[发明专利]煤矿工作面回采期间矿压预测治理方法及系统

权利要求书

1.一种煤矿工作面回采期间矿压预测治理方法，其特征在于，包括：

采集现场地质数据、开采数据、微震监测数据、矿压监测数据、综采阻力监测数据；

将所述数据输入预先训练的强矿压显现预测神经网络模型当中，得到输出的对应的强矿压显现预测结果；

根据所述强矿压显现的预测结果进行即时预警；

根据所述强矿压显现的预测结果得到对应的治理方案；其中，

所述强矿压显现预测神经网络模型通过以下步骤训练得到：

对预先采集的煤矿工作面回采期间的地质数据、开采数据、微震监测数据、矿压监测数据、综采阻力监测数据根据对应的强矿压显现数据进行人工标注，作为训练样本；所述对应的强矿压显现数据包括形式底鼓、顶板下沉、两帮位移和片帮、锚索和锚杆崩断、单体支柱弯曲、折断情况，还包括对应的强矿压强度数据、显现位置数据；

将所述训练样本作为预设神经网络模型的输入，得到预测的强矿压标注；

根据所述预测的强矿压标注与所述预测输出的欧氏距离作为损失函数；

通过回归训练更新所述预设神经网络模型直到满足预设训练条件；

实时更新所述强矿压显现的预测结果，对所述治理方案进行调整；

所述治理方案包括：

工作面强矿压危险源消冲方案、补强支护方案以及安全管理方案；其中，

所述工作面强矿压危险源消冲方案包括钻孔卸压的静载消冲方案与水力压裂的动载消冲方案；

所述补强支护方案包括在工作面各巷道内采用不同形式组合进行顶、帮补强支护与在矿压显现区段顶板使用中空注浆锚索和打孔注浆；

所述安全管理方案包括人员管控、缓采躲压、加强个体防护。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述强矿压显现的预测结果进行即时预警包括：

若所述神经网络模型的输出的强矿压显现的概率大于预设阈值，则给出强矿压显现的预警信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述强矿压显现的预测结果得到对应的治理方案包括：

根据所述强矿压显现的预测结果在预设的治理方案数据库中进行匹配，得到对应的治理方案；或，

将所述强矿压显现的预测结果输入预先训练的治理方案神经网络模型 中，得到输出的对应的治理方案。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述现场地质数据包括开采深度、顶板岩层结构特征、煤的冲击倾向性；

所述开采数据包括巷道布置、开采强度；

所述微震监测数据包括对工作面回风巷及辅运巷的微震事件发生位置及能量的实时监测数据；

所述矿压监测数据包括工作面的矿压监测数据，包括液压支架工作阻力、超前支撑压力、煤柱应力、锚杆/索载荷和巷道表面变形量；

所述综采阻力监测数据包括工作面的支架压力及周期来压数据。