冲击地压预测预警的机器学习方法_中国煤炭行业知识服务平台

冲击地压预测预警的机器学习方法

作者

陈结高靖宽蒲源源姜德义齐庆新文志杰孙启龙陈林林
单位

重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室，煤炭科学研究总院，山东科技大学，中科院重庆绿色智能技术研究院，河南大有能源股份有限公司耿村煤矿
摘要

传统冲击地压预警预测通常利用地球物理方法监测冲击地压的一些前兆信号，采用人为定义和提取参数的综合指数法对冲击地压发生的可能性进行评估。目前，研究人员尝试采用数据驱动方法，利用机器学习技术，克服传统冲击地压长期预测所带来的问题，通过分析国内外相关文献，对长期预测和短期预警方法及存在的问题、机器学习方法、冲击地压短期预警及长期预测的应用进展进行概述，同时分析了传统的经验驱动和机理驱动与机器学习的数据驱动在冲击地压预测预警方面的联系与差异，最后，总结机器学习在该领域存在的问题及挑战，并对未来冲击地压预测预防的技术进行展望。
关键词

冲击地压长期预测短期预警机器学习数据驱动
基金项目(Foundation)

国家重点研发计划资助项目( 2017YFC0804202，2017YFC0804201 )；国家科技重大专项课题资助项目( 2016ZX05045-001 )
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这篇文章属于2021封面文章（《采矿与岩层控制工程学报》）（12篇）