不同水文地质类型矿区涌水量预测方法的对比与优化研究

Journal: Geological and Mineral Surveying and Mapping DOI: 10.32629/gmsm.v9i2.2458

刘国旺

乌鲁木齐锦疆鸿泰矿山工程有限公司

Abstract

矿井涌水量预测是矿井水害防治与排水设计优化的关键。复杂地质条件下涌水具有 高度非线性特征,传统方法在深部矿区存在参数获取难、泛化性差等缺陷。本文旨在 构建高精度、强鲁棒性的涌水量预测模型。文章分析不同充水矿区地下水运移规律 ,对比传统预测方法的优劣与误差来源,提出多源数据融合与深度学习模型,利用时空 图卷积、长短期记忆网络提取特征,结合监测数据修正模拟残差,实现参数反演与非 线性映射。结果表明,该模型突破传统预测瓶颈,大幅提升精度与泛化能力,防灾价值 突出,为复杂地质矿井水害防治与智能决策提供了理论与技术支撑。

Keywords

涌水量预测；水文地质类型；数值模拟；多源数据融合；时空图卷积网络；长短期

References

[1] 陈映赟.开滦钱家营矿深部矿井充水构成及其地质控制[D].中国矿业大学,2025.
[2] 李艮伟,张博.矿井涌水量预测及防治水策略[J].能源与节能,2025,(09):72- 74+129.
[3] 王洋洋.煤矿矿井涌水的构成及涌水量预测方法[J].凿岩机械气动工具,2026,52(0 2):193-195.
[4] 向鑫.基于多元数据融合的矿井涌水水源识别及涌水量预测[D].贵州大学,2025.
[5] 张远辉.亿欣煤业矿井充水因素评价与三维可视化矿井水预测预报研究[J].山东煤 炭科技,2025,43(02):100-104.

Copyright © 2026 刘国旺

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License