一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法与流程

本发明属于矿山数据计算，具体涉及一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法。

背景技术：

1、矿山采空区是指在矿山开采过程中形成的空洞和裂隙区域，对矿山的安全和环保造成了严重的威胁。为了预测采空区的厚度，通常采用确定性模型的预测方法、基于传统统计学的预测方法及基于机器学习的预测方法，模型构建复杂且预测精度不高，未形成统一的体系或模型。数字孪生作为一种新兴技术，可以将实际对象建模为数字化形式，进而使用数字模型模拟真实场景，研究成本低、工作效率高，将数字孪生技术应用于矿山采空区顶板厚度计算对于矿山安全防护具有重要的意义。

2、在公示号为cn 115713599a的专利，其中描述了一种地下采煤矿山精确监测防治方法，该发明根据采煤矿山的地质信息和地形图，使用数值模拟的方法，对模型在开采后自然工况及暴雨、地震工况进行模拟计算，给出未来矿山(包括采空区、未开采区)的变形破坏区域；

3、但是，该数字孪生模型构建完成后仅适用于某一类型矿山，整个模型搭建时间长，因此，缺乏一种可以广泛地应用于不同类型矿山采空区防治的基于数字孪生的采空区厚度的计算方法，该方法采用获取到的地质和采矿数据，快速构建数字孪生模型，根据监测信息进行更新计算，完成采空区厚度的快速判断和精准预测，为科学安全地防治提供数据支撑。

4、为此，本领域技术人员提出了一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法来解决背景技术提出的问题

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法，以解决采空区顶板厚度计算模型构建复杂且预测精度不高的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法，包括：

4、优选的，s1、收集矿山采空区的地质和采矿数据，包括地质构造、采矿历史、采矿方法、采矿工艺等信息；

5、s2、进行数据处理和分析，建立以采集到的数据为特征、采空区顶板厚度为目标值的数据分析模型，用线性回归、岭回归、决策树等分析方法分析各类型数据与采空区顶板厚度间的关系，得出各类型数据的权重排名，根据权重排名针对性的训练，加速数字孪生模型的构建；

6、s3、将采集到的数据用计算机模拟技术建立数字孪生模型，使用计算机模拟技术计算不同采空区域顶板厚度，计算结果与实际采空区数据进行对比验证，并对数字孪生模型进行调整和优化；

7、s4、基于数字孪生模型和厚度计算结果，进行未来采空区厚度的预测。优选的，所述步骤s1中矿山采空区的地质和采矿数据具体包括以下步骤：

8、s5、通过智能化感知系统和数据采集系统采集相关数据，该智能化感知系统包括安装在采空区顶板周围的位移监测装置、温湿度监测装置、降雨量监测装置，该数据采集系统包括地质数据采集、采矿数据采集、采空区顶板荷载采集，采集完成后自动生成统计表；

9、s6、位移监测装置包括若干数量的位移监测平台，若干数量的位移监测平台沿采空区边缘轮廓从外至内间隔设置，每个位移监测平台可以监测该监测点的沉降位移，按照时间序列储存至储存卡内，每隔24小时将监测数据发送至数据采集系统。

10、优选的，所述步骤s5中温湿度监测装置使用具体包括以下步骤：

11、s7、温湿度监测装置包含若干数量的温湿度计，若采空区范围在500平方米内，可设置1～2个；若在500平方米以上，应保证每500平米内至少有1支温湿度计，温湿度计按照每小时记录一次温湿度数据，每隔24小时将监测数据发送至数据采集系统。

12、优选的，所述步骤s5中将力量监测装置使用具体包括以下步骤：

13、s8、该降雨量监测装置包含若干个翻斗式雨量传感器，若采空区范围较小(小于1平方公里)，设置一个翻斗式雨量传感器，若在1平方公里以上，应保证每1平方公里内至少有1个温湿度计，翻斗式雨量传感器按照每天记录一次温湿度数据，每隔24小时将监测数据发送至数据采集系统。

14、优选的，所述步骤s4具体包括以下步骤：

15、所述步骤s5中地质数据采集具体包括以下步骤：

16、s9、该地质数据采集通过两种方式同时进行，若有矿山周围勘探时的地质数据，可按照勘探时的地质数据输入数据采集系统，若没有完整的地质数据，需人工通过力学实验获取采空区岩层分布、土体或岩体的力学参数、采空区，并通过无人机获取地形、地貌信息，将地形地貌数据输入至数据采集系统。

17、优选的，所述步骤s5中采矿数据采集具体包括以下步骤：

18、s10、采矿数据采集和采空区顶板荷载数据采集通过人工完成，主要包含：采矿时间，采矿装药量，采矿深度，采矿产量；顶板荷载主要为顶板自重数据采集。

19、优选的，所述步骤s2中数据分析处理具体包括以下步骤：

20、s11、对采集到的数据进行数据处理，将采空区厚度计算相关数据分为某时间段内随时间变化数据和某时间段内不随时间变化数据，其中，某时间段内随时间变化数据包含：温度、湿度、降雨量、监测点位移，某时间段内不随时间变化数据为采空区地质数据、采空区上方荷载；将上述数据进行数据预处理，包括纠正数据缺失值、检查拼写错误、数据标准化、数据转换(如对数转换)等。

21、优选的，所述步骤s3中计算机模拟建立模型具体包括以下步骤：

22、s12、计算机模拟技术主要使用数值模拟软件，将经过处理的数据输入数值模拟软件abaqus进行分析，用实际采空区数据(如地表沉降、地表裂缝数量及深度)进行对比验证，根据实际数据针对性的调整参数，对调整后的模型进行验证和分析，完成数字孪生模型的构建。

23、优选的，所述步骤s4中孪生模型计算结果具体包括以下步骤：

24、s13、采用lstm等神经网络，除真实采空区数据外，加入数值模拟模型中影响较大的相关参数，根据时间序列分析采矿区厚度演变及演化，更加快速的预测采空区下一时间段内的厚度和范围，帮助确定采空区影响范围。

25、本发明的有益效果在于：

26、1、本发明采用机器学习分析各种数据对采空区顶板厚度影响的权重排名，对权重系数排名在前的数据，针对性地调整其相关参数，加速了数字孪生模型的构建；

27、2、本发明提出一种数据采集系统，将各个监测装置的监测信息按照每24小时传送至数据采集系统中，数据采集系统自动生成按照时间统计的表格中；

28、3、与传统采空区顶板厚度只依靠某一种方法相比，本发明集合利用其优点，所得数据更加精确；

29、4、与传统采空区顶板厚度确定方法相比，本方法适用范围更加广泛，适合多种矿山采空区顶板厚度确定；

30、本发明使用lstm神经网络，除真实采空区数据外，将数值模拟模型相关参数作为特征值加入数据集，依据时间序列预测采空区顶板厚度，进一步加速采空区顶板厚度的计算。

技术特征：

1.一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法，其特征在于；方法步骤如下：

2.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法，其特征在于，所述步骤s1中矿山采空区的地质和采矿数据具体包括以下步骤：

3.如权利要求2所述的一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法，其特征在于，所述步骤s5中温湿度监测装置使用具体包括以下步骤：

4.如权利要求2所述的一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法，其特征在于，所述步骤s5中将力量监测装置使用具体包括以下步骤：

5.如权利要求2所述的一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法，其特征在于，所述步骤s5中地质数据采集具体包括以下步骤：

6.如权利要求2所述的一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法，其特征在于，所述步骤s5中采矿数据采集具体包括以下步骤：

7.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法，其特征在于，所述步骤s2中数据分析处理具体包括以下步骤：

8.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法，其特征在于，所述步骤s3中计算机模拟建立模型具体包括以下步骤：

9.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法，其特征在于，所述步骤s4中孪生模型计算结果具体包括以下步骤：

技术总结
本发明公开提供一种基于数字孪生的采空区顶板厚度计算方法，涉及数字孪生领域，具体涉及深度学习、数据处理、数值模拟等技术，可应用于矿山采空区顶板厚度计算和周边地区的安全评估。具体实现方案包括：收集矿山采空区的地质和采矿数据，包括地质构造、采矿历史、采矿方法、采矿工艺等信息；进行数据处理和分析，建立以采集到的数据为特征、采空区顶板厚度为目标值的数据分析模型，用线性回归、岭回归、决策树等分析方法分析各类型数据与采空区顶板厚度间的关系，得出各类型数据的权重排名，根据权重排名针对性地训练，加速数字孪生模型的构建。

技术研发人员：于宗涛,张一鸣,李易真
受保护的技术使用者：江苏泛在智能科技研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8