基于人工智能的矿井水害灾情研判及预测研究
赵颖旺1
武强1
王潇1
张小燕1
赵晨德2
李沛涛1
郝志朝1
杜志立1
1.中国矿业大学(北京)国家煤矿水害防治工程技术研究中心,北京 1000832.晋能控股煤业集团有限公司,山西大同 037003
摘要：为定量研判及预测矿井水害灾情,提出了一种基于人工智能的矿井水害灾情研判及预测新方法.在水害发生之前,以矿井突(透)水危险性评价理论为基础,分析可能发生的矿井突(透)水灾害,数值模拟仿真矿井水害灾情演变过程,利用聚类分析、随机森林和强化学习等机器学习方法分析灾情演变规律,构建灾情研判模型;在矿井水害发生后,基于物联网监测、人工观测等获取矿井水害局部灾情多源数据,研判矿井整体淹没情况,回归分析灾情变化特征,预测灾情演变趋势,服务于矿井水害应急救援与处置.以北辛窑矿作为示例,论证了基于人工智能的矿井水害灾情研判及预测方法的可操作性与有效性.
关键词：矿井水害灾情研判灾情预测人工智能数值模拟
分类号：TD745(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(41877186)国家自然科学基金(42202274)
论文发表日期：2023-01-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 10-19 )
英文信息