机器学习驱动的冲击地压预测预警新策略

本文主要探讨了冲击地压预测预警领域的最新研究进展，特别是在利用机器学习技术改进传统方法上的突破。传统上，冲击地压预测依赖于地球物理方法来监测前兆信号，通过人为定义和提取参数的综合指数法评估其发生概率。这种方法在长期预测方面存在局限性，难以准确预测冲击地压的发生时间和强度。 近年来，研究人员转向数据驱动的方法，尤其是机器学习，以解决这个问题。机器学习通过分析大量历史数据，能够自动发现潜在的规律和模式，从而提高预测的精度和时效性。作者系统梳理了国内外相关文献，对比了机器学习与传统经验驱动（如基于地质条件和开采经验）和机理驱动（基于岩石力学理论）方法在冲击地压预警中的应用优劣。 文中重点介绍了机器学习在冲击地压短期预警和长期预测中的应用案例，展示了其在识别复杂信号和处理非线性关系方面的优势。然而，机器学习也面临着数据质量问题、模型解释性不足、实时性要求以及如何处理不确定性等问题。作者对这些挑战进行了深入剖析，并提出了未来研究的方向，包括但不限于开发更高效、可靠的算法模型，集成多源数据以提升预测准确性，以及开发适用于现场操作的实时预测系统。 总结来说，这篇论文是关于机器学习在冲击地压预测预警领域的重要贡献，它不仅提升了预测的科学性和实用性，也为该行业的未来发展指明了方向。随着科技的进步，数据驱动的机器学习技术有望在减少冲击地压事故风险，保障矿产开采安全方面发挥关键作用。