技术领域
[0001] 本发明属于矿业工程的技术领域，尤其涉及一种急倾斜煤层顶板冲击地压预测方法。
相关背景技术
[0002] 煤是我国主要能源之一，同时煤的资源赋存条件复杂。随着煤矿开采深度的增加和开采强度的提高，煤开采不可避免地面临着顶板灾害、冲击地压、煤与瓦斯突出、水害、瓦斯高效抽采等诸多科学问题和技术难题，冲击地压预测技术是其中较难解决的问题。
[0003] 在煤矿开采过程中，冲击地压是一种常见的地质灾害，可能导致严重的安全事故。传统的冲击地压预测方法通常依赖于简单的地质分析和经验判断，缺乏精确的计算模型，导致预测准确度不高。
具体实施方式
[0033] 下面结合附图详细说明本发明的具体实施方式，其作为本说明书的一部分，通过实施例来说明本发明的原理，本发明的其他方面、特征及其优点通过该详细说明将会变得一目了然。在所参照的附图中，不同的图中相同或相似的部件使用相同的附图标号来表示。
[0034] 本发明的实施方式包括以下步骤：
[0035] 数据收集：收集急倾斜煤层的相关地质数据和实时监测数据。
[0036] 模型建立：利用1DCNN‑LSTM结构建立冲击地压预测模型，并结合矿业常用的冲击地压危险性指标。
[0037] 模型训练与测试：使用历史数据训练模型，并在独立测试集上评估模型的预测性能。
[0038] 实时预测与分析：应用训练好的模型对实时数据进行分析，预测冲击地压发生的可能性，并为冲击地压防治提供指导。
[0039] 如图1和图2所示，本发明提出一种基于1DCNN‑LSTM的矿震监测模型预测冲击地压的方法，本发明的急倾斜煤层顶板冲击地压预测方法包括以下步骤：
[0040] 步骤一：建立1DCNN‑LSTM的矿震监测模型，根据矿业常用的10个冲击地压危险性指标，将10个指标数据输入模型进行数据处理，得到每个指标的数据模型结果。10个指标分别为：煤层厚度(X1)、煤层倾角(X2)、埋深(X3)、地质构造(X4)、煤层倾角变化(X5)、煤层厚度变化(X6)、瓦斯浓度(X7)、顶板管理(X8)、卸压方式(X9)和煤炮次数(X10)。
[0041] 步骤二：将已处理的各项指标数据与判别标准进行对比，判断各个指标的结果是否为危险性。
[0042] 步骤三：将所有结果判定结束，得出是哪些指标具有危险性，并发出预警，根据预警指标数量预测冲击地压危险等级。
[0043] 本发明可以运用在较为复杂的作业现场，传统的预测方法无法满足，而用1DCNN‑LSTM模型进行急倾斜煤层顶板冲击地压预测的方法具有以下优点：
[0044] (1)提高预测准确度：该方法通过结合一维卷积神经网络(1DCNN)和长短期记忆网络(LSTM)，能够准确预测研究区域的围岩应力变化趋势。与传统矿震检测模型相比，1DCNN‑LSTM模型在预测冲击地压的应力演变趋势上展现了更高的准确度。
[0045] (2)实时监测与分析：该预测方法可以结合实时监测的应力时序数据，实时分析冲击地压的发展趋势，及时发现潜在的危险，从而减少安全事故的发生。
[0046] (3)决策支持：提供科学依据和决策支持，有助于采取针对性的冲击地压防治措施，改善煤矿安全开采条件。
[0047] (4)综合评判：该方法综合利用矿业常用的冲击地压危险性指标、实时监测数据、煤体失稳数据指标及弹性区释放的变形能指标，为预测提供了全面的数据支撑。
[0048] (5)技术先进性：采用先进的深度学习技术，如1DCNN‑LSTM结合双层Stacking融合技术，提升了模型的预测能力和数据处理的深度。
[0049] 1DCNN‑LSTM的矿震监测模型的主要运行过程：遗忘门(f)、输入门(i)、输出门(o)单元防止信息的遗忘和记忆，不同的信息门某一时刻的信息构成也不同，其中遗忘门t时刻记忆细胞上的信息量：
[0050] ft＝δ (Wfhht‑1+Wfxxi) (1)
[0051] 式中，δ—Sigmoid非线性函数；Wfh—遗忘门与上一时刻输出量的权重矩阵；ht‑1—t‑1时刻的输出信息量；Wfx—遗忘门与上一时刻输入量的权重矩阵；xi—x时刻的输入信息量。
[0052] 输入门t时刻记忆细胞上的信息量：
[0053] it＝δ (Witht‑1+Wixxi) (2)
[0054] 式中，Wit—输入门与上一时刻输出量的权重矩阵；Wix—输入门与上一时刻输入量的权重矩阵。
[0055] 输出门t时刻记忆细胞上的信息量：
[0056] ot＝δ (Wohht‑1+Waxxi) (3)
[0057] 式中，Woh—输出门与上一时刻输出量的权重矩阵；Wax—输出门与上一时刻输入量的权重矩阵。
[0058] t时刻的输出信息量：
[0059] ht＝ot⊙tanhct (4)
[0060] 式中，ot—输出门决定t时刻记忆细胞上的信息量；⊙—向量点乘运算；ct—t时刻记忆细胞信息量。
[0061] 式(1)～式(4)分别表示遗忘门、输入门和输出门t时刻的信息构成以及t时刻LSTM网络模型输出的信息量，LSTM网络在大量的数据训练之后使得各级之间的神经元权重产生变化，进一步缩小数据之间的误差，达到提高数据精度的目的，由此可见LSTM数据是一种基于海量数据的高精度网络模型。
[0062] 以上所述是本发明的优选实施方式而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和变动，这些改进和变动也视为本发明的保护范围。
