本發(fā)明涉及煤礦沖擊地壓的區(qū)域識(shí)別，具體的，涉及一種煤礦沖擊地壓危險(xiǎn)區(qū)域識(shí)別方法。
背景技術(shù)：
1、隨著開(kāi)采深度的增加，地應(yīng)力水平顯著上升，煤柱周邊易形成強(qiáng)烈的應(yīng)力集中區(qū)，從而容易誘發(fā)沖擊地壓等動(dòng)力災(zāi)害。沖擊地壓發(fā)生突然、能量釋放劇烈、影響范圍廣等特點(diǎn)，是制約礦井安全生產(chǎn)的重大災(zāi)害類(lèi)型之一。
2、然而，沖擊地壓的孕育與觸發(fā)過(guò)程往往表現(xiàn)為多物理場(chǎng)耦合演化的復(fù)雜動(dòng)態(tài)過(guò)程，顯著的非線(xiàn)性特征與時(shí)空異質(zhì)性，傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)與識(shí)別方法大多側(cè)重于對(duì)單一指標(biāo)的趨勢(shì)判斷或基于閾值的靜態(tài)預(yù)警，缺乏對(duì)多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的協(xié)同處理能力與對(duì)煤柱力學(xué)行為的動(dòng)態(tài)建模能力，難以準(zhǔn)確反映其穩(wěn)定性演化過(guò)程。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的在于提供煤礦沖擊地壓危險(xiǎn)區(qū)域識(shí)別方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。
2、根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)方面，煤礦沖擊地壓危險(xiǎn)區(qū)域識(shí)別方法，方法包括以下方法：
3、s1、采集煤礦采掘區(qū)域及周?chē)鄠€(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括時(shí)序微震信號(hào)和應(yīng)力變化數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)同步算法對(duì)多源異構(gòu)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一時(shí)序?qū)R，并采用插值算法補(bǔ)全缺失時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)在固定時(shí)間間隔下的時(shí)序數(shù)據(jù)序；
4、s2、獲取多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的三維空間坐標(biāo)，計(jì)算任意兩個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)之間的歐氏空間距離，獲得空間距離特征；基于各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的歷史應(yīng)力變化時(shí)間序列，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法計(jì)算監(jiān)測(cè)點(diǎn)之間的應(yīng)力變化相似度，獲取應(yīng)力相關(guān)性指標(biāo)；根據(jù)空間距離特征與應(yīng)力相關(guān)性，通過(guò)加權(quán)融合構(gòu)建組合權(quán)重，生成帶權(quán)鄰接矩陣，基于帶權(quán)鄰接矩陣構(gòu)建反映監(jiān)測(cè)點(diǎn)空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與應(yīng)力耦合特性的圖結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型；
5、s3、圖結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型輸入時(shí)序數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與時(shí)間序列建模單元的深度融合模型；
6、s4、基于深度融合模型對(duì)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，得到?jīng)_擊地壓風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分值；基于預(yù)設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分閾值，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分閾值高于閾值的監(jiān)測(cè)點(diǎn)識(shí)別為高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)；基于高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的空間分布，采用基于密度聚類(lèi)算法進(jìn)行聚類(lèi)分析，依據(jù)聚類(lèi)結(jié)果邊界自動(dòng)劃定沖擊地壓危險(xiǎn)區(qū)域的空間邊界。
7、優(yōu)選的，在s2中，構(gòu)建組合權(quán)重包括以下方法：對(duì)每一對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn),根據(jù)其三維坐標(biāo)信息計(jì)算歐氏空間距離,并構(gòu)建空間鄰接矩陣,其中其中為距離縮放參數(shù)；基于每對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的歷史應(yīng)力變化時(shí)間序列,采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法計(jì)算應(yīng)力相似度,構(gòu)建應(yīng)力鄰接矩陣：其中為相似度縮放參數(shù)，最終組合權(quán)重鄰接矩陣為：其中為融合權(quán)重系數(shù),取值范圍為[0,1]。
8、優(yōu)選的，融合參數(shù)λ的取值為自適應(yīng)動(dòng)態(tài)計(jì)算，包括以下方法：對(duì)每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，設(shè)定滑動(dòng)時(shí)間窗口t，計(jì)算動(dòng)時(shí)間窗口t內(nèi)應(yīng)力值的變異系數(shù)cv：其中表示第i個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)在窗口t內(nèi)的應(yīng)力值序列，std為標(biāo)準(zhǔn)差，mean為均值；將變異系數(shù)映射為融合參數(shù)，通過(guò)sigmoid函數(shù)計(jì)算：其中為變化率控制參數(shù)，為變異率基準(zhǔn)值。
9、優(yōu)選的，高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的聚類(lèi)，基于密度聚類(lèi)算法包括以下方法：s41、將每個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的空間坐標(biāo)與其對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分值組成聚類(lèi)輸入向量；s42、設(shè)置聚類(lèi)參數(shù)領(lǐng)域半徑與最小鄰居數(shù)，基于密度判定核心點(diǎn)及其鄰域；s43、基于核心點(diǎn)及其密度可達(dá)性形成空間密集區(qū)域，并構(gòu)建最小閉包面形成沖擊地壓危險(xiǎn)區(qū)域邊界。
10、優(yōu)選的，其中，融合模型基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊和時(shí)間序列建模單元組成包括以下方法：
11、s31、輸入監(jiān)測(cè)點(diǎn)的帶權(quán)鄰接矩陣和節(jié)點(diǎn)時(shí)序數(shù)據(jù)，通過(guò)多層圖卷積操作提取監(jiān)測(cè)點(diǎn)之間的空間依賴(lài)特征；
12、s32、采用雙向門(mén)控循環(huán)單元編碼每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的時(shí)序數(shù)據(jù)，提取其時(shí)間演化特征；
13、s33、向量拼接圖卷積模塊輸出的空間特征向量與時(shí)間序列建模單元的時(shí)間特征，形成融合特征向量；
14、s34、提取融合特征向量輸入多層感知機(jī)特征，獲得聯(lián)合的空間-時(shí)間；
15、s35、通過(guò)輸出層映射融合特征為每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分；
16、s36、基于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的訓(xùn)練樣本，計(jì)算融合模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分與真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)之間的誤差，?確定監(jiān)測(cè)點(diǎn)空間和時(shí)間特征的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分預(yù)測(cè)。
17、優(yōu)選的，s1中，補(bǔ)全缺失時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)包括以下方法：
18、s11、構(gòu)建目標(biāo)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的歷史時(shí)序趨勢(shì)模型，對(duì)缺失時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行時(shí)間插值預(yù)測(cè)；
19、s12、獲取目標(biāo)監(jiān)測(cè)點(diǎn)空間鄰域內(nèi)的臨近監(jiān)測(cè)點(diǎn)在對(duì)應(yīng)時(shí)間的觀(guān)測(cè)值，依據(jù)空間距離倒數(shù)計(jì)算加權(quán)平均值；
20、s13、對(duì)時(shí)間預(yù)測(cè)值與空間加權(quán)值進(jìn)行融合，融合權(quán)重根據(jù)歷史波動(dòng)性動(dòng)態(tài)確定；
21、s14、判斷補(bǔ)全結(jié)果的誤差是否低于預(yù)設(shè)閾值，若超出閾值，則執(zhí)行模型重訓(xùn)練操作以?xún)?yōu)化插值精度。
22、優(yōu)選的，圖結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練過(guò)程中執(zhí)行帶權(quán)鄰接矩陣的動(dòng)態(tài)更新機(jī)制包括以下方法：在每一訓(xùn)練周期結(jié)束后，計(jì)算監(jiān)測(cè)點(diǎn)之間的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分相關(guān)性，構(gòu)建評(píng)分相關(guān)性矩陣；基于評(píng)分相關(guān)性對(duì)原帶權(quán)鄰接矩陣的邊權(quán)進(jìn)行增強(qiáng)或衰減；引入平滑因子控制邊權(quán)更新幅度，防止鄰接矩陣震蕩；設(shè)定凍結(jié)周期，在部分訓(xùn)練階段停止圖結(jié)構(gòu)更新以穩(wěn)定模型訓(xùn)練。
23、優(yōu)選的，s1中數(shù)據(jù)同步算法包括時(shí)間戳對(duì)齊與丟失數(shù)據(jù)插補(bǔ)包括以下方法：
24、對(duì)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)采集的原始數(shù)據(jù)執(zhí)行統(tǒng)一時(shí)間戳格式轉(zhuǎn)換，并基于最小公共時(shí)間步構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間軸；對(duì)缺失的時(shí)間節(jié)點(diǎn)執(zhí)行樣條插值或最近鄰插值補(bǔ)全，確保每個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)在每一時(shí)間點(diǎn)具有完整觀(guān)測(cè)值；輸出時(shí)間對(duì)齊且數(shù)據(jù)連續(xù)的多監(jiān)測(cè)點(diǎn)時(shí)序數(shù)據(jù)集，作為后續(xù)圖模型輸入的基礎(chǔ)。
25、根據(jù)本申請(qǐng)的另一個(gè)方面，提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，計(jì)算機(jī)程序被執(zhí)行，以用于實(shí)現(xiàn)煤礦沖擊地壓危險(xiǎn)區(qū)域識(shí)別方法。
26、本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明通過(guò)多源異構(gòu)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)序同步與插值補(bǔ)全，確保數(shù)據(jù)完整性與連續(xù)性，準(zhǔn)確反映煤礦采掘區(qū)域內(nèi)應(yīng)力變化與微震信號(hào)的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程，同時(shí)基于空間距離與應(yīng)力相關(guān)性構(gòu)建帶權(quán)鄰接矩陣，結(jié)合圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與時(shí)間序列建模單元，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)點(diǎn)空間與時(shí)間特征深度融合，并且能夠捕捉?jīng)_擊地壓風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空分布特征，利用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分閾值篩選高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、自動(dòng)劃定危險(xiǎn)區(qū)域邊界，從而提升危險(xiǎn)區(qū)域識(shí)別的精度與可靠性。
1.一種煤礦沖擊地壓危險(xiǎn)區(qū)域識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述s2中，構(gòu)建組合權(quán)重包括以下方法：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述融合參數(shù)λ的取值為自適應(yīng)動(dòng)態(tài)計(jì)算，包括以下方法：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的聚類(lèi)，基于密度聚類(lèi)算法包括以下方法：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述融合模型基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊和時(shí)間序列建模單元組成包括以下方法：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述s1中，補(bǔ)全缺失時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)包括以下方法：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練過(guò)程中執(zhí)行帶權(quán)鄰接矩陣的動(dòng)態(tài)更新機(jī)制包括以下方法：在每一訓(xùn)練周期結(jié)束后，計(jì)算監(jiān)測(cè)點(diǎn)之間的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分相關(guān)性，構(gòu)建評(píng)分相關(guān)性矩陣；基于評(píng)分相關(guān)性對(duì)原帶權(quán)鄰接矩陣的邊權(quán)進(jìn)行增強(qiáng)或衰減；引入平滑因子控制邊權(quán)更新幅度，防止鄰接矩陣震蕩；設(shè)定凍結(jié)周期，在部分訓(xùn)練階段停止圖結(jié)構(gòu)更新以穩(wěn)定模型訓(xùn)練。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述s1中所述數(shù)據(jù)同步算法包括時(shí)間戳對(duì)齊與丟失數(shù)據(jù)插補(bǔ)包括以下方法：
9.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被執(zhí)行，以用于實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-8中任一項(xiàng)所述的煤礦沖擊地壓危險(xiǎn)區(qū)域識(shí)別方法。