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作者：孙文斌;孙志辉;刘红强;褚怡心;
单位：山东科技大学能源与矿业工程学院;宾夕法尼亚州立大学能源与矿产工程系;
摘要：为更精准预测深部煤层开采条件下底板突水风险,采用理论分析、相似材料等研究方法,针对深部煤层开采过程中底板突水路径的智能识别问题开展系统研究。研究结果表明:基于工作面开采过程中的水压-应力监测数据,绘制了底板突水预测图;依据各监测节点的水压与应力数据,量化计算了各节点位置的突水概率指数,得出其数值越大突水风险越高;将突水概率指数空间分布作为约束条件,运用A-Star路径规划算法实现了导水裂隙空间路径的有效识别,在此研究基础上,开发出突水路径智能识别系统。最后,通过相似材料模拟试验进行了证实,所提方法规划的路径特征与模型实际导水裂隙演化轨迹高度吻合,且与电法监测结果高度一致,验证了A-Star算法在突水路径识别中的有效性。研究成果为深部开采条件下底板突水灾害的实时监测预警与智慧矿山安全保障提供了新的技术途径,具有明确的应用价值和工程参考意义。
关键词：防治水;;A-Star算法;;底板突水;;综合权重;;突水概率指数
基金资助：国家自然科学基金资助项目(52274131);; 泰山学者工程专项经费资助项目(tsqn202211152);; 煤炭资源高效开采与洁净利用国家重点实验室开放基金资助项目(2021-CMCU-KF017)
