煤矿底板突水预警：重点监测区域评价与GIS-ANN耦合技术

"煤矿工作面底板突水灾害预警重点监测区域评价技术" 本文主要探讨了煤矿工作面底板突水灾害预警重点监测区域的评价技术，这是预防和控制煤矿水害的重要环节。针对如何准确地识别和定位可能的突水点，研究结合了水文地质分析、GIS（地理信息系统）空间分析以及ANN（人工神经网络）预测方法，构建了一个综合的评价指标体系。 首先，研究中提到的水文地质分析是确定底板突水可能性的基础，通过对含水层的水压、富水性等因素进行深入研究，可以了解地下水活动的规律和趋势。GIS空间分析则能够帮助我们对地质构造、煤岩柱厚度、断层、陷落柱和封闭不良钻孔等关键特征进行可视化分析，从而识别出可能的薄弱区域。 接着，为了处理不连续指标的问题，文章提出了一种将不连续数据转化为连续数据的方法，即使用分段函数。这种方法使得原本离散的评价因子能够适应模型的需求，提高评价的精确度。例如，老空区危险性指数、断层危险性指数等可以通过这种方式进行量化处理。 然后，结合ANN预测模型，研究建立了一个动态评价系统，它能实时监测和评估工作面底板突水的可能性。通过GIS与ANN的耦合，系统能够自动评估出重点监测区域，及时发出预警信号，确保了监测位置与潜在突水点的空间匹配。 在实际应用中，以赵庄煤矿5303回采工作面为例，利用研发的GIS系统，成功圈定了该工作面的重点监测区域。对比现场揭露和水害预警系统的监测结果，证实了评价模型的有效性和准确性。这项研究对于提升煤矿安全水平，减少因底板突水造成的事故具有重要意义，也为同类问题提供了科学的决策支持工具。 这项工作展示了如何通过多学科交叉融合，利用现代信息技术和数据分析手段，解决煤矿水害预警的关键问题。它不仅有助于提高煤矿的安全生产水平，还对其他面临类似风险的矿山提供了可借鉴的技术路径。