【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿山开采沉陷预测，更具体地说，它涉及一种复杂工作面矿山开采沉陷预测方法及系统。
技术介绍
1、随着煤炭资源的大规模开采，地表沉陷问题日益突出，对地表建筑物、水资源和生态环境造成了严重影响。准确预测矿山开采引起的地表沉陷对于指导矿山安全开采、保护地表环境具有重要意义。
2、传统的概率积分法沉陷预测模型需要大量的关键参数，如下沉系数、水平移动系数、拐点偏移距、主要影响角正切等，这些参数通常依靠经验公式或类比法确定。在地质条件复杂的矿区，这种参数获取方法存在较大的主观性和不确定性，导致预测结果与实际情况产生偏差。同时，传统方法难以有效处理地层结构复杂、岩性分布多变、断层分布密集等复杂地质条件下的沉陷预测问题，无法建立地质特征与沉陷参数之间的精确映射关系。
3、现有技术在处理新建矿区或监测数据有限的区域时面临严峻挑战。传统方法过度依赖大量历史监测数据进行参数反演，在数据不足的情况下难以实现准确预测。
4、此外，多工作面开采是现代矿山生产的常见模式，然而传统方法在处理多工作面叠加沉陷预测时计算复杂...
【技术保护点】
1.一种复杂工作面矿山开采沉陷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种复杂工作面矿山开采沉陷预测方法，其特征在于，地质特征编码网络包括三维卷积神经网络、图卷积网络和自注意力机制，用于分别提取局部、中层和全局地质特征，并通过特征融合机制生成综合特征向量。
3.根据权利要求1所述的一种复杂工作面矿山开采沉陷预测方法，其特征在于，深度学习模型采用多任务学习结构，能够同时预测多个沉陷参数，并通过参数共享和物理约束提升预测的准确性和物理合理性。
4.根据权利要求1所述的一种复杂工作面矿山开采沉陷预测方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种复杂工作面矿山开采沉陷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种复杂工作面矿山开采沉陷预测方法，其特征在于，地质特征编码网络包括三维卷积神经网络、图卷积网络和自注意力机制，用于分别提取局部、中层和全局地质特征，并通过特征融合机制生成综合特征向量。
3.根据权利要求1所述的一种复杂工作面矿山开采沉陷预测方法，其特征在于，深度学习模型采用多任务学习结构，能够同时预测多个沉陷参数，并通过参数共享和物理约束提升预测的准确性和物理合理性。
4.根据权利要求1所述的一种复杂工作面矿山开采沉陷预测方法，其特征在于，迁移学习框架包括领域差异分析、特征对齐、分层迁移和主动学习监测点优化布置，能够在监测数据有限的情况下实现高精度参数反演。
5.根据权利要求1所述的一种复杂工作面矿山开采沉陷预测方法，其特征在于，主动学习策略结合不确定性采样与代表性采样，通过综合评分动态优化监测点的空间分布，提升监测效率和预测精度。
6.根据权利要求1所述的一种复杂工作面矿山开采沉陷预测方法，其特征在于，参数敏感...
【专利技术属性】
技术研发人员：张静，崔健，朱巍，马诗敏，刘润，代雅建，迟新东，
申请(专利权)人：中国地质调查局沈阳地质调查中心东北地质科技创新中心，
类型：发明
国别省市：
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