权利要求
1.一种地下回
采矿体下沉施工的方法，其特征在于，包括：
构建多维度特征体系，采集回采参数、地质条件及监测数据特征参数，形成时序样本集;
训练基于双向LSTM与注意力机制的下沉预测模型，输入时序特征，输出未来日均下沉量预测值;
基于预测结果实施分级调控：当预测日均下沉量≥最大下沉量时，启动加密充填并降低回采速率;介于最大下沉量和最小下沉量之间时，维持当前参数并增加监测频率;<最小下沉量时，按常规进度回采;
建立模型增量学习机制，动态冻结底层网络参数并微调顶层，实现动态适配。
2.根据权利要求1所述的一种地下回采矿体下沉施工的方法，其特征在于，所述回采参数、地质条件及监测数据特征参数如下：
回采参数：日进尺、单响药量、采空区暴露面积、充填速度、胶砂比;
地质参数：矿体抗压强度、围岩完整性系数、节理密度、地应力值、倾角、埋深;
监测数据：前7天累计下沉量、当日下沉速率、充填体应变、微震频次、孔隙水压力。
3.根据权利要求2所述的一种地下回采矿体下沉施工的方法，其特征在于，所述时序样本集通过以下步骤生成：
异常值处理：采用扩展IQR法识别异常值，通过邻近均值替换修正;
归一化：非量纲特征用min-max归一化至[0,1]，有量纲特征用Z-score标准化;
时序构造：生成7天滑动窗口特征，包含均值、方差、峰值统计量。
4.根据权利要求3所述的一种地下回采矿体下沉施工的方法，其特征在于，所述基于双向LSTM与注意力机制的下沉预测模型包括：
输入层：16特征×7时间步长;
3层Bi-LSTM堆叠：第一层128神经元，第二层64神经元，第三层32神经元;
注意力机制层：通过32×1权重矩阵对第三层输出加权，突出关键时间步特征;
全连接层：16→8节点，LeakyReLU激活;
输出层：1节点，线性激活，输出日均下沉量。
5.根据权利要求4所述的一种地下回采矿体下沉施工的方法，其特征在于，所述分级调控还包括：
预测置信区间计算：基于正态分布估计95%置信区间，输出“预测值±误差上限”;
偏差修正：通过线性回归拟合系统误差，修正公式为：
修正值=预测值+地质复杂度系数×偏差系数。
6.根据权利要求5所述的一种地下回采矿体下沉施工的方法，其特征在于，所述地质复杂度系数按以下规则动态调整：
围岩完整性系数Kv≥0.8时，系数=0.5;
0.5≤Kv<0.8时，系数=0.8;
Kv<0.5或节理密度≥5条/m时，系数=1.2。
7.用于实现如权利要求1-6任一项所述的一种地下回采矿体下沉施工的方法的系统，其特征在于，包括：
多源数据采集单元：用于实时采集回采参数、地质条件及监测数据特征参数;
特征工程终端：部署于井下边缘节点，实现异常值修正、归一化及滑动窗口特征生成;
智能预测模块：包含预训练Bi-LSTM模型库及增量学习引擎;
调控执行单元：与充填系统、回采装备联动，根据预测结果自动调整胶砂比和回采速率;
可视化平台：实时展示预测曲线、置信区间及调控指令。
8.根据权利要求7所述的一种地下回采矿体下沉施工的方法的系统，其特征在于，所述智能预测模块包括：
模型部署单元：采用TensorRT量化加速，INT8精度下推理速度提升3倍;
增量学习引擎：冻结前2层LSTM参数，微调全连接层;
模型评估单元：实时计算预测误差，当误差超阈值时自动触发重训练。
9.根据权利要求7所述的一种地下回采矿体下沉施工的方法的系统，其特征在于，所述注意力机制层的权重计算为：
对第三层LSTM输出的32维特征向量进行线性变换，得到注意力得分;
通过softmax函数归一化得分，权重之和为1;
关键时间步的权重占比≥30%。
10.根据权利要求8所述的一种地下回采矿体下沉施工的方法的系统，其特征在于，所述模型评估单元还包括：
分布差异检测：采用KS检验对比新样本与训练集分布，p<0.05时触发增量学习;
鲁棒性测试：定期注入10%异常数据，当模型准确率下降≤10%时判定为合格。
说明书
技术领域
[0001]本发明涉及一种地下回采矿体下沉施工的方法及系统，属于地下采矿工程技术领域。
背景技术
[0002]地下矿体回采过程中，矿体下沉是导致地表塌陷、巷道变形甚至安全生产事故的关键因素。传统回采施工中，对矿体下沉的控制主要依赖经验公式预测或静态监测，存在以下技术缺陷：
预测精度低：采用线性回归或ARIMA等传统模型，难以捕捉回采参数、地质条件与下沉量之间的非线性时序关系，预测误差常超过10mm/天;
调控滞后：依赖人工分析监测数据后调整回采进度或充填参数，从发现异常到执行调控的响应时间超过24小时，易错过最佳控制时机;
适应性差：地质条件(如节理密度、地应力)变化时，模型无法动态适配，导致高风险区(如下沉量≥500mm)控制失效概率高达30%;
协同性不足：回采、充填与监测系统独立运行，缺乏“预测-决策-执行”闭环，导致胶砂比不合理或回采速率与下沉趋势不匹配，增加成本15-20%。
[0003]例如，中国专利公开号CN103758519A，公开了种厚大矿床阶段嗣后充填法采矿设计与实施方法，针对当前阶段矿岩条件自上而下依次进行采场结构型式选择和参数优化设计，采用正交数值试验与非线性回归拟合，以阶段嗣后充填采矿盘区采场充填
胶凝材料用量作为优化目标，以采场稳定安全系数、地表岩层移动参数和矿石回收率作为约束条件，建立并求解阶段嗣后充填采场设计优化模型，获得当前阶段嗣后充填采矿设计参数。能够适应不同阶段矿岩稳定性的差异以及已采阶段对当前阶段稳定性的影响。选择的采场结构型式与阶段矿岩稳定性条件相适应，获得的阶段采场设计参数和胶结充填体强度与采场稳定性、岩移控制以及采矿效益和环保相协调、匹配。但是仍旧采用传统模型，存在上述技术缺陷。
[0004]因此，亟需一种融合智能预测、动态调控与多系统协同的技术方案，实现矿体下沉的精准控制。
发明内容
[0005]本发明的目的在于，提供一种地下回采矿体下沉施工的方法及系统，融合智能预测、动态调控与多系统协同，实现矿体下沉的精准控制。
[0006]本发明所述的一种地下回采矿体下沉施工的方法，包括：
构建多维度特征体系，采集回采参数、地质条件及监测数据特征参数，形成时序样本集;
训练基于双向LSTM与注意力机制的下沉预测模型，输入时序特征，输出未来日均下沉量预测值;
基于预测结果实施分级调控：当预测日均下沉量≥最大下沉量时，启动加密充填并降低回采速率;介于最大下沉量和最小下沉量之间时，维持当前参数并增加监测频率;<最小下沉量时，按常规进度回采;最大下沉量优选为10mm，当然根据不同情况也可以为8mm、14mm、20mm等;最小下沉量优选为5mm，当然根据不同情况也可以为3mm、7mm、9mm等;当预测日均下沉量≥最大下沉量时，启动加密充填并降低回采速率优选至0.8m/天，当然根据不同情况也可以为0.5m/天、0.7m/天、1m/天等。
[0007]建立模型增量学习机制，动态冻结底层网络参数并微调顶层，实现动态适配。优选在每新增100组样本或地质条件变化超过阈值(KS检验p<0.05)时，冻结底层网络参数并微调顶层，实现动态适配。当然根据不同情况也可以每新增200组样本或地质条件变化超过阈值(KS检验p<0.1)时，冻结底层网络参数并微调顶层，实现动态适配或者每新增50组样本或地质条件变化超过阈值(KS检验p<0.03)时，冻结底层网络参数并微调顶层，实现动态适配或者每新增500组样本或地质条件变化超过阈值(KS检验p<0.2)时，冻结底层网络参数并微调顶层，实现动态适配。
[0008]通过融合回采参数、地质条件、监测数据三源特征，构建时序样本集，实现下沉驱动因素的量化表征;双向LSTM+注意力机制模型可捕捉长时序依赖关系，日均下沉量预测误差小;三级调控策略形成多维度特征体系与动态调控方法闭环控制，加密充填降低暴露面积、动态监测提升预警时效性、常规回采优化施工效率。
[0009]优选的，所述回采参数、地质条件及监测数据特征参数如下：
回采参数：日进尺、单响药量、采空区暴露面积、充填速度、胶砂比;
地质参数：矿体抗压强度、围岩完整性系数、节理密度、地应力值、倾角、埋深;
监测数据：前7天累计下沉量、当日下沉速率、充填体应变、微震频次、孔隙水压力。
[0010]涵盖5类回采参数(日进尺/药量/暴露面积等)+5类地质参数(Kv/节理密度等)+5类监测指标(7日累计下沉等);参数组合覆盖矿体-围岩-工艺三大要素，特征维度达15维，解决传统单参数预测的片面性问题。
[0011]优选的，所述时序样本集通过以下步骤生成：
异常值处理：采用扩展IQR法识别异常值，通过邻近均值替换修正;
归一化：非量纲特征用min-max归一化至[0,1]，有量纲特征用Z-score标准化;
时序构造：生成7天滑动窗口特征，包含均值、方差、峰值统计量。
[0012]扩展IQR法异常检测准确率高，邻近均值替换避免数据空洞;混合归一化策略(min-max+Z-score)适配无量纲/有量纲特征，提升模型收敛速度;7日滑动窗口构造包含均值/方差/峰值三阶统计量，增强时序模式表达能力。
[0013]优选的，所述基于双向LSTM与注意力机制的下沉预测模型包括：
输入层：16特征×7时间步长;
3层Bi-LSTM堆叠：第一层128神经元，第二层64神经元，第三层32神经元;
注意力机制层：通过32×1权重矩阵对第三层输出加权，突出关键时间步特征;
全连接层：16→8节点，LeakyReLU激活;
输出层：1节点，线性激活，输出日均下沉量。
[0014]3层Bi-LSTM堆叠(128-64-32)结构实现时空特征逐层抽象，反向传播梯度稳定;注意力机制权重分配使关键时间步贡献度变大，提升突变事件预测能力;LeakyReLU激活避免神经元死亡，线性输出层保证下沉量物理意义一致性。
[0015]优选的，所述分级调控还包括：
预测置信区间计算：基于正态分布估计95%置信区间，输出“预测值±误差上限”;
偏差修正：通过线性回归拟合系统误差，修正公式为：
修正值=预测值+地质复杂度系数×偏差系数。
[0016]95%置信区间提供±8mm误差边界，减少过调控概率;地质复杂度系数(0.5-1.2)量化围岩稳定性，修正偏差值达±12mm，适配复杂地质场景。
[0017]优选的，所述地质复杂度系数按以下规则动态调整：
围岩完整性系数Kv≥0.8时，系数=0.5;
0.5≤Kv<0.8时，系数=0.8;
Kv<0.5或节理密度≥5条/m时，系数=1.2。
[0018]Kv≥0.8时保守修正(系数0.5)，Kv<0.5或节理密度≥5条/m时强化修正(系数1.2);实现从稳定岩体到破碎岩体的分级响应，充填材料用量优化。
[0019]本发明所述的用于实现上述的一种地下回采矿体下沉施工的方法的一种地下回采矿体下沉施工的系统，包括：
多源数据采集单元：用于实时采集回采参数、地质条件及监测数据特征参数;
特征工程终端：部署于井下边缘节点，实现异常值修正、归一化及滑动窗口特征生成;
智能预测模块：包含预训练Bi-LSTM模型库及增量学习引擎;
调控执行单元：与充填系统、回采装备联动，根据预测结果自动调整胶砂比和回采速率;
可视化平台：实时展示预测曲线、置信区间及调控指令。
[0020]边缘节点特征工程降低中心计算负载，数据预处理延迟小;预测-调控-执行一体化联动，充填系统响应时间缩短;可视化平台提升决策透明度，关键参数监控效率提升。
[0021]优选的，所述智能预测模块包括：
模型部署单元：采用TensorRT量化加速，INT8精度下推理速度提升3倍;
增量学习引擎：冻结前2层LSTM参数，仅微调全连接层;
模型评估单元：实时计算预测误差，当误差超阈值时自动触发重训练。
[0022]TensorRT量化使INT8推理速度达120fps(原FP32为40fps)，满足实时预测需求;增量学习冻结前2层LSTM，仅微调全连接层，30分钟内完成模型更新，数据漂移适应速度提升4倍。
[0023]优选的，所述注意力机制层的权重计算为：
对第三层LSTM输出的32维特征向量进行线性变换，得到注意力得分;
通过softmax函数归一化得分，权重之和为1;
关键时间步的权重占比≥30%。
[0024]线性变换+softmax的权重计算方式，确保关键时间步(如微震频次突变日)特征强化;注意力机制使模型在突变场景下的F1-score提升。
[0025]优选的，所述模型评估单元还包括：
分布差异检测：采用KS检验对比新样本与训练集分布，p<0.05时触发增量学习;
鲁棒性测试：定期注入10%异常数据，当模型准确率下降≤10%时判定为合格。
[0026]KS检验(p<0.05)自动识别数据分布变化，触发增量学习的准确率高;10%异常数据注入测试保证模型鲁棒性，工业场景故障率低。
[0027]与现有的技术相比，本发明的一种地下回采矿体下沉施工的方法及系统的有益效果如下：
通过“数据-模型-调控-优化”全链路创新，实现日均下沉量预测准确率高，充填材料用量节省，施工安全事故率降低，整体效率提升;融合智能预测、动态调控与多系统协同，实现矿体下沉的精准控制。
附图说明
[0028]图1为本发明所述一种地下回采矿体下沉施工的系统的结构框图;
图2为本发明所述一种地下回采矿体下沉施工的方法的流程图。
具体实施方式
[0029]下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0030]实施例1
如图1所示，本实施例公开了一种地下回采矿体下沉施工的系统，包括多源数据采集单元、特征工程终端、智能预测模块、调控执行单元及可视化平台。
[0031]多源数据采集单元执行如下作业：
地表监测：GNSS监测站(精度±2mm，采样频率1Hz)，布设间距200m;
井下监测：光纤光栅应变计(测量范围±3000με，分辨率0.1με)、微震监测仪(16通道，采样率1MHz，定位误差≤5m)、孔隙水压力
传感器(量程0-5MPa，精度±0.02MPa);
回采参数采集：凿岩台车内置编码器(记录日进尺，精度±0.01m)、爆破记录仪(单响药量误差≤5%)、充填管路流量计(精度±0.5%)。
[0032]具体的，地表布设5个GNSS站，井下每50m设1个光纤光栅应变计，共20个微震监测仪。
[0033]特征工程终端采用工业级服务器(CPU2.5GHz，内存32GB)，其部署于井下硐室，主要实现如下功能：实时执行异常值修正、归一化及滑动窗口特征生成，处理时延≤1秒，支持1000+监测点并行处理。
[0034]具体的，特征工程终端部署于-350m中段硐室，实时处理1200个监测点数据。
[0035]智能预测模块具体如下：
模型部署：采用TensorRT量化加速，INT8精度下推理速度提升3倍，单轮预测耗时≤0.5秒;
增量学习引擎：自动检测样本分布变化，触发增量训练(耗时≤30分钟)，模型库覆盖5类典型地质条件;
评估单元：实时计算RMSE/MAE，当RMSE>5mm时自动触发重训练。
[0036]调控执行单元具备如下功能：
充填系统联动：通过电磁流量计调节胶结料比例，响应延迟≤500ms，胶砂比调节精度±0.1;
回采装备联动：向凿岩台车发送进尺指令，速率控制精度±0.1m/天;
应急机制：当预测7天累计下沉量≥50mm时，自动切断回采电源并启动应急充填(速凝材料，初凝时间≤30分钟)。
[0037]可视化平台具备如下功能：
三维展示：实时渲染矿体下沉云图(更新频率1次/2小时)，支持VR设备沉浸式查看;
数据追溯：记录预测曲线与实际值对比(误差标注精度±0.1mm)、调控指令及参数调整历史;
预警功能：三级预警声光提示(声压级≥110dB)，同步推送至管理人员终端。
[0038]运行3个月后，该矿矿体最大下沉量控制在35mm，较上年同期(68mm)降低48%，胶结料消耗减少18%。
[0039]实施例2
如图2所示，本实施例所述的一种地下回采矿体下沉施工的方法，包括：
构建多维度特征体系，采集回采参数、地质条件及监测数据共16类特征参数，形成时序样本集。
[0040]回采参数、地质条件及监测数据如下：
回采参数：日进尺(m/天)、单响药量(kg)、采空区暴露面积(m²)、充填速度(m³/h)、胶砂比;
地质参数：矿体抗压强度(MPa)、围岩完整性系数(Kv)、节理密度(条/m)、地应力值(MPa)、倾角(°)、埋深(m);
监测数据：前7天累计下沉量(mm)、当日下沉速率(mm/天)、充填体应变(με)、微震频次(次/天)、孔隙水压力(MPa)。
[0041]时序样本集通过以下步骤生成：
异常值处理：采用扩展IQR法识别异常值，通过邻近均值替换修正;
归一化：非量纲特征用min-max归一化至[0,1]，有量纲特征用Z-score标准化;
时序构造：生成7天滑动窗口特征，包含均值、方差、峰值统计量。
[0042]训练基于双向LSTM与注意力机制的下沉预测模型，输入前7天时序特征，输出未来7天日均下沉量预测值。
[0043]基于双向LSTM与注意力机制的下沉预测模型包括：
输入层：16特征×7时间步长;
3层Bi-LSTM堆叠：第一层128神经元，第二层64神经元，第三层32神经元(不返回序列);
注意力机制层：通过32×1权重矩阵对第三层输出加权，突出关键时间步特征;
全连接层：16→8节点，LeakyReLU激活(α=0.01);
输出层：1节点，线性激活，输出日均下沉量(mm/天)。
[0044]基于模型预测结果实施分级调控：当预测日均下沉量≥10mm时，启动加密充填(胶砂比提升至1:6)并降低回采速率至0.8m/天;5-10mm时，维持当前参数并增加监测频率;<5mm时，按常规进度回采。
[0045]分级调控还包括：
预测置信区间计算：基于正态分布估计95%置信区间，输出“预测值±误差上限”;
偏差修正：通过线性回归拟合系统误差，修正公式为：修正值=预测值+地质复杂度系数×偏差系数。
[0046]建立模型增量学习机制，每新增100组样本或地质条件变化超过阈值(KS检验p<0.05)时，冻结底层网络参数并微调顶层，实现动态适配。
[0047]地质复杂度系数按以下规则动态调整：
围岩完整性系数Kv≥0.8时，系数=0.5;
0.5≤Kv<0.8时，系数=0.8;
Kv<0.5或节理密度≥5条/m时，系数=1.2。
[0048]将本实施例所述的一种地下回采矿体下沉施工的方法应用于某铁矿体回采施工，该铁矿体埋深350m，倾角45°，围岩完整性系数Kv=0.6，节理密度4条/m，采用阶段空场嗣后充填法回采。具体包括以下步骤：
特征采集：按本发明方法采集16项参数，其中回采日进尺1.5m/天，单响药量300kg，充填速度100m³/h，初始胶砂比1:10;
模型训练：使用该矿3年历史数据(5000组样本)训练双向LSTM模型，训练集RMSE=2.1mm，验证集RMSE=2.8mm;
预测与调控：
第1轮预测未来7天日均下沉量为8.5mm(中风险)，维持当前参数，监测频率调整为1次/4小时;
第3天新增数据触发增量学习(KS检验p=0.03<0.05)，微调后模型预测值更新为9.2mm;
第5天预测值升至10.3mm(高风险)，自动调控胶砂比至1:6，回采速率降至0.8m/天。
[0049]效果验证：实际7天日均下沉量为9.8mm，预测误差0.5mm，较传统方法(误差4.2mm)提升88%，未发生超阈值下沉。
[0050]以上所述，仅为本实施例较佳的具体实施方式，但本实施例的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本实施例揭露的技术范围内，根据本实施例的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本实施例的保护范围之内。
说明书附图(2)
声明：
“地下回采矿体下沉施工的方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：北方有色网
来源：山东东平宏达矿业有限公司
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2026年08月06日 ~ 08日 
