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工作面周期来压预报

背景

在矿山生产中，对工作面进行周期压力预报是保障生产安全的重要

手段。工作面周期压力预报可以帮助矿山从早期发现并控制矿山压力，

保障矿山稳定可持续生产。然而，在实际操作中，工作面周期压力预

报存在许多不同的问题和挑战。

本文将对工作面周期压力预报的定义、步骤、方法以及各种问题进

行深入分析和探讨，旨在提高矿山从业人员对该领域的认识和水平，

为矿山生产提供有益的参考和指导。

定义

工作面周期压力预报是在矿山开采过程中输出预测工作面下方或邻

近地表压力的一种预测方法。该方法通常在采空区的上部和中部进行，

并通过估计矿山开采工程引起的岩石应力分布，来预测压力的传输和

累积情况。

步骤

工作面周期压力预报的步骤包括：

1.收集矿山数据：收集矿山数据，包括矿床类型、地质构造、

开采方式、矿体形态和尺寸等。

2.提取关键信息：根据收集到的矿山数据，提取关键信息，

如矿山地质特征、开采工况、支护方式等。

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3.建立模型：根据矿山数据和关键信息，建立适当的理论模

型，如有限元模型、解析模型和经验模型等。

4.参数拟合：对模型中的参数，如岩石力学参数、支护参数

和地质参数等进行拟合，得出最优参数。

5.模型验证：将最优参数应用于模型中，进行模型验证，比

较模型预测值和实际采矿场地观测值，评估模型的预测精度。

6.预测压力：根据拟合出来的模型和最优参数，预测工作面

下方或邻近地表的压力分布和变化趋势。

方法

目前，工作面周期压力预报主要有以下几种方法：

物理模型方法

物理模型方法是工作面周期压力预报的最常用方法之一。该方法是

基于物理模型来计算和预测地下压力分布和变化趋势。物理模型方法

需要复杂的实验设备和大量的实验数据支持，但是预测精度高，并且

能够对复杂的地质场景进行建模。

统计模型方法

统计模型方法是利用统计学方法，对历史采矿资料进行分析和模拟，

预测未来的开采情况。该方法通常适用于矿产资源充足，采矿历史较

长的矿山，其主要优点是数据来源广泛，成本低廉，但是预测精度比

物理模型方法稍低。

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人工神经网络方法

人工神经网络方法是利用神经网络模型，对历史数据进行学习，构

建非线性模型，并用于预测未来采矿工况。该方法广泛应用于矿山压

力预报、贫化预测等领域，并取得不错的预测效果。

问题与挑战

在实际应用中，工作面周期压力预报存在着许多问题和挑战，如：

数据质量问题

工作面周期压力预报需要大量的地质场数据支持，而地质场数据的

质量直接影响着预测精度。因此，在进行工作面周期压力预报时，作

业人员需要严密把关，确保数据的准确性和完整性。

模型局限性问题

工作面周期压力预报模型通常建立在矿山数据和工况假设的基础上，

这些假设不一定能真实反映采矿实际情况。因此，建模时需要根据具

体情况进行相应修正和改进，并结合实测数据反馈，提高预测精度和

可靠性。

变量耦合问题

工作面周期压力预报涉及的变量较多，且这些变量之间存在较强的