【摘 要】
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冲击地压是煤矿重大灾害之一,随着煤矿采深的增加,冲击地压的发生次数也越来越多。在岩石力学中,冲击地压问题一直以来都是较难解决的。一般来说,在煤岩体的原岩应力因为采掘活动而被破坏后,采场周围的岩体积聚能量达到极限强度后突然释放,导致煤岩体瞬时破坏,产生的压力将煤岩抛向巷道或周围采场,同时破坏巷道支护,引发或可能引发其他矿井灾害。因此,对冲击地压进行监测监控,并在短期内预测其发生的时间和地点成为解决冲
【基金项目】
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国家自然科学基金（51604270,51804303）； 国家重点研发计划项目课题（2016YFC0801407）； 企业委托重大专项课题（202021003）；
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冲击地压是煤矿重大灾害之一,随着煤矿采深的增加,冲击地压的发生次数也越来越多。在岩石力学中,冲击地压问题一直以来都是较难解决的。一般来说,在煤岩体的原岩应力因为采掘活动而被破坏后,采场周围的岩体积聚能量达到极限强度后突然释放,导致煤岩体瞬时破坏,产生的压力将煤岩抛向巷道或周围采场,同时破坏巷道支护,引发或可能引发其他矿井灾害。因此,对冲击地压进行监测监控,并在短期内预测其发生的时间和地点成为解决冲击地压危害的关键途径。矿震及冲击地压的发生是由多种因素耦合控制的,单凭一种或几种监测方法很难对其进行准确的预测判断。因此,运用大数据和人工智能的思维方法对冲击危险性进行准确的预测与判断,对于矿震与冲击地压的防治工作具有重要意义。本文以高家堡煤矿205工作面为研究对象,利用深度学习的方法实现在时间和空间上对冲击地压危险区域的预测。建立理论驱动模型、结合微震损伤重构和震动波CT反演的数据驱动模型以及风险量化表征模型。用理论与数据驱动融合作为输入数据,风险量化表征图作为输出数据,在深度学习模型中学习、训练,得到最优的学习参数。利用已经优化好的模型对非数据库的数据做出预测,从而实现对205工作面回采期间的具体日期的冲击地压风险预测,为冲击地压的防治提供新思路、新方案。本论文有图37幅,表9个,参考文献73篇。
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