目前物理信息神经网络成为工程力学数值计算的新范式，其可以在无标签样本数据的情况下，通过融入神经网络物理机理进行偏微分方程的逼近求解，使用较小计算代价快速进行求解。阐明了物理信息神经网络（PINN）计算原理及进行煤体黏滑冲击控制方程求解框架，并通过算例与显式有限差分求解方法进行求解结果的对比，证实了其求解结果的有效准确性。以晋华宫矿12号煤层工作面为研究背景，进行了煤体黏滑冲击动力数值模拟，从数值模拟的手段得到了煤体黏滑变形过程出现时间间隔和波动性规律。通过数值模拟结果可知：当采场支承压力集中系数为2时，煤体黏滑位移（形变）的最大值有明显的增加；当采场支承压力集中系数为3时，采场煤体发生典型的黏滑现象，位移出现准周期性的变化，煤体黏滑系统储存弹性能逐渐增大以及出现煤岩黏滑过程的强度损伤；动摩擦因数对煤体黏滑动力学特性影响较大，当动摩擦因数变化时，煤体黏滑系统位移场数值变化明显。

山西省高等学校科技创新计划资助项目（2022L603）；山西省基础研究计划资助项目（202103021224334）；

1 冲击地压的黏滑物理机理
1.1 工作面围岩极限平衡与支承压力分布
1.2 煤体黏滑动力学控制方程
2 煤体黏滑冲击物理驱动分析原理
2.1 PINN神经网络架构
2.2 煤体黏滑冲击动力学分析的PINN模型
3 算例分析
4 深度学习物理驱动的煤体黏滑冲击动力特性分析
4.1 矿井概况
4.2 煤体黏滑动态演化分析
5 结语

王民华,闫永敢.基于物理信息神经网络的煤体黏滑冲击动力学分析[J].煤矿安全,2023,54(07):59-68.DOI:10.13347/j.cnki.mkaq.2023.07.008.