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申请/专利权人：西安科技大学

摘要：本发明涉及煤矿安全技术领域，具体而言，涉及一种近距离突出煤层群开采多场耦合致灾预警方法及系统，包括：应力传感器获取超前支承压力，距离传感器获取顶底板位移，微震传感器获取能量信息，瓦斯传感器获得瓦斯信息；瓦斯信息和超前支承压力作为第一处理网络的输入，确定第一参考分布；瓦斯信息和顶底板位移作为第二处理网络的输入，确定第二参考分布；第一参考分布和第二参考分布作为第三处理网络的输入，确定风险性划分；风险性划分、能量分布和瓦斯信息作为第四处理网络的输入，确定危险性分布。这样就解决了传统瓦斯突出预警方法的部分参数或者环境变量较难准确的界定，从而影响到风险性的判定的问题。

主权项：1.近距离突出煤层群开采多场耦合致灾预警方法，其特征在于，包括：使用设置于采煤工作面前方的应力传感器获取超前支承压力，使用设置于采煤工作面前方的距离传感器获取顶底板位移，使用微震传感器获取能量信息，使用瓦斯传感器获得采煤工作面前方的瓦斯信息，所述瓦斯信息包括瓦斯压力、瓦斯涌出速度和瓦斯涌出量；将瓦斯信息和超前支承压力作为第一处理网络的输入，确定采煤工作面前方的煤层透气性的第一参考分布；将瓦斯信息和顶底板位移作为第二处理网络的输入，确定采煤工作面前方的煤层透气性的第二参考分布；将煤层透气性第一参考分布和第二参考分布作为第三处理网络的输入，确定采煤工作面前方的风险性划分；将采煤工作面前方的风险性划分、能量分布和瓦斯信息作为第四处理网络的输入，确定采煤工作面前方的危险性分布，根据危险性分布确定煤层的突出危险性；所述第一处理网络为LSTM神经网络，所述第一处理网络的输入包括第一时间周期内距离采煤工作面的不同位置的瓦斯信息均值、瓦斯信息变化值和超前支承压力信息典型值，所述第一处理网络的输出包括距离采煤工作面的不同位置的煤层透气性分布的参考值；所述第二处理网络为LSTM神经网络，所述第二处理网络的输入包括第二时间周期内距离采煤工作面的不同位置的瓦斯信息均值、瓦斯信息变化值和顶底板位移变化值，所述第二处理网络的输出包括距离采煤工作面的不同位置的煤层透气性分布的参考值；所述第一时间周期为0.5h~1d，所述第二时间周期1~5d；所述第三处理网络为卷积神经网络，所述卷积神经网络的输入层包括若干个对应按照时间对齐的第一参考分布和第二参考分布，所述卷积神经网络的输出包括距离采煤工作面的不同位置的煤层透气性分布的参考值和对应的瓦斯泄露类型的划分；所述第四处理网络为LSTM网络，所述第四处理网络的输出为预测的煤层瓦斯的泄露速度和顶底板位移量，根据预测的煤层瓦斯泄露速度确定是否为正常式的瓦斯涌出或瓦斯异常涌出；在确定为瓦斯异常涌出时，基于顶底板位移量确定是否为突出式的瓦斯涌出；第一处理网络，根据第一时间周期内的瓦斯信息和超前支承压力，确定采煤工作面前方的煤层透气性的第一参考分布；第二处理网络，根据第二时间周期内瓦斯信息和顶底板位移，确定采煤工作面前方的煤层透气性的第二参考分布；第三处理网络，根据煤层透气性第一参考分布和第二参考分布，确定采煤工作面前方的风险性划分；第四处理网络，根据采煤工作面前方的风险性划分、能量分布和瓦斯信息，确定采煤工作面前方的危险性分布，根据危险性分布确定煤层的突出危险性。

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