基于BP神经网络的矿井小构造预测模型：精度提升与应用实例

本文主要探讨了矿井小构造预测中基于BP神经网络的方法，针对矿井小断层这一关键地质特征，BP（Backpropagation，反向传播）神经网络被广泛应用。作者徐东晶、施龙青等人，来自山东省沉积成矿作用与沉积矿产重点实验室以及山东科技大学地质科学与工程学院，他们对小断层的水平延展长度进行了深入研究。 BP神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，它通过多层非线性变换来处理复杂的数据关系。首先，论文详细阐述了如何构建BP神经网络模型，包括确定合适的网络结构（如输入层、隐藏层和输出层）、选择合适的激活函数、以及设定学习率等参数。这些步骤对于网络性能至关重要，它们直接影响到模型的精度和稳定性。 影响小断层水平延展长度的因素是研究的核心，包括小断层落差、断层的走向、断层的倾角（走向和倾向）等。通过对这些因素的综合分析，研究人员提炼出关键输入特征，用于训练神经网络。通过Matlab这一强大的数值计算和可视化工具，他们实现了模型的训练过程，通过大量数据的输入和输出对比，优化网络权重和阈值，使得模型能够准确地捕捉到小断层特征与延伸长度之间的潜在关联。 具体应用方面，研究者选择了赵官井田主采7#煤层的典型样本数据，对2713和27122个工作面的小断层水平延展长度进行预测。结果表明，经过训练的BP神经网络模型能够有效地预测实际小断层的水平延展长度，且预测结果与实地测量的数据有较高的吻合度。这表明该模型具有良好的实用价值，可以为矿井安全开采提供科学依据，减少因小构造引发的事故风险。 本文不仅介绍了BP神经网络在矿井小构造预测中的应用技术，还展示了其在实际地质勘查中的可行性和有效性。这一研究成果对于提升矿产资源开采的安全性和经济效益具有重要意义，也为未来基于大数据和深度学习的矿井构造预测提供了新的研究方向。