[发明专利]一种冲击地压危险性评估方法及平台

说明书

本发明实施例提供一种冲击地压危险性评估方法，包括以下内容：获取上一时间段的多项监测数据以构建人工神经网络，并根据人工神经网络获取下一时间段的预测数据；根据下一时间段的预测数据构建灰色决策模型，并根据灰色决策模型获取危险性评估结果。本发明实施例还提供一种冲击地压危险性评估平台。本发明既能够有效避免人为因素不确定性的干扰，又能够有效提高对监测数据的利用率，进而能够提高预测和预警的效率和精确度。

技术领域

本发明涉及采矿工程技术领域，具体涉及一种冲击地压危险性评估方法及平台。

背景技术

采矿行为会引发多种动力现象，例如，岩层应力应变、岩体应力释放、甚至产生震动、冲击地压等。为了实现对冲击地压预测和预警的目的，现有技术中通常采用SOS 微震监测系统采集、记录矿震活动监测数据，然后，技术人员根据矿震活动监测数据进行分析，以实现相应的目的。

但是，实践中发现，由于技术人员的水平差别、分析手段匮乏等，造成矿震活动监测数据的利用率低，且缺乏与其它判定指标结合进行综合判定的手段，因此，导致预测和预警的效率和精确度均较低。

发明内容

鉴于此，本发明实施例提供一种冲击地压危险性评估方法及平台，以解决上述技术问题。

为实现上述技术目的，本发明实施例提供一种冲击地压危险性评估方法，其改进之处在于，包括以下内容：

获取上一时间段的多项监测数据以构建人工神经网络，并根据人工神经网络获取下一时间段的预测数据；

根据下一时间段的预测数据构建灰色决策模型，并根据灰色决策模型获取危险性评估结果。

为实现上述技术目的，本发明实施例提供一种冲击地压危险性评估平台，其改进之处在于，包括：

预测模块，用于获取上一时间段的多项监测数据以构建人工神经网络，并根据人工神经网络获取下一时间段的预测数据；

决策模块，用于根据下一时间段的预测数据构建灰色决策模型，并根据灰色决策模型获取危险性评估结果。

本发明由于采取以上技术方案，与现有技术相比，其具有以下优点：

本发明通过上一时间段的多项监测数据构建的人工神经网络，能够对下一时间段的相应数据进行预测，而通过预测的数据构建的灰色决策模型，又能够获取危险性评估结果，可见，通过智能的数据处理和分析既能够有效避免人为因素不确定性的干扰，又能够有效提高对监测数据的利用率，进而能够提高预测和预警的效率和精确度。

本发明操作方便，成本低，可以广泛应用于采矿工程技术领域。

附图说明

图1是本发明的冲击地压危险性评估方法其中一个实施例的原理图；

图2是本发明的冲击地压危险性评估平台其中一个实施例的结构图；

图3是本发明的冲击地压危险性评估方法的日推进度图；

图4是本发明的冲击地压危险性评估方法的每日震动总能量图；

图5是本发明的冲击地压危险性评估方法的每日震动总次数图；

图6是本发明的冲击地压危险性评估方法的每日震动最大能量图；

图7是本发明的冲击地压危险性评估方法的10⁴J以上能量占比图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。