1頂部的三維坐標數據庫；

所述三維坐標數據庫內存儲有步驟1021中所述待開采煤層1的實測地質數據中所有測點的三維坐標數據和步驟1022中計算得出的待開采煤層1頂部多個位置點的三維坐標數據；

步驟1024、模型構建：根據步驟1023中生成的待開采煤層1頂部的三維坐標數據庫，調用三維建模軟件建立待開采煤層1頂面的三維模型；

步驟二、煤層初步開采及煤巖界面識別：采用采煤機7且沿工作面推進方向由后向前對所述待開采煤層1進行開采，并完成所述待開采煤層1的前n個工作面的開采過程；其中，n為正整數且n＝6～8；

采用采煤機7對待開采煤層1的任一個所述工作面進行開采之前，根據步驟一中所建立的待開采煤層1頂面的三維模型，對該工作面所處位置處待開采煤層1的煤巖界面進行識別；

采用采煤機7對待開采煤層1的任一個所述工作面進行開采時，根據該工作面所處位置處待開采煤層1的煤巖界面識別結果進行開采；采用采煤機7對任一個所述工作面進行割煤過程中，均采用數據處理設備6對m個截割位置處的滾筒截割姿態數據進行記錄，獲得該工作面開采過程中的采煤機調高數據組，并采用數據處理設備6將獲得的所述采煤機調高數據組同步存儲至預先建立的采煤機調高數據庫內；所述采煤機調高數據庫內按照開采先后順序由前至后存儲有待開采煤層1中當前已完成開采的所有工作面開采過程中的所述采煤機調高數據組；

所述采煤機調高數據組包括對所述待開采煤層1進行一刀割煤過程中m個截割位置處的滾筒截割姿態數據，其中m為正整數且m≥5；m個所述截割位置沿工作面長度方向由前至后進行排列；每個截割位置處的滾筒截割姿態數據均為該截割位置處采煤機7的截割滾筒7-1的三維坐標數據，所述截割滾筒7-1的三維坐標數據中Z軸坐標數據為滾筒高度數據；

步驟三、煤層后續開采及煤巖界面識別：采用采煤機7且沿工作面推進方向由后向前對所述待開采煤層1繼續進行開采；

每一個所述工作面開采之前，均先對該工作面的煤巖界面進行識別，過程如下：

步驟301、識別用滾筒高度數據序列獲取：采用數據處理設備6從所述采煤機調高數據庫內獲取當前工作面后側的n個工作面開采過程中的所述采煤機調高數據組；所獲取的n個所述采煤機調高數據組中的所述滾筒高度數據組成識別用滾筒高度數據序列，每個所述采煤機調高數據組中的所述滾筒高度數據均組成一個滾筒高度數據組；所述識別用滾筒高度數據序列中的n個所述滾筒高度數據組按照開采先后順序由前至后排列，每個所述滾筒高度數據組中均包括m個截割位置處的所述滾筒高度數據；

所述識別用滾筒高度數據序列記作X⁽⁰⁾；X⁽⁰⁾＝(x⁽⁰⁾(1),x⁽⁰⁾(2),x⁽⁰⁾(3),...,x⁽⁰⁾(n))，其中x⁽⁰⁾(k)為所述識別用滾筒高度數據序列中的第k個所述滾筒高度數據組，其中k為正整數且k＝1、2、3、…、n；x⁽⁰⁾(k)中的第h個所述滾筒高度數據記作x⁽⁰⁾(k,h)，其中h為正整數且h＝1、2、3、…、m；

步驟302、滾筒高度初步預測：采用數據處理設備6且調用灰色預測模型構建模塊，對步驟301中所獲取的所述識別用滾筒高度數據序列進行處理，建立灰色預測模型；再根據所建立的所述灰色預測模型，采用數據處理設備6處理得出所述待開采煤層1的n+1個所述工作面開采過程中的滾筒高度初步預測結果；

其中，第k'個所述工作面開采過程中的滾筒高度初步預測結果記作k'為正整數且k'＝1、2、3、…、n、n+1；中包括m個滾筒高度初步預測值；

所得出的前n個所述工作面開采過程中的滾筒高度初步預測結果組成滾筒高度預測數據序列，所述滾筒高度預測數據序列中的n個所述滾筒高度初步預測結果按照開采先后順序由前至后排列；所述滾筒高度預測數據序列記作中的第k個所述滾筒高度初步預測結果記作中的第h個所述滾筒高度初步預測值記作

第n+1個所述工作面開采過程中的滾筒高度初步預測結果記作為采用采煤機7對當前工作面進行開采過程中的所述滾筒高度初步預測結果；中的第h個所述滾筒高度初步預測值記作

步驟303、滾筒高度初步預測結果修正，過程如下：

步驟3031、建立預測殘差的馬爾可夫鏈：采用數據處理設備6且調用差值運算模塊，對步驟301中所述識別用滾筒高度數據序列與步驟302中所述滾筒高度預測數據序列進行差值運算，得出預測殘差的馬爾可夫鏈；

所述預測殘差的馬爾可夫鏈，記作為所述預測殘差的馬爾可夫鏈中的第k組預測殘差，中包括m個截割位置處的預測殘差，中第h個截割位置處的預測殘差記作

步驟3032、馬爾可夫預測：采用數據處理設備6且調用馬爾科夫預測算法模塊對步驟3031中所述預測殘差的馬爾可夫鏈進行處理，預測出所述預測殘差的馬爾可夫鏈中的第n+1組預測殘差

中包括m個截割位置處的預測殘差，中第h個截割位置處的預測殘差記作

步驟3033、滾筒高度預測數據組計算：根據步驟302中所述的和步驟3032中所述的采用數據處理設備6計算得出當前工作面開采過程中的滾筒高度預測數據組

中包括當前工作面開采過程中m個截割位置處的滾筒高度預測值，中第h個截割位置處的滾筒高度預測值記作

步驟3034、采煤機調高預測數據組獲取：根據步驟3033中所述的當前工作面開采過程中的滾筒高度預測數據組并結合當前工作面開采過程中m個截割位置處截割滾筒7-1的平面位置信息，采用數據處理設備6得出當前工作面開采過程中的采煤機調高預測數據組，所述采煤機調高預測數據組中包括當前工作面開采過程中m個截割位置處的滾筒截割姿態預測數據；每個截割位置處的滾筒截割姿態預測數據均為預測出的該截割位置處的滾筒截割姿態數據；

步驟304、調高軌跡獲取：所述數據處理設備6根據當前工作面開采過程中的所述采煤機調高預測數據組，獲得當前工作面的滾筒調高軌跡；

步驟305、煤巖界面分界線輸出：采用數據處理設備6輸出當前工作面所處位置處待開采煤層1的煤巖界面分界線；當前工作面所處位置處待開采煤層1的煤巖界面分界線為步驟304中獲得的當前工作面的滾筒調高軌跡；

步驟三中采用采煤機7對任一個所述工作面進行割煤過程中，均采用數據處理設備6對m個截割位置處的滾筒截割姿態數據進行記錄，獲得該工作面開采過程中的采煤機調高數據組，并采用數據處理設備6將獲得的所述采煤機調高數據組同步存儲至預先建立的采煤機調高數據庫內。

本實施例中，采用采煤機7對待開采煤層1的任一個所述工作面進行開采時，采用的割煤方式均為雙向割煤方式。

實際進行開采時，所采用的割煤方式也可以為單向割煤方式。

本實施例中，步驟1022中調用插值運算模塊計算得出待開采煤層1頂部多個位置點的三維坐標數據時，調用所述插值運算模塊對步驟1021中所述待開采煤層1的實測地質數據中所有測點的三維坐標數據進行插值運算，具體是對步驟1021中所述待開采煤層1的實測地質數據中所有測點的三維坐標數據中的豎向高度數據進行插值運算，得出待開采煤層1頂部多個位置點的三維坐標數據中的豎向高度數據。

其中，煤層頂板是指位于煤層上面的巖層，叫煤層頂板或頂板。切眼4是指連接于工作面運輸巷2和工作面回風巷3之間的巷道，開切眼是在工作面運輸巷2和工作面回風巷3之間順煤層掘進一條巷道，使其形成一套獨立的回風系統。

本實施例中，步驟1022中所述插值運算模塊為四次樣條插值運算模塊。

并且，步驟1022中調用插值運算模塊計算得出待開采煤層1頂部多個位置點的三維坐標數據時，按照常規的四次樣條插值方法，計算得出待開采煤層1頂部多個位置點的三維坐標數據。

實際使用時，所述插值運算模塊也可以采用其它類型的插值運算模塊，如三次樣條插值運算模塊、五次樣條插值運算模塊等。

如圖3所示，步驟一中所述待開采區域煤層頂部的測點為巷間測點1-1，多個所述巷間測點1-1分多排多列進行布設，相鄰兩排所述巷間測點1-1之間的間距和相鄰兩列所述巷間測點1-1之間的間距均為D1，其中D1＝2.5m～3.5m。

所述切眼區域煤層頂部的測點為切眼內測點1-3，多個所述切眼內測點1-3分M1排和N1列進行布設，其中M1和N1均為正整數，M1≥2且N1≥2；相鄰兩排所述切眼內測點1-3之間的間距均為D2，其中D2＝0.8m～1.2m；相鄰兩列所述切眼內測點1-3之間的間距均為D3，其中D3＝1.2m～1.8m；

所述運輸巷區域煤層頂部的多個測點與所述回風巷區域煤層頂部的多個測點呈對稱布設；所述運輸巷區域煤層頂部和所述回風巷區域煤層頂部的測點均為巷道內測點1-2，所述工作面運輸巷2分為運輸巷主體段和位于所述運輸巷主體段后側的運輸巷后部節段，所述工作面回風巷3分為回風巷主體段和位于所述回風巷主體段后側的回風巷后部節段，所述運輸巷后部節段和所述回風巷后部節段分別位于切眼4兩側，所述運輸巷后部節段和所述回風巷后部節段的長度均與切眼4的寬度相同；所述運輸巷主體段和所述回風巷主體段分別位于所述待開采區域煤層的左右兩側，所述運輸巷主體段和所述回風巷主體段的長度均與所述待開采區域煤層的長度相同；所述切眼4位于所述待開采區域煤層后側，切眼4的長度與所述待開采區域煤層的寬度相同；

所述運輸巷區域煤層頂部的多個所述巷道內測點1-2分M2排和N2列進行布設，其中M2和N2均為正整數，M2≥2且N2≥2；所述運輸巷主體段內相鄰兩排所述巷道內測點1-2之間的間距均為D4，其中D4＝3.5m～4.5m；所述運輸巷后部節段內相鄰兩排所述巷道內測點1-2之間的間距均為D2；相鄰兩列所述巷道內測點1-2之間的間距均為D5，其中D5＝0.8m～1.2m。

本實施例中，所述運輸巷后部節段和所述回風巷后部節段內均布設有M1排所述巷道內測點1-2，M1排所述巷道內測點1-2的布設位置分別與M1排所述切眼內測點1-3的布設位置一一對應，每排所述切眼內測點1-3的左右兩側均設置有一排所述巷道內測點1-2。

本實施例中，D1＝30m，D2＝1m，D3＝1.5m，D4＝4m，D5＝1m。

因而，所述待開采區域煤層頂部測點的布設間距為30m；所述運輸巷區域煤層頂部與所述回風巷區域煤層頂部沿巷道長度方向上每隔4m布設一個測點，且沿巷道寬度方向上每隔1m布設一個測點；所述切眼區域煤層頂部沿切眼4的長度方向上每隔1.5m布設一個測點，且沿切眼4的寬度方向上每隔1布設一個測點。

實際施工時，可根據具體需要，對D1、D2、D3、D4和D5的取值大小分別進行相應調整，以達到對實測位置點(即所述測點)間距進行調整的目的。

并且，對D1、D2、D3、D4和D5的取值大小進行調整時，依據煤層賦存條件確定，當煤層起伏變化較大時，實測位置點的間距較小；當煤層起伏變化較小時，實測位置點的間距較大。

實際施工過程中，根據施工成本、施工周期等實際需要，D2和D5均能在0.8m～4m之間進行相應調整，D3能在1.2m～50m之間進行相應調整，D4能在3.5m～50m之間進行相應調整。并且，D1能在2.5m～100m之間進行相應調整。

由于實測位置點的三維坐標數據為實測數據，并且采用四次樣條插值方法對待開采煤層1的實測地質數據中所有測點的三維坐標數據進行插值處理后，獲得待開采煤層1頂部的三維坐標數據庫，相應所建立的待開采煤層1頂面的三維模型準確和可靠。

實際進行開采過程中，根據所建立的待開采煤層1頂面的三維模型，能直接得出各工作面(具體是綜采工作面)的截割軌跡，即沿工作面長度方向開采過程中采煤機截割滾筒的移動軌跡。并且，根據所建立的待開采煤層1頂面的三維模型得出的各工作面的截割軌跡準確且可靠，能有效解決常規記憶截割方法所記憶的是上一刀割煤的軌跡，而下一刀煤層信息未知的問題。因而，沿工作面長度方向開采過程中，能根據所得出的該工作面的截割軌跡，對采煤機截割滾筒的高度進行相應調整，從而實現自動化割煤，并有效提高煤炭開采的準確性、高效性和可靠性。

本實施例中，步驟101中對所述待開采區域煤層頂部任一個所述測點的三維坐標數據進行獲取時，采用由上至下向所述待開采區域煤層內鉆孔的方法對該測點的豎向高度數據進行測量或從待開采煤層1的煤田地質勘探鉆孔數據中獲取所述待開采區域煤層頂部該測點的三維坐標數據。

因而，對所述待開采區域煤層頂部任一個所述測點的豎向高度數據進行測量時，采用鉆孔進行精確探測，相應獲得所述待開采區域煤層頂部的精探地質數據。

步驟101中所述煤層地質數據、回采巷道地質數據和切眼地質數據均為實際測量得出的數據，所述回采巷道地質數據和切眼地質數據在待開采煤層1的工作面運輸巷2、工作面回風巷3和切眼4均施工完成后測量得出；所述待開采煤層1的實測地質數據包括煤層地質數據、回采巷道地質數據和切眼地質數據；待開采煤層1的煤田地質勘探鉆孔數據為煤層開采之前測量得出的煤田地質勘探鉆孔數據。

本實施例中，步驟101中所述工作面運輸巷2、工作面回風巷3和切眼4均為煤礦井下巷道，所述運輸巷區域煤層頂部、所述回風巷區域煤層頂部和所述切眼區域煤層頂部的測點均為井下巷道測點；

對所述煤礦井下巷道內任一個所述井下巷道測點的三維坐標數據進行測量時，當該井下巷道測點的高度高于所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度時，采用從所述煤礦井下巷道內部由下向上鉆孔的方法，對該井下巷道測點的豎向高度數據進行測量；否則，當該井下巷道測點的高度低于所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度或與所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度相同時，采用高度測量設備對該井下巷道測點的豎向高度數據進行測量。

其中，當該井下巷道測點的高度高于所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度時，說明該井下巷道測點所處位置處待開采煤層1的頂部高度高于所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度；當該井下巷道測點的高度低于所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度時，說明該井下巷道測點所處位置處待開采煤層1的頂部高度低于所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度；當該井下巷道測點的高度與所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度相同時，說明該井下巷道測點所處位置處待開采煤層1的頂部高度與所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度相同。

本實施例中，對該井下巷道測點的豎向高度數據進行測量時，所采用的從所述煤礦井下巷道內部由內向外鉆孔成型的鉆孔為所述煤礦井下巷道內部支護用錨桿的錨桿孔。

本實施例中，所述高度測量設備為激光測距儀。

實際施工時，所述高度測量設備也可以為其它類型的常規高度測量設備。

其中，所述井下巷道測點的高度高于所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度時，說明所述井下巷道測點所處位置處待開采煤層1的頂部高度高于煤礦井下巷道的頂部高度，此時煤巖分界線隱藏，需要通過打錨桿的鉆孔數據得出待開采煤層1頂部的豎向高度數據；所述井下巷道測點的高度低于所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度時，說明所述井下巷道測點所處位置處待開采煤層1的頂部高度低于煤礦井下巷道的頂部高度，此時煤巖分界線裸露在所述煤礦井下巷道內，能直接測量出待開采煤層1頂部的豎向高度數據；所述井下巷道測點的高度與所處位置處煤礦井下巷道的頂部高度相同時，說明所述井下巷道測點所處位置處待開采煤層1的頂部高度與煤礦井下巷道的頂部高度相同，此時能直接得出待開采煤層1頂部的豎向高度數據，該豎向高度數據為所述井下巷道測點所處位置處所述煤礦井下巷道的頂部高度數據。

本實施例中，如圖2所示，步驟101中進行實測地質數據獲取之前，先以所述回采工作面的長度方向為X軸、以工作面運輸巷2的長度方向(即工作面推進方向)為Y軸且以豎直方向為Z軸建立三維空間直角坐標系。

步驟101中進行實測地質數據獲取時，在所建立的三維空間直角坐標系下，對待開采煤層1的實測地質數據中所有測點的三維坐標數據分別進行測量；

步驟1023中所述三維坐標數據庫內存儲的每個所述三維坐標數據中的Z軸坐標數據為豎向高度數據。

本實施例中，步驟二中和步驟三中m個所述截割位置均按照X軸的正方向由前至后進行排列或均按照X軸的負方向由前至后進行排列。

步驟二中每個所述采煤機調高數據組中的m個所述滾筒截割姿態數據、步驟301中每個所述滾筒高度數據組中的m個所述滾筒高度數據和步驟3033中包括中的m個所述滾筒高度預測值的存儲前后順序均與m個所述截割位置的前后順序一致。因而，步驟二中每個所述采煤機調高數據組中的m個所述滾筒截割姿態數據、步驟301中每個所述滾筒高度數據組中的m個所述滾筒高度數據和步驟3033中包括中的m個所述滾筒高度預測值均分別與m個所述截割位置一一對應。

本實施例中，所述數據處理設備6為PC機。

實際進行煤層開采時，所述雙滾筒采煤機的兩個所述滾筒的采高不同，兩個所述滾筒中一個滾筒的采高較高，另一個滾筒的采高較低。步驟三中所述截割滾筒7-1為采煤機7中的任一個筒。

本實施例中，步驟二中所述的n＝8。

步驟二中進行煤層初步開采及滾筒截割姿態數據記錄時，采用采煤機7完成所述待開采煤層的前8個工作面的開采過程。并且，所述待開采煤層的前8個工作面的開采過程均為人為控制進行開采。

實際使用時，可根據具體需要，對n的取值大小分別進行相應調整。

由于n為所述識別用滾筒高度數據序列內所包括采煤機調高數據組的數量，而每個所述采煤機調高數據組包括對所述待開采煤層進行一刀割煤過程中m個截割位置處的滾筒截割姿態數據，因而所述識別用滾筒高度數據序列內包括對所述待開采煤層進行n刀割煤過程中的所述采煤機調高數據組。實際使用時，可根據具體需要(主要包括采煤機調高軌跡的預測精度、預測速度以及所建立煤層模型的精度)，對n的取值大小進行調整。實際使用時，根據預測出的采煤機調高軌跡，能建立所述需開采煤層的三維模型(即煤層模型)。其中，采煤機調高軌跡的預測精度越高，n的取值越大；采煤機調高軌跡的預測速度越快，n的取值越小；所建立煤層模型的精度越高，n的取值越大。

本實施例中，步驟二和步驟三中所述截割位置均為截割高度采集位置；

每個所述采煤機調高數據組中m個所述滾筒截割姿態數據的Y軸坐標數據均相同；

所述采煤機調高數據庫內的所有采煤機調高數據組中第k個所述滾筒截割姿態數據的X軸坐標數據均相同。

本實施例中，步驟3034中當前工作面開采過程中每個截割位置處截割滾筒7-1的平面位置信息，均包括該截割位置處截割滾筒7-1的X軸坐標數據和Y軸坐標數據。

本實施例中，所述采煤機7上還裝有開采狀態監測裝置，所述開采狀態監測裝置與數據處理設備6連接。

并且，所述開采狀態監測裝置與數據處理設備6組成監控系統，詳見圖4。實際布設安裝時，所述數據處理設備6布設在遠程監控室內，所述開采狀態監測裝置與數據處理設備6之間均通過CAN總線進行通信。

如圖4所示，所述開采狀態監測裝置包括數據處理器5-4、對采煤機7的機身傾角α進行實時檢測的機身傾角傳感器5-1、對采煤機7的俯仰角β進行實時檢測的俯仰角檢測單元5-5、對截割滾筒7-1所安裝搖臂的回轉角度進行實時檢測的搖臂回轉角度傳感器5-2和對采煤機7的行走位置進行實時檢測的行走位置檢測單元5-3，所述機身傾角傳感器5-1、俯仰角檢測單元5-5、搖臂回轉角度傳感器5-2和行走位置檢測單元5-3均與數據處理器5-4連接。其中，機身傾角α為沿工作面長度方向上采煤機7的機身與水平面之間的夾角；俯仰角β為沿工作面推進方向上采煤機7的機身與水平面之間的夾角；所述搖臂的回轉角度也稱為搖臂擺角且其記作θ。

實際使用時，所述機身傾角傳感器5-1、俯仰角檢測單元5-5、搖臂回轉角度傳感器5-2和行走位置檢測單元5-3將所檢測信號同步傳送至數據處理器5-4；所述數據處理器5-4按照預先設定的采樣頻率，對機身傾角傳感器5-1、俯仰角檢測單元5-5、搖臂回轉角度傳感器5-2和行走位置檢測單元5-3所檢測信號進行采集，并將所采集信息同步上傳至數據處理設備6。本實施例中，所述機身傾角傳感器5-1和俯仰角檢測單元5-5均為傾角傳感器且二者均安裝在采煤機7的機身上。所述搖臂以鉸接方式安裝在采煤機7的機身上，所述搖臂回轉角度傳感器5-2安裝在所述搖臂上，所述行走位置檢測單元5-3安裝在采煤機7的機身上，通過行走位置檢測單元5-3對采煤機7所處位置的三維坐標數據進行檢測。

采用采煤機7進行開采過程中，當采煤機7的機身沿工作面長度方向由后向前逐漸向上傾斜時，說明此時采煤機7處于沿工作面上行過程，詳見圖5；當采煤機7的機身沿工作面長度方向由后向前逐漸向下傾斜時，說明此時采煤機7處于沿工作面下行過程。如圖6所示，當采煤機7的機身沿工作面推進方向上由后向前逐漸向上傾斜時，說明此時采煤機7處于仰采狀態；當采煤機7的機身沿工作面推進方向上由前向后逐漸向下傾斜時，說明此時采煤機7處于俯采狀態。

本實施例中，所述機身傾角傳感器5-1、俯仰角檢測單元5-5、搖臂回轉角度傳感器5-2和行走位置檢測單元5-3輸出的信號均為4mA～20mA的電流信號。

本實施例中，所述數據處理器5-4為PLC控制器。并且，預先設定的采樣頻率為25kHz。

實際使用過程中，所述數據處理器5-4將所采集信息同步上傳至數據處理設備6后，所述數據處理設備6根據采集到的機身傾角傳感器5-1、俯仰角檢測單元5-5、搖臂回轉角度傳感器5-2和行走位置檢測單元5-3所檢測信息，能同步換算出此時所述采煤機7的所述滾筒高度數據。

其中，對所述采煤機7的所述滾筒高度數據進行換算之前，先判斷此時采煤機7的開采狀態：當判斷得出此時采煤機7處于沿工作面上行過程且處于仰采狀態時，根據公式H＝Lsin(θ+α)+H₂+Stanβ，計算得出此時采煤機7的所述滾筒高度數據H；當判斷得出此時采煤機7處于沿工作面上行過程且處于俯采狀態時，根據公式H＝Lsin(θ-α)+H₂+Stanβ，計算得出此時采煤機7的所述滾筒高度數據H；當判斷得出此時采煤機7處于沿工作面下行過程且處于仰采狀態時，根據公式H＝Lsin(θ+α)+H₂-Stanβ，計算得出此時采煤機7的所述滾筒高度數據H；當判斷得出此時采煤機7處于沿工作面下行過程且處于俯采狀態時，根據公式H＝Lsin(θ-α)+H₂-Stanβ，計算得出此時采煤機7的所述滾筒高度數據H。

其中，L為所述搖臂的長度，H₂為搖臂底端固定點(所述搖臂在采煤機7的機身上的固定點)到所述待開采煤層1的底板(具體是所述底板的上表面)之間的距離，S為截割滾筒7-1至采煤機7機身的距離(即截割滾筒7-1的中部至采煤機7的機身中部之間的距離)。一旦采煤機7確定，所述的S、L和H₂均為已知參數。其中，所述待開采煤層的底板(具體是所述底板的上表面)為參考面。

本實施例中，所述行走位置檢測單元5-3為對采煤機7的平面位置信息進行實時檢測的位置檢測單元，采煤機7的平面位置信息包括采煤機7機身的X軸坐標數據和Y軸坐標數據。所述行走位置檢測單元5-3為二自由度位移檢測裝置。所述數據處理設備6根據采煤機7的平面位置信息，并結合截割滾筒7-1與采煤機7的機身之間的位置關系，能簡便得出截割滾筒7-1的平面位置信息。

實際使用時，也可以在所述截割滾筒7-1的中部布設一個滾筒位置檢測單元，所述滾筒位置檢測單元為對截割滾筒7-1的平面位置信息(即截割位置)進行實時檢測的位置檢測單元。因而，所述滾筒位置檢測單元為二自由度位移檢測裝置。

本實施例中，為計算簡便，使所述截割滾筒7-1的平面位置信息與采煤機7的平面位置信息相同。

步驟二中所述截割滾筒7-1的三維坐標數據中，Z軸坐標數據為所述滾筒高度數據H，X軸坐標數據為行走位置檢測單元5-3檢測到的采煤機7在沿工作面長度方向上的位移數據，Y軸坐標數據為行走位置檢測單元5-3檢測到的采煤機7在沿工作面推進方向上的位移數據。

本實施例中，對所述待開采煤層進行開采過程中，完成一個工作面開采稱為完成一刀割煤。對所述待開采煤層進行開采過程中，按照開采先后順序，對開采工作面進行編號，按照開采先后順序所述待開采煤層的工作面編號分別為1、2、3、…。

其中，所述截割滾筒7-1的三維坐標數據中，Y軸坐標數據也可以根據公式y＝n'×Δh計算得出，其中n'為當前截割刀數(即當前工作面的編號)，Δh為采煤機截深(即采煤機7的截割深度)。本實施例中，Δh＝0.8m。

本實施例中，步驟301中所述當前工作面后側的n個工作面為所述待開采煤層中n個連續布設的工作面，n個所述工作面中位于最前側的工作面為與所述當前工作面相鄰的前一個所述工作面。

實際使用時，步驟3034中得出當前工作面開采過程中的所述采煤機調高數據組后，再采用數據處理設備6將得出的所述采煤機調高數據組存儲至所述采煤機調高數據庫內。

本實施例中，步驟3034中得出當前工作面開采過程中的所述采煤機調高數據組后，根據所得出的所述采煤機調高數據組，采用采煤機7對所述待開采煤層的當前工作面進行開采；

采用采煤機7對當前工作面進行割煤過程中，采用數據處理設備6對m個截割位置處的滾筒截割姿態數據進行記錄，所記錄的m個截割位置處的滾筒截割姿態數據組成當前工作面開采過程中的所述采煤機調高數據組，并采用數據處理設備6將此時獲得的當前工作面開采過程中的所述采煤機調高數據組同步存儲至預先建立的采煤機調高數據庫內。

本實施例中，所述待開采煤層1的任一個所述工作面開采過程中的m個所述截割高度采集位置分別位于該工作面的相鄰已開采工作面開采過程中m個所述截割高度采集位置的正前方，該工作面的相鄰已開采工作面為位于該工作面后側且與該工作面相鄰的工作面；

步驟三中當前工作面開采過程中的m個所述截割高度采集位置分別位于當前工作面的相鄰已開采工作面開采過程中m個所述截割高度采集位置的正前方，當前工作面的相鄰已開采工作面為位于當前工作面后側且與當前工作面相鄰的工作面。

步驟二中所述的m個截割位置為m個所述截割高度采集位置，對所述待開采煤層的任一個工作面進行開采過程中，相鄰兩個所述截割高度采集位置之間的間距為1m～5m。

本實施例中，相鄰兩個所述截割高度采集位置之間的間距為3m。

本實施例中，步驟301中所述識別用滾筒高度數據序列也稱為原始數據序列。

本實施例中，步驟二和步驟三中m個所述截割位置均按照工作面長度方向由后向前進行布設；

步驟302中所述灰色預測模型為無偏灰色預測模型；

步驟302中進行灰色預測模型建立之前，先根據步驟301中所述識別用滾筒高度數據序列，采用數據處理設備6獲取m個所述截割位置的截割高度數據序列；每個所述截割位置的截割高度數據序列均包括n個所述滾筒高度數據，n個所述滾筒高度數據按照開采先后順序由前至后進行排列；

其中，m個所述截割位置中第h個所述截割位置的截割高度數據序列記作由所述識別用滾筒高度數據序列中n個所述滾筒高度數據組的第h個所述滾筒高度數據組成，

步驟302中處理得出的n+1個所述工作面開采過程中的滾筒高度初步預測結果由m個所述截割位置的截割高度初步預測結果組成；每個所述截割位置的截割高度初步預測結果均包括n+1個所述滾筒高度初步預測值，n+1個所述滾筒高度初步預測值按照開采先后順序由前至后進行排列；

m個所述截割位置中第h個所述截割位置的截割高度初步預測結果記作

由m個所述截割位置的截割高度初步預測結果中第k'個所述滾筒高度初步預測值組成；

步驟302中進行滾筒高度初步預測時，采用數據處理設備6對m個所述截割位置的截割高度初步預測結果分別進行預測；m個所述截割位置的截割高度初步預測結果的預測方法均相同；

對m個所述截割位置中第h個所述截割位置的截割高度初步預測結果進行預測時，先采用數據處理設備6且調用灰色預測模型構建模塊，對進行處理，并根據處理結果建立無偏灰色預測模型，過程如下：

步驟3021、灰生成：調用灰生成算法模塊，對進行灰生成，獲得的生成數據序列x⁽¹⁾(h)；

其中，x⁽¹⁾(h)＝(x⁽¹⁾(1,h),x⁽¹⁾(2,h),x⁽¹⁾(3,h),...,x⁽¹⁾(n,h))；所述生成數據序列x⁽¹⁾(h)中包括n個生成數據，所述生成數據序列x⁽¹⁾(h)中的第k個所述生成數據記作x⁽¹⁾(k,h)；

步驟3022、緊鄰均值序列生成：調用緊鄰均值序列生成模塊，對步驟3021中所述生成數據序列進行處理，生成所述生成數據序列的緊鄰均值序列Z⁽¹⁾(h)；其中Z⁽¹⁾(h)＝(z⁽¹⁾(2,h),z⁽¹⁾(3,h),...,z⁽¹⁾(n,h))；

所述緊鄰均值序列Z⁽¹⁾中包括n-1個緊鄰均值，所述緊鄰均值序列Z⁽¹⁾中的第s-1個所述緊鄰均值記作z⁽¹⁾(s,h)，z⁽¹⁾(s,h)＝0.5x⁽¹⁾(s,h)+0.5x⁽¹⁾(s-1,h)；其中，x⁽¹⁾(s,h)為所述生成數據序列x⁽¹⁾(h)中的第s個所述生成數據，x⁽¹⁾(s-1,h)為所述生成數據序列x⁽¹⁾(h)中的第s-1個所述生成數據；其中，s為正整數且s＝2、3、…、n；

步驟3023、無偏灰色預測模型的二級參數求解：調用二級參數求解模塊，對所建立無偏灰色預測模型的四個二級參數C、D、E和F分別進行求解；

其中，x⁽⁰⁾(s,h)為中的第s個所述滾筒高度數據；

步驟3024、無偏灰色預測模型的一級參數求解：根據步驟3023中求解出的所建立灰色預測模型的四個二級參數C、D、E和F，調用一級參數求解模塊，對所建立灰色預測模型的兩個一級參數a和b分別進行求解；

其中，

步驟3025、無偏灰色參數求解：根據步驟3024中求解出的所建立無偏灰色預測模型的兩個一級參數a和b，調用無偏灰色參數求解模塊，對所建立灰色預測模型的兩個無偏灰色參數α和β分別進行求解；

其中，

步驟3026、無偏灰色預測模型建立：根據步驟3025中求解出的所建立無偏灰色預測模型的兩個無偏灰色參數α和β，調用無偏灰色預測模型建立模塊，建立無偏灰色預測模型；所建立的無偏灰色預測模型為：其中，x⁽⁰⁾(1,h)為中的第1個所述滾筒高度數據，k”為正整數且k”≥1；

步驟3026中建立所述無偏灰色預測模型后，采用數據處理設備6且根據所建立的所述無偏灰色預測模型，獲得m個所述截割位置中第h個所述截割位置的截割高度初步預測結果其中，中的第g個所述滾筒高度初步預測值g為正整數且g＝1、2、3、…、n+1。

本實施例中，步驟3021中所述灰生成算法模塊為AGO累加生成模塊；

并且，所述生成數據序列x⁽¹⁾(h)中的第k個所述生成數據記作x⁽¹⁾(k,h)，其中g'為正整數且g'＝1、2、…、k。

本實施例中，步驟3031中所述預測殘差的馬爾可夫鏈中包括m×h個所述預測殘差；

步驟3032中采用數據處理設備6且調用馬爾科夫預測算法模塊對步驟3031中所述預測殘差的馬爾可夫鏈進行處理時，過程如下：

步驟30321、狀態劃分：根據步驟3031中所述預測殘差的馬爾可夫鏈中的m×h個所述預測殘差，采用數據處理設備6對所述預測殘差的狀態進行劃分，獲得所述預測殘差的J個狀態；所述預測殘差的J個狀態中的第j個狀態記作狀態j，其中J為正整數且J≥3，j為正整數且j＝1、…、J；

步驟30322、一步轉移概率矩陣計算：根據步驟3031中所述預測殘差的馬爾可夫鏈中m×h個所述預測殘差，采用數據處理設備6且調用一步轉移概率矩陣模塊，計算得出所述預測殘差的一步轉移概率矩陣；

所述一步轉移概率矩陣為J階方陣，所述一步轉移概率矩陣中的第i行第j數據記作P_ij，其中P_ij為所述預測殘差由狀態i轉移至狀態j的轉移概率；i為正整數且i＝1、…、J；

步驟30323、馬爾可夫預測：采用數據處理設備6對第n+1組預測殘差中m個截割位置處的預測殘差分別進行預測，第n+1組預測殘差中m個截割位置處預測殘差的預測方法均相同；

其中，對中第h個截割位置處的預測殘差進行預測時，包括以下步驟：

步驟A1、根據步驟一中所述預測殘差的馬爾可夫鏈，獲得第n組預測殘差中第h個截割位置處的預測殘差

步驟A2、根據步驟30321中所述預測殘差的J個狀態劃分結果，對步驟A1中所述預測殘差的狀態進行判斷，得出所述預測殘差的狀態；

所述預測殘差的狀態記作狀態i'，其中i'為正整數且i'＝1、…、J；

步驟A3、根據步驟A2中判斷得出的所述預測殘差的狀態i'，并結合步驟30322中所述一步轉移概率矩陣，得出所述預測殘差的最大轉移概率；

所述預測殘差的最大轉移概率記作P_i'j'，P_i'j'為所述一步轉移概率矩陣中的第i'行第j'列數據，其中j'為正整數且j'＝1、2、…、J；

步驟A4、根據步驟A3中得出的所述預測殘差的最大轉移概率P_i'j'，得出所述預測殘差的狀態；

所述預測殘差的狀態為狀態j'；

步驟A5、根據步驟A4中得出的所述預測殘差的狀態j'，并結合步驟30321中所述預測殘差的J個狀態劃分結果，得出所述預測殘差

本實施例中，步驟30321進行狀態劃分時，先找出m×h個所述預測殘差中的最大值和最小值，所找出的最大值為預測殘差最大值且其記作所找出的最小值為預測殘差最大值且其記作再從區間中選取J-1個數值，所選取的J-1個數值組成狀態劃分端點數據列，所述狀態劃分端點數據列中的J-1個數值按照數值從小到大的順序由前至后進行排列，所述狀態劃分端點數據列中的第j”個數值記作再利用所選取的J-1個數值將區間劃分為J個區間，劃分好的J個區間為分別為所述預測殘差的J個狀態的狀態區間；其中，j”為正整數且j”＝1、2、…、J-1；

J個所述區間中的第j個區間為狀態j的狀態區間；狀態j的狀態區間的兩個端點值分別記作和且當j＝1時，當2≤j≤J時，當j＝J時，當1≤j≤J-1時，

步驟30322中所述的其中m_j為m×h個所述預測殘差中位于狀態j的狀態區間內的所有預測殘差的總數量，m_i為m×h個所述預測殘差中位于狀態i的狀態區間內的所有預測殘差的總數量；

步驟A2中對步驟A1中所述預測殘差的狀態進行判斷時，根據所述預測殘差所處的狀態區間，對所述預測殘差的狀態進行判斷；所述預測殘差位于狀態i'的狀態區間內；

步驟A3中所述預測殘差的最大轉移概率P_i'j'為所述一步轉移概率矩陣的第i'行數據中數值最大的數據；

步驟A5中所述預測殘差其中和為狀態j'的狀態區間的兩個端點值，且

實際進行開采時，所述待開采煤層的任一個工作面開采過程中的m個所述截割高度采集位置均相同。

本實施例中，步驟二和步驟三中所述的m＝40。

實際使用時，可根據工作面長度和相鄰兩個所述截割高度采集位置之間的間距，對m的取值大小進行相應調整。

步驟3034中當前工作面開采過程中每個截割位置處的滾筒截割姿態數據均為滾筒中心點的三維坐標數據，所述滾筒中心點為截割滾筒7-1的幾何中心點。步驟3034中當前工作面開采過程中m個截割位置處的滾筒截割姿態數據分別為m個截割位置處的滾筒中心點的三維坐標數據。

本實施例中，步驟304中進行調高軌跡獲取時，所獲得的當前工作面的采煤機調高軌跡為按照開采先后順序由前至后將m個截割位置處的滾筒中心點連接而成的折線。

另外，步驟304中進行調高軌跡獲取時，也可以根據步驟3034中得出的當前工作面開采過程中的所述采煤機調高數據組，采用數據處理設備6且調用曲線擬合模塊擬合出當前工作面開采過程中的采煤機調高軌跡。具體是利用m個截割位置處的滾筒中心點的三維坐標數據，擬合出采煤機調高軌跡。

本實施例中，步驟二中完成煤層初步開采及滾筒截割姿態數據記錄后，完成所述待開采煤層的前n個工作面的開采過程，獲得前8刀割煤過程中40個截割位置處的滾筒截割姿態數據(即真實數據)；并且，再完成所述待開采煤層的第9個工作面的開采過程，獲得第9刀割煤過程中40個截割位置處的滾筒高度數據(即真實數據)。其中，前8刀割煤過程中40個截割位置處的滾筒高度數據、第9刀割煤過程中40個截割位置處的實際滾筒高度數據和采用本發明預測出的第9刀割煤過程中40個截割位置處的滾筒高度數據(即預測數據)，詳見表1：

表1 采煤機滾筒高度數據對比表 單位：m

由表1可知，采用本發明預測的最大絕對誤差為0.015m，預測的平均相對誤差為0.006m，預測結果準確且適應性強。并且，采用本發明預測出的第9刀割煤過程中的采煤機調高軌跡詳見圖7。

本實施例中，步驟二中對該工作面所處位置處待開采煤層1的煤巖界面進行識別時，先根據步驟一中所建立的待開采煤層1頂面的三維模型，對該工作面所處位置處待開采煤層1與頂板之間的分界線進行識別；再結合待開采煤層1的厚度，對該工作面所處位置處待開采煤層1與底板之間的分界線進行識別；

步驟二中該工作面所處位置處待開采煤層1的煤巖界面識別結果包括該工作面所處位置處待開采煤層1與頂板和底板之間的分界線。

其中，待開采煤層1的厚度指的是待開采煤層1的平均厚度。

本實施例中，步驟305中煤巖界面分界線輸出后，還需判斷是否需對所輸出的煤巖界面分界線進行修正；

判斷是否需對所輸出的煤巖界面分界線進行修正時，先根據步驟一中所建立的待開采煤層1頂面的三維模型，對該工作面所處位置處待開采煤層1與頂板之間的分界線進行識別，所識別出的分界線為模型確定頂部分界線；再將所述模型確定頂部分界線與步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與頂板之間的分界線進行對比，并根據對比結果判斷是否需對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與頂板之間的分界線進行修正；當判斷得出需進行修正時，根據所述模型確定頂部分界線對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與頂板之間的分界線進行修正；

同時，根據步驟一中所建立的待開采煤層1頂面的三維模型，并結合待開采煤層1的厚度，對該工作面所處位置處待開采煤層1與底板之間的分界線進行識別，所識別出的分界線為模型確定底部分界線；再將所述模型確定底部分界線與步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與底板之間的分界線進行對比，并根據對比結果判斷是否需對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與底板之間的分界線進行修正；當判斷得出需進行修正時，根據所述模型確定底部分界線對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與底板之間的分界線進行修正。

其中，將所述模型確定頂部分界線與步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與頂板之間的分界線進行對比時，將步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與頂板之間的分界線中m個截割位置的滾筒高度預測值分別與所述模型確定頂部分界線中m個截割位置的煤層頂部高度數據進行對比，并找出二者之間誤差最大的截割位置，并判斷該截割位置處滾筒高度預測值與煤層頂部高度數據之間的相對誤差是否超過預先設計的誤差閾值(如5％)，當超過預先設計的誤差閾值時，判斷為需對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與頂板之間的分界線進行修正；否則，判斷為無需對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與頂板之間的分界線進行修正。對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與頂板之間的分界線進行修正時，將步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與頂板之間的分界線中m個截割位置的滾筒高度預測值分別取中間值，獲得修正后的m個截割位置的滾筒高度預測值；再根據步驟3034中所述的方法，獲得當前工作面開采過程中m個截割位置處的滾筒截割姿態預測數據；之后，按照步驟304至步驟305中所述的方法，輸出修正后的該工作面所處位置處待開采煤層1與頂板之間的分界線。

將所述模型確定底部分界線與步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與底板之間的分界線進行對比時，將步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與底板之間的分界線中m個截割位置的滾筒高度預測值分別與所述模型確定底部分界線中m個截割位置的煤層底部高度數據進行對比，并找出二者之間誤差最大的截割位置，并判斷該截割位置處滾筒高度預測值與煤層頂部高度數據之間的相對誤差是否超過預先設計的誤差閾值(如5％)，當超過預先設計的誤差閾值時，判斷為需對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與底板之間的分界線進行修正；否則，判斷為無需對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與底板之間的分界線進行修正。對步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與底板之間的分界線進行修正時，將步驟305中所輸出的該工作面所處位置處待開采煤層1與底板之間的分界線中m個截割位置的滾筒高度預測值分別取中間值，獲得修正后的m個截割位置的滾筒高度預測值；再根據步驟3034中所述的方法，獲得當前工作面開采過程中m個截割位置處的滾筒截割姿態預測數據；之后，按照步驟304至步驟305中所述的方法，輸出修正后的該工作面所處位置處待開采煤層1與底板之間的分界線。

本實施例中，步驟二和步驟三中所述的采煤機7均為雙滾筒采煤機；所述雙滾筒采煤機的兩個所述截割滾筒7-1分別為對待開采煤層1的頂板下方煤層進行開采的上截割滾筒和對待開采煤層1的底板上方煤層進行開采的下截割滾筒；

步驟二中采用采煤機7對待開采煤層1的任一個所述工作面進行開采之前，先根據該工作面所處位置處待開采煤層1的煤巖界面識別結果，對該工作面開采過程中采煤機7的兩個所述滾筒的調高軌跡分別進行確定；

步驟二中采用采煤機7對任一個所述工作面進行割煤過程中，均采用數據處理設備6對兩個所述截割滾筒7-1在m個截割位置處的滾筒截割姿態數據分別進行記錄，所獲得的所述采煤機調高數據組的數量為兩個，兩個所述采煤機調高數據組分別為該工作面開采過程中兩個所述截割滾筒7-1的所述采煤機調高數據組。

本實施例中，所述雙滾筒采煤機的兩個所述截割滾筒7-1分別為對待開采煤層1的頂板下方煤層進行開采的上截割滾筒和對待開采煤層1的底板上方煤層進行開采的下截割滾筒；

步驟三中采用采煤機7對任一個所述工作面進行割煤過程中，均采用數據處理設備6對兩個所述截割滾筒7-1在m個截割位置處的滾筒截割姿態數據分別進行記錄，所獲得的所述采煤機調高數據組的數量為兩個，兩個所述采煤機調高數據組分別為該工作面開采過程中兩個所述截割滾筒7-1的所述采煤機調高數據組；

步驟三中每一個所述工作面開采之前，對該工作面的煤巖界面進行識別時，先獲得當前工作面開采過程中兩個所述截割滾筒7-1的所述采煤機調高預測數據組；對當前工作面開采過程中任一個所述截割滾筒7-1的所述采煤機調高預測數據組進行獲取時，均按照步驟301至步驟303中所述的方法進行獲取；

步驟304中進行調高軌跡時，所述數據處理設備6根據當前工作面開采過程中兩個所述截割滾筒7-1的所述采煤機調高預測數據組，分別獲取兩個所述截割滾筒7-1的當前工作面的滾筒調高軌跡；

步驟305中輸出的當前工作面所處位置處待開采煤層1的煤巖界面分界線包括當前工作面所處位置處待開采煤層1與頂板和底板的分界線；其中，當前工作面所處位置處待開采煤層1與頂板的分界線為所述上截割滾筒的當前工作面的滾筒調高軌跡，當前工作面所處位置處待開采煤層1與底板的分界線為所述下截割滾筒的當前工作面的滾筒調高軌跡。

實際使用時，所述采煤機7也可以采用單滾筒采煤機。

本實施例中，步驟一中建立待開采煤層1頂面的三維模型后，步驟三中進行煤層后續開采及煤巖界面識別過程中，完成任一個工作面的煤巖界面識別后，均根據當前工作面所處位置處待開采煤層1與頂板的分界線對待開采煤層1頂面的三維模型進行實時修正并更新，這樣能進一步保證待開采煤層1頂面的三維模型的準確性和可靠性。

以上所述，僅是本發明的較佳實施例，并非對本發明作任何限制，凡是根據本發明技術實質對以上實施例所作的任何簡單修改、變更以及等效結構變化，均仍屬于本發明技術方案的保護范圍內。