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申请/专利权人：天地(常州)自动化股份有限公司;中煤科工集团常州研究院有限公司

摘要：本发明涉及智能煤矿领域，尤其涉及一种基于数字孪生的井下采空区综合监测方法，包括：获取井下采空区墙体的结构、传感数据；基于结构数据构建第一数字孪生模型；对传感数据预处理形成样本数据，并通过预警逻辑设计，将得到的多个监测区间与第一数字孪生模型融合，得到第二数字孪生模型；对样本数据划分得到自变量、应变量数据，将自变量、应变量数据按比例划分得到训练集和验证集；将训练集输入至极限学习机模型，得到训练好的极限学习机模型；将验证集输入至训练好的极限学习机模型，得到预测数据，将预测数据与每个监测区间比较得到比较结果，利用预测数据和比较结果更新第二数字孪生模型，得到第三数字孪生模型，对井下采空区综合监测。

主权项：1.一种基于数字孪生的井下采空区综合监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1，获取井下采空区墙体的结构数据和第一传感数据；其中，所述结构数据包括：所述井下采空区墙体的长、宽、高、材料以及形状数据，所述第一传感数据包括：所述井下采空区墙体的表面应变、渗压、钻孔应力及水位数据；S2，基于所述结构数据构建第一数字孪生模型；S3，对所述第一传感数据预处理，处理后的所述第一传感数据形成样本数据；S4，对所述样本数据进行预警逻辑设计，得到多个监测区间；S5，将多个监测区间与所述第一数字孪生模型融合，融合后得到第二数字孪生模型；S6，对所述样本数据进行划分，划分后将样本数据分成自变量数据和应变量数据，将所述自变量数据和所述应变量数据按比例划分，得到训练集和验证集；其中，选取渗压、钻孔应力及水位数据作为自变量数据，选取表面应变数据作为应变量数据；S7，将所述训练集输入至极限学习机模型，对所述极限学习机模型训练，得到训练好的极限学习机模型；S8，将所述验证集输入至训练好的极限学习机模型，得到预测数据，其中，预测数据包括预测的自变量数据和应变量数据；S9，将预测数据与每个所述监测区间比较，得到比较结果，利用预测数据以及比较结果对所述第二数字孪生模型更新，得到第三数字孪生模型，实现井下采空区综合监测。

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