GIS与ANN融合技术提升煤层底板突水脆弱性评价

本文主要探讨了煤层底板突水脆弱性评价的GIS（地理信息系统）与ANN（人工神经网络）耦合技术在实际应用中的方法。以鹤壁十矿矿区为例，研究者首先对矿区的自然地理、区域构造、水文地质条件、矿井突水灾害等因素进行了深入分析。这些因素包括水压、断裂构造、隔水层特性（如厚度、岩性组合和矿压）、岩溶发育以及第三系底部黏土隔水层等，这些都对煤层底板突水的脆弱性具有显著影响。 GIS技术在此过程中被用来处理和分析这些空间数据，通过创建子专题层图，清晰地展示了不同控制因素在空间分布上的变异特征。GIS的强大之处在于它能进行空间数据的统计和可视化分析，有助于理解各因素之间的相互关系和空间关联性。 针对现有底板突水预测模型存在的不足，研究者引入了非线性的人工神经网络技术。ANN以其强大的非线性拟合能力和自适应学习能力，用于确定各控制因素的权重系数，从而更准确地量化它们对煤层底板突水脆弱性的影响程度。 接着，GIS与ANN的耦合技术被应用于构建煤层底板突水脆弱性分区评价模型。这个模型能够根据输入的各项参数，预测不同区域的底板突水风险，并通过模型识别确定出各分区的阈值，即突水风险等级的划分依据。 研究者还进行了底板突水脆弱性指数的累计频数统计直方图分析，进一步优化了模型的精度，并对各主控因素的突水灵敏度进行了评估，这有助于了解哪些因素的变化对突水风险的影响最为显著。 本文的工作不仅提供了一种新的底板突水脆弱性评价方法，还强调了GIS与ANN技术在复杂地质条件下预测和管理矿产资源安全中的重要应用。这种耦合技术的应用有助于提高矿产开采过程中的风险管理，减少突水事故的发生，保障矿工安全和资源的有效利用。