华北煤田底板水害防治的智能决策支持系统构建

本文主要探讨了构建煤层底板水害防治智能决策支持系统的理论和技术方法。在华北型煤田的煤矿生产过程中，底板突水是一种常见且具有挑战性的水害类型，对矿井安全和生产效率构成威胁。为提升水害防治工程的科学性和可靠性，研究者提出了通过集成传统决策支持系统和人工智能技术，创建智能决策支持系统的新策略。 智能决策支持系统的核心在于其"数据–模型–方案"一体化设计流程。首先，数据导入阶段，强调数据在决策过程中的基础作用，包括收集、整理和处理来自各种源的底板水害相关的地质、开采历史、监测数据等。数据质量的精确性和完整性对于后续分析至关重要。 模型驱动层是系统的关键部分，它进一步划分为方法库、模型库和知识图谱构建。方法库包含了各种数学模型、统计模型和机器学习算法，用于预测底板突水的空间分布、疏水降压过程中的流体动力学模拟、注浆改造工程的可行性分析、以及隔离工程的设计。模型库中的多元模型如空间点预测模型、数值模拟模型等，都是基于物理规律和历史数据构建的，为决策提供科学依据。 知识图谱构建则是将专家知识结构化，通过网络化的形式表达出底板水害的各种可能影响因素及其相互关系，为系统理解和学习提供了丰富的背景知识。这有助于提高系统的智能化水平，使其能够根据新数据和实时情况动态调整决策策略。 智能决策阶段，系统通过注浆过程的反馈控制、突水监测预警的深度学习技术，以及疏水降压方案的动态优化，实现了自动化的决策支持。例如，通过对注浆效果的实时监控和学习，可以优化注浆参数，而深度学习则可对突水监测数据进行高级分析，及时发出预警，降低突发水灾的风险。 系统最终输出的决策方案涵盖了底板突水危险性分区、针对不同区域的疏水降压Q-t-s方案、注浆改造设计建议以及工程的可靠性评估和隔离工程设计，这些都是基于模型库和智能决策的综合结果，旨在为煤矿管理者提供科学、精准的防治策略。 本文提出并构建的智能决策支持系统为煤层底板水害的防治提供了一种创新的技术手段，有望显著提高水害防治工程的决策效率和效果，对于保障煤矿生产安全具有重要意义。