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题名冲击地压“双驱动”智能预警架构与工程应用
被引量：19
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作者
陈结
杜俊生
蒲源源
姜德义
齐庆新
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机构
重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室
重庆大学资源与安全学院
煤炭科学研究总院深部开采与冲击地压研究院
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出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期791-806,共16页
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基金
国家重点研发计划青年科学家资助项目(2021YFC2900400)
国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804202)
国家自然科学基金青年基金资助项目(52104077)。
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文摘
冲击地压预测预警有助于全面掌握灾害风险程度,提前采取针对性防冲措施,可以有效降低灾害影响。冲击危险性等级、冲击危险性区域与潜在冲击时间的实时量化预测是冲击地压预测预警的核心。为此,提出“双驱动”冲击地压智能预警架构,结合物理驱动与数据驱动,动态实时确定工作面冲击地压的等级、时间及区域。在物理驱动的框架下,通过贝叶斯概率的综合模型,使用工作面实时微震数据、巷道实时应力、地震CT-微震等相关参数,对工作面冲击地压危险性等级进行动静态协同综合实时评价;在数据驱动的框架下,以微震大事件定量预测为切入点,构建一个结合普通卷积模块、循环神经网络模块与AR自回归模型的深度学习模型MSNet,利用工作面历史微震事件作为模型输入,定量动态预测未来几次微震事件发生的时间、位置与能量,继而确定冲击时间与危险性区域,并基于Unity3D软件开发了相应的冲击地压三维智能预警平台。创新性提出了基于物理及数据“双驱动”的冲击地压灾害预警技术,实现了冲击地压风险特征信息的动态智能预警预测和危险区域的三维可视化显示。平台的现场应用表明,具有冲击危险性的等级预测精度可达0.88。和现场微震记录相比,工作面微震事件位置坐标预测的平均精度达到0.977,时间预测的平均精度达到0.523,基于微震事件定量预测结果的冲击区域与时间确定和现场实际情况表现一致,显示出了良好的工程适用性。
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关键词
冲击地压
双驱动
智能预警
微震定量预测
深度学习
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Keywords
rock burst
dual-driven
intelligent pre-warning
quantitative predictions of micro-seismic events
deep learning
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分类号
TD324
[矿业工程—矿井建设]
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