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作者：曹安业;刘亚鹏;汪子琨;杨旭;牛强;
单位：中国矿业大学矿业工程学院;中国矿业大学计算机科学与技术学院;
摘要：微震事件的时空分布特征与煤矿冲击地压强度之间存在密切关联，基于机器学习的微震数据预测方法及可视化呈现是冲击地压监测预警的重要技术手段，但目前存在无法有效预测危险区域移动轨迹、微震数据时空协同可视化困难、数据堆叠难以显示等问题。针对该问题，提出了一种基于微震时空流图的冲击地压危险区域预测方法。在该方法的数据预处理模块，采用二维核密度估计法将离散的微震数据进行连续表示，并构建核密度热力图反映微震数据空间聚集程度；在时空流图构建模块，改进引力模型以提取微震数据时空特征，采用箭头对时空流移动方向进行可视化效果呈现；在危险区域预测模块，利用K-means聚类算法优化可视化结果。采用内蒙古某矿2215工作面和陕西某矿4106工作面微震数据，分别针对断层和采空区的冲击地压危险区域进行预测实验，结果表明该方法能够有效、准确预测冲击地压危险区域的转移方向，采用K-means聚类算法后微震时空流图中箭头数量优化率分别为77.27%,87.5%，可视化效果更加简洁、直观。
关键词：煤矿冲击地压;;微震监测;;危险区域预测;;时空协同可视化;;时空流图
基金资助：国家自然科学基金项目（52274098）;; 江苏省创新支撑计划国际科技合作/港澳台科技合作-重点国别产业技术研发合作资助项目（BZ2023050）;; 江苏省自然科学基金项目（BK20221109）;; 国家重点研发计划资助项目（2022YFC3004603）
