GIS与BP神经网络在复杂构造区顶板水害预测中的应用

"复杂构造区顶板水害预测研究" 在煤矿开采过程中，顶板水害是一种严重的安全隐患，可能导致重大安全事故。本研究针对复杂构造区的顶板水害预测进行了深入探讨，旨在提高预测的准确性，确保煤矿安全生产。文章首先分析了构造复杂区顶板突水的主要影响因素，包括顶板含水层的富水性、导水裂隙带的发育高度以及断层的密度。这些因素直接影响到地下水与开采工作面之间的连通性，从而影响顶板水害的发生概率。 水文地质条件的分析是预测的基础，需要收集并整合各项数据信息。利用地理信息系统（GIS）这一强大的数据管理和分析工具，研究人员建立了各专题图层，如含水层分布图、导水裂隙带分布图和断层分布图等，这些图层分别反映了不同因素的空间分布特征。通过对这些图层进行复合叠加处理，可以更直观地看出各种地质因素的相互作用和影响区域。 进一步，文章引入了BP神经网络模型。这是一种在模式识别和预测分析中常用的算法，能够模拟人脑神经元的工作原理，通过学习和训练来拟合复杂的数据关系。在此研究中，BP神经网络被用来根据输入的含水层富水性、导裂带高度和断层密度等数据，计算出顶板突水的可能性指数。该指数能量化地反映出某个区域发生顶板水害的风险程度。 通过一个实际案例——皖北某矿7231工作面的应用，验证了该方法的有效性。研究表明，该工作面切眼处具有较高的顶板突水可能性，这为煤矿的安全生产提供了预警信息，有助于提前采取防治措施，防止水害的发生。 关键词：顶板突水；GIS；BP神经网络；导水裂隙带；断层密度 该研究综合运用了GIS技术、BP神经网络模型和地质数据分析，为复杂构造区的顶板水害预测提供了一套科学且实用的方法，对于提高矿井安全水平，减少因水害导致的事故具有重要的理论和实践意义。未来的研究可以进一步优化神经网络模型，提升预测精度，并探索更多影响因素，以更全面地评估顶板水害风险。