权利要求
1.一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统，其特征在于，包括：
数据输入层，用于获取巷道围岩的多源地质数据;
设计处理层，与数据输入层连接，集成岩体质量分级子系统、支护参数自动设计子系统、知识图谱案例推理与AI优化子系统;三大子系统依次连接，首先通过岩体质量分级子系统对输入的地质数据进行智能分级，输出围岩稳定性等级指标;继而由支护参数自动设计子系统基于规范数据库自动匹配支护类型并生成初始参数方案;再通过知识图谱案例推理与AI优化设计子系统融合历史案例经验与多目标优化算法，对支护方案进行智能优化与风险规避;
输出展示层，与设计处理层连接，集成三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统、BIM/GIS集成接口子系统、设计报告生成和多巷道进度看板子系统;通过三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统将优化后的支护方案生成三维模型;通过BIM/GIS集成接口子系统将设计数据与矿山数字化平台无缝对接，实现IFC等标准格式的数据导出和空间信息集成;通过设计报告生成和多巷道进度看板子系统自动聚合全流程数据，生成符合行业规范的标准化设计报告;
反馈优化层，分别与输出展示层、设计处理层连接，集成多源监测与预警子系统、动态反馈优化与围岩参数反演子系统;通过多源监测与预警子系统持续采集巷道现场
传感器数据，并基于多级阈值机制实现异常状态早期识别与预警触发;通过动态反馈优化与围岩参数反演子系统，利用监测数据反演围岩实际力学参数，并结合知识图谱检索相似失效案例，生成针对性加固方案。
2.根据权利要求1所述的一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统，其特征在于，所述设计处理层还包括代理模型快速验证子系统，与知识图谱案例推理与AI优化子系统连接，用于替代传统耗时力学仿真软件，实现支护方案的快速验证与多轮迭代优化;所述代理模型快速验证子系统包括：
数值模拟数据库，作为代理模型训练的基础数据池，存储了通过有限元/离散元软件生成的大规模巷道-支护-围岩仿真数据，为代理模型训练模块提供涵盖不同地质条件、支护方案和力学响应的基准训练样本;
代理模型训练模块，内置利用数值模拟数据库中的仿真数据预训练完成的XGBoost代理模型、LightGBM代理模型或轻量级神经网络代理模型，可根据输入参数类型自动匹配最优模型;
快速预测模块，将已训练完成的代理模型部署为实时推理服务，实现支护方案力学响应的快速预测与迭代验证;
参数自动调整模块，根据快速预测模块输出的力学响应与安全标准的比对结果，自动反向优化支护参数;通过优化算法生成参数调整方案，并将调整后的参数集反馈回代理模型进行迭代验证。
3.根据权利要求1所述的一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统，其特征在于，所述岩体质量分级子系统包括：
多源数据输入模块，负责多源异构地质数据的接收、清洗和标准化;
地质特征提取模块，内置目标检测模块，基于YOLOv8目标检测算法，从多源数据中自动提取关键地质特征参数;
多方法分级计算模块，并行设置有RQD计算模块、RMR评分模块、Q值分析模块、BQ值计算模块，用于分别运行RQD法、RMR法、Q值法、BQ法四种通用岩体分级算法，进行并行计算和结果融合;
专家规则引擎模块：内置一致性判定、多数判定、加权仲裁三种逻辑，对多方法分级结果进行综合仲裁，剔除异常分级结果，当置信度低于0.7时，输出补充地质勘探数据或人工复核的提示，最终输出高置信度的围岩稳定性等级及对应的力学参数;
分级结果输出模块，将仲裁后的围岩稳定性等级、核心分级指标、力学参数，同步输出至支护参数自动设计子系统，为后续支护设计提供核心输入。
4.根据权利要求1所述的一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统，其特征在于，所述知识图谱案例推理与AI优化设计子系统包括：
知识图谱数据库，基于图数据库构建，定义巷道、围岩类型、支护方案、失效模式、加固措施五大核心实体，梳理各实体间关联关系，形成完整支护领域知识网络;
案例推理模块，与知识图谱数据库连接，内置有案例检索模块、案例复用模块、案例修正模块、案例学习模块，将当前巷道条件转化为图谱查询语句，通过图神经网络计算节点相似度，检索出Top-K个最相似历史案例;提取相似案例的支护经验，通过关系路径推理明确可复用参数，结合当前工况与历史案例的差异，针对性修正支护参数，输出优化支护方案;
NSGA-Ⅱ多目标优化模块，分别与案例检索模块、案例复用模块、案例修正模块连接，采用多目标遗传算法构建优化模型，以锚杆、锚索、喷浆层参数为决策变量，实现支护成本最小化与围岩变形量最小化的双目标迭代寻优;
GNN相似度计算模块，与NSGA-Ⅱ多目标优化模块连接，通过图神经网络技术深度挖掘巷道支护案例知识图谱中的复杂拓扑关系，将节点特征与图结构信息融合编码为低维向量，实现基于语义和结构双重相似性的精准案例匹配，为支护方案优化提供相似性度量基准;
增量学习自动入库模块，分别与案例推理模块、知识图谱构建模块连接，通过实时分析新完成的巷道支护案例数据，自动提取设计参数、监测结果与支护效果间的关联规律，动态更新知识图谱实体关系和案例特征，实现系统自主迭代优化以提升案例推理和AI优化的精准度。
5.根据权利要求1所述的一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统，其特征在于，所述多源监测与预警子系统部署于巷道现场，用于实时采集围岩变形和支护应力数据，包括：
多源监测数据采集模块，对接各类监测设备，实现多维度监测数据全覆盖采集，包括锚杆轴力传感器、顶板离层仪、巷道收敛计、分布式光纤;
数据融合与预处理模块，对采集的原始多源监测数据进行降噪、去异常处理，将多源监测数据进行标准化、归一化处理，同时完成多源数据空间插值与融合，生成统一格式的监测数据集;
分级预警模块，内置矿山巷道支护安全预警阈值标准，对应三级预警机制，具体为：一级趋势预警，在变形速率超过阈值时提示增加监测频率;二级参数微调预警，在应力数据超限时触发局部加固措施;三级重构预警，在变形持续恶化时触发支护方案重新设计;
机器学习预测模型，基于融合后的多源监测数据，通过机器学习算法，实时预测巷道围岩的变形趋势和失稳风险概率。
6.根据权利要求2所述的一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统，其特征在于，所述动态反馈优化与围岩参数反演子系统包括：
围岩参数反演模块，内置神经网络代理模型与粒子群优化算法相结合的反演模型，基于多源监测与预警子系统提供的实时监测数据，自动反演计算流程，通过智能优化算法与代理模型相结合，逆向求解围岩真实力学参数;
有限元/离散元仿真验证模块，对围岩参数反演模块生成的围岩参数及支护方案通过数值仿真软件进行复核计算;
相似案例检索模块，用于匹配问题区域对应的相似历史案例，提取成功加固经验供参考;
AI加固优化模块，针对具体问题生成局部补强方案，顶板下沉过大时建议增设锚索和补喷混凝土，两帮收敛严重时推荐增加钢架支撑或背填充填料，确保方案针对性;
重新优化模块，整合围岩参数反演模块输出的力学参数、相似案例检索模块提取的历史加固经验及AI加固优化模块生成的局部补强方案，根据更新后的围岩参数为约束条件，重新调用NSGA-Ⅱ多目标优化算法对全段或局部支护参数进行再优化，生成经仿真验证的完整支护更新方案;将优化结果同步反馈至知识图谱案例推理与AI优化设计子系统，触发新一轮支护方案迭代，实现动态反馈闭环控制。
7.根据权利要求1所述的一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统，其特征在于，所述支护参数自动设计子系统包括：
规范数据库，用于存储和管理金属矿山与煤矿巷道支护的国家标准、行业规范及历史经验数据;
岩体-支护匹配模块，用于建立岩体稳定性等级与支护参数之间的映射关系;以岩体等级和巷道类别为双索引键，采用规则引擎实现分级匹配，Ⅰ级岩体对应简单支护，Ⅴ级岩体对应强化支护，并且支持模糊匹配和最近邻检索，处理边界条件;
巷道参数解析与调整模块，用于处理和分析巷道几何特征与工程条件;并识别特殊地质和工程条件，并对基础方案进行自适应调整;
参数优化与方案生成模块，用于对生成的支护参数进行合理性校验和局部优化;并整合各单元结果，生成完整的支护设计方案。
8.根据权利要求1所述的一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统，其特征在于，所述三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统包括：
三维模型自动生成模块，用于将支护参数转化为结构化三维模型的基础建模层;
实时可视化与调整模块，用于高性能图形渲染与可视化呈现，支持直接操作模型构件并实时更新调整相关设计参数;
数字孪生数据映射模块，用于物理实体与数字模型实时同步的核心映射。
9.根据权利要求1所述的一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统，其特征在于，所述BIM/GIS集成接口子系统支持读取矿山BIM平台中的巷道空间坐标、走向坡度及地质模型数据，将支护方案导出为IFC、shapefile、DXF标准化格式，实现与矿山BIM模型、GIS系统的无缝对接与数据同步。
10.一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化方法，其特征在于，基于权利要求1至9中任一项所述的系统进行智能设计与反馈优化，包括如下步骤：
S1，采集巷道围岩的多源地质数据，基于多源数据融合和多种分级方法进行岩体质量分级，输出围岩稳定性等级;
S2，根据围岩稳定性等级和规范数据库生成初始支护方案，利用知识图谱案例推理和人工智能优化算法对支护参数进行优化;采用代理模型对优化方案力学校核，形成支护方案;
S3，实施优化后的支护方案，并同步安装围岩与支护状态监测传感器;
S4，生成巷道支护的三维可视化模型，并实现与矿山数字化平台的数据集成;
S5，实时采集围岩变形和支护应力监测数据，计算围岩变形速率和支护受力状态，与预设安全阈值进行比对，通过多级预警机制进行状态监控;
S6，根据监测数据反演围岩参数，重新生成加固方案，新案例自动入库更新知识图谱，系统进行持续学习与进化，实现闭环反馈优化。
说明书
技术领域
[0001]本发明涉及矿山支护技术领域，具体涉及一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统及方法。
背景技术
[0002]随着
矿产资源开采向深部延伸、地质条件日趋复杂，矿山巷道围岩普遍呈现高地应力、强非均质性、结构面发育、时变性显著等特征。巷道在掘进及服役期间，易引发顶板下沉、两帮收敛、底鼓及局部失稳等灾害，直接威胁施工安全与生产效率。巷道支护作为保障矿山安全生产的核心技术环节，其设计的科学性与适应性，直接决定巷道稳定性、施工安全性。
[0003]现阶段，矿山巷道支护设计主要依赖RQD、RMR、Q系统、BQ法等围岩分级方法，结合国家及行业规范选取参数，并辅以工程类比与经验判断。然而，受围岩空间非均匀分布、施工扰动及采动影响的动态演化影响，现有方法多基于静态设计假设，难以精准反映巷道服役全生命周期的动态变化特征。这导致支护方案在实际应用中往往需要多次修正，普遍存在响应滞后、工程成本增加、安全风险累积等问题。
[0004]近年来，部分技术尝试引入计算机辅助设计、智能算法或监测系统优化巷道支护，例如通过神经网络、多目标优化实现支护参数自动匹配，或通过监测平台分析锚杆(索)受力与围岩变形。这类技术虽在一定程度上提升了设计自动化水平，但仍存在明显局限：(1)多数系统聚焦设计阶段的参数推荐或优化，与施工后监测数据缺乏深度联动，无法形成设计-验证-反馈-优化的闭环机制;(2)现有全生命周期管理相关技术多侧重特定支护形式或施工工艺管理，未能将围岩分级、规范化设计、快速校核与动态反馈优化进行系统化集成;(3)当监测显示支护性能不足时，现有技术多依赖人工经验判断调整，缺乏基于监测数据的围岩参数反演与支护方案优化机制。
[0005]有鉴于此，亟需开发一种集成多方法岩体分级、支护方案自动设计、智能优化决策与监测动态反馈于一体的矿山巷道支护智能设计系统及方法。
发明内容
[0006]鉴于背景技术中存在的技术问题，本发明提供了一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统及方法，能够实现巷道支护方案的自动设计、智能优化以及施工后支护效果的动态反馈改进，保障矿井安全生产。该系统在初始设计阶段充分融合国家规范与历史工程经验实现优化设计，在巷道服役期间采集围岩及支护状态数据、评估支护效果，一旦识别潜在失效趋势便自动生成优化加固方案。通过这种智能化闭环设计与反馈机制，可显著提升巷道支护设计的科学性、可靠性与经济性，减少事故隐患，为矿井安全高效生产提供有力保障。
[0007]第一方面，本发明实施例提供了一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统，其包括：
数据输入层，用于获取巷道围岩的多源地质数据;
设计处理层，与数据输入层连接，集成岩体质量分级子系统、支护参数自动设计子系统、知识图谱案例推理与AI优化子系统;三大子系统依次连接，首先通过岩体质量分级子系统对输入的地质数据进行智能分级，输出围岩稳定性等级指标;继而由支护参数自动设计子系统基于规范数据库自动匹配支护类型并生成初始参数方案;再通过知识图谱案例推理与AI优化设计子系统融合历史案例经验与多目标优化算法，对支护方案进行智能优化与风险规避;
输出展示层，与设计处理层连接，集成三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统、BIM/GIS集成接口子系统、设计报告生成和多巷道进度看板子系统;通过三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统将优化后的支护方案生成三维模型;通过BIM/GIS集成接口子系统将设计数据与矿山数字化平台无缝对接，实现IFC等标准格式的数据导出和空间信息集成;通过设计报告生成和多巷道进度看板子系统自动聚合全流程数据，生成符合行业规范的标准化设计报告;
反馈优化层，分别与输出展示层、设计处理层连接，集成多源监测与预警子系统、动态反馈优化与围岩参数反演子系统;通过多源监测与预警子系统持续采集巷道现场的围岩变形、支护应力等传感器数据，并基于多级阈值机制实现异常状态早期识别与预警触发;通过动态反馈优化与围岩参数反演子系统，利用监测数据反演围岩实际力学参数，并结合知识图谱检索相似失效案例，生成针对性加固方案;通过AI优化算法对支护参数进行实时调整，并将优化结果反馈至设计处理层形成迭代优化循环。
[0008]作为本发明的进一步改进，岩体质量分级子系统，用于接收和处理输入的地质勘探数据、掌子面或岩芯图像，并输出围岩稳定性分级结果;
支护参数自动设计子系统，连接所述岩体质量分级子系统，用于依据所述围岩稳定性分级结果以及巷道设计参数，自动生成初始支护设计方案;
知识图谱案例推理与AI优化设计子系统，连接所述支护参数自动设计子系统，用于基于知识图谱检索历史案例，并利用人工智能优化算法对所述初始支护设计方案进行优化，生成优化支护方案;
三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统，连接所述知识图谱案例推理与AI优化设计子系统，用于对所述优化支护方案进行三维建模，生成可视化支护模型;
BIM/GIS集成接口子系统，连接所述三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统，用于实现所述可视化支护模型与外部BIM/GIS平台的数据交互与集成;
多源监测与预警子系统，用于采集巷道现场的监测传感器数据，并对数据进行处理与多级预警;
动态反馈优化与围岩参数反演子系统，分别连接所述多源监测与预警子系统与所述知识图谱案例推理与AI优化设计子系统，用于根据所述监测传感器数据反演围岩力学参数，并将反演结果反馈至所述知识图谱案例推理与AI优化设计子系统，以触发支护方案的动态优化调整;
设计报告生成和多巷道进度看板子系统，连接所述三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统与所述BIM/GIS集成接口子系统，用于自动生成设计报告并展示多巷道施工进度;
其中，各子系统通过上述连接方式，形成从数据采集、智能设计、验证优化到监测反馈的闭环控制系统。
[0009]作为本发明的进一步改进，所述设计处理层还包括代理模型快速验证子系统，与知识图谱案例推理与AI优化子系统连接，用于替代传统耗时力学仿真软件，实现支护方案的快速验证与多轮迭代优化;所述代理模型快速验证子系统包括：
数值模拟数据库，作为代理模型训练的基础数据池，存储了通过有限元/离散元软件生成的大规模巷道支护仿真数据，为代理模型训练模块提供涵盖不同地质条件、支护方案和力学响应的基准训练样本;
代理模型训练模块，内置利用数值模拟数据库中的仿真数据预训练完成的XGBoost代理模型、LightGBM代理模型或轻量级神经网络代理模型，可根据输入参数类型自动匹配最优模型;
快速预测模块，将已训练完成的代理模型部署为实时推理服务，实现支护方案力学响应的快速预测与迭代验证;
参数自动调整模块，根据快速预测模块输出的力学响应与安全标准的比对结果，自动反向优化支护参数;通过优化算法生成参数调整方案，并将调整后的参数集反馈回代理模型进行迭代验证。
[0010]作为本发明的进一步改进，所述岩体质量分级子系统包括：
多源数据输入模块，负责多源异构地质数据的接收、清洗和标准化;
地质特征提取模块，内置目标检测模块，基于YOLOv8目标检测算法，从多源数据中自动提取关键地质特征参数;
多方法分级计算模块，并行设置有RQD计算模块、RMR评分模块、Q值分析模块、BQ值计算模块，用于分别运行RQD法、RMR法、Q值法、BQ法四种通用岩体分级算法，进行并行计算和结果融合;
专家规则引擎模块：内置一致性判定、多数判定、加权仲裁三种逻辑，对多方法分级结果进行综合仲裁，剔除异常分级结果，当置信度低于0.7时，输出补充地质勘探数据或人工复核的提示，最终输出高置信度的围岩稳定性等级及对应的力学参数;
分级结果输出模块，将仲裁后的围岩稳定性等级、核心分级指标、力学参数，同步输出至支护参数自动设计子系统，为后续支护设计提供核心输入。
[0011]作为本发明的进一步改进，所述支护参数自动设计子系统内置金属矿山和煤矿巷道支护的国家标准和行业规范数据库，根据岩体分级结果自动推荐相应的支护类型及参数，包括锚杆长度、间排距、喷浆层厚度参数，并考虑特殊条件调整：埋藏深度大或应力高区域提高支护密度、围岩极软弱时增加锚索或工字钢拱架辅助、动压影响区域增设预应力锚索或可缩性支架、高瓦斯或突出矿井考虑防突支护要求;所述支护参数自动设计子系统包括：
规范数据库，用于存储和管理金属矿山与煤矿巷道支护的国家标准、行业规范及历史经验数据;
岩体-支护匹配模块，用于建立岩体稳定性等级与支护参数之间的映射关系;以岩体等级和巷道类别为双索引键，采用规则约束引擎实现分级匹配，Ⅰ级岩体对应简单支护，Ⅴ级岩体对应强化支护，并且支持模糊匹配和最近邻检索，处理边界条件;
巷道参数解析与调整模块，用于处理和分析巷道几何特征与工程条件;并识别特殊地质和工程条件，并对基础方案进行自适应调整;
参数优化与方案生成模块，用于对生成的支护参数进行合理性校验和局部优化;并整合各单元结果，生成完整的支护设计方案。
[0012]作为本发明的进一步改进，所述知识图谱案例推理与AI优化设计子系统基于图数据库构建知识图谱，包含巷道、围岩类型、支护方案、失效模式、加固措施五大实体及关联关系;所述AI算法采用多目标遗传算法(NSGA-II)，以支护成本最小化和围岩变形量最小化为目标函数，对支护参数进行迭代寻优，同时具备案例增量学习自动入库功能;所述知识图谱案例推理与AI优化设计子系统包括：
知识图谱构建模块，内置知识图谱数据库，基于图数据库构建，定义巷道、围岩类型、支护方案、失效模式、加固措施五大核心实体，梳理各实体间关联关系，形成完整支护领域知识网络;
案例推理模块，与知识图谱数据库连接，内置有案例检索模块、案例复用模块、案例修正模块、案例学习模块，将当前巷道条件转化为图谱查询语句，通过图神经网络计算节点相似度，检索出Top-K个最相似历史案例;提取相似案例的支护经验，通过关系路径推理明确可复用参数，结合当前工况与历史案例的差异，针对性修正支护参数，输出优化支护方案;
NSGA-Ⅱ多目标优化模块，分别与案例检索模块、案例复用模块、案例修正模块连接，采用多目标遗传算法构建优化模型，以锚杆、锚索、喷浆层参数为决策变量，实现支护成本最小化与围岩变形量最小化的双目标迭代寻优;
GNN相似度计算模块，与NSGA-Ⅱ多目标优化模块连接，通过图神经网络技术深度挖掘巷道支护案例知识图谱中的复杂拓扑关系，将节点特征与图结构信息融合编码为低维向量，实现基于语义和结构双重相似性的精准案例匹配，为支护方案优化提供传统方法难以实现的深层次、多维度的相似性度量基准;
增量学习自动入库模块，分别与案例推理模块、知识图谱构建模块连接，通过实时分析新完成的巷道支护案例数据，自动提取设计参数、监测结果与支护效果间的关联规律，动态更新知识图谱实体关系和案例特征，实现系统自主迭代优化以提升案例推理和AI优化的精准度。
[0013]作为本发明的进一步改进，所述多源监测与预警子系统部署于巷道现场，用于实时采集围岩变形和支护应力数据，包括：
多源监测数据采集模块，对接各类监测设备，实现多维度监测数据全覆盖采集，包括锚杆轴力传感器、顶板离层仪、巷道收敛计、分布式光纤;
数据融合与预处理模块，对采集的原始多源监测数据进行降噪、去异常处理，将多源监测数据进行标准化、归一化处理，同时完成数据空间插值与融合，生成统一格式的监测数据集;
分级预警模块，内置矿山巷道支护安全预警阈值标准，对应三级预警机制，具体为：一级趋势预警，在变形速率超过阈值时提示增加监测频率;二级参数微调预警，在应力数据超限时触发局部加固措施;三级重构预警，在变形持续恶化时触发支护方案重新设计;
机器学习预测模型，基于融合后的多源监测数据，通过机器学习算法，实时预测巷道围岩的变形趋势和失稳风险概率。
[0014]作为本发明的进一步改进，所述动态反馈优化与围岩参数反演子系统包括：
围岩参数反演模块，内置神经网络代理模型与粒子群优化算法相结合的反演模型，基于多源监测与预警子系统提供的实时监测数据，自动反演计算流程，通过智能优化算法与代理模型相结合，逆向求解围岩真实力学参数;
有限元/离散元仿真验证模块，对围岩参数反演模块生成的围岩参数及支护方案通过数值仿真软件进行复核计算;
相似案例检索模块，用于匹配问题区域对应的相似历史案例，提取成功加固经验供参考;
AI加固优化模块，针对具体问题生成局部补强方案，顶板下沉过大时建议增设锚索+补喷混凝土，两帮收敛严重时推荐增加钢架支撑或背填充填料，确保方案针对性;
重新优化模块，作为动态反馈优化与围岩参数反演子系统的综合决策出口，负责整合上述各模块的输出结果，形成完整的支护更新方案。具体流程为：以围岩参数反演模块输出的修正力学参数(弹性模量、粘聚力、内摩擦角等)作为新的围岩参数输入，结合相似案例检索模块提取成功加固经验与AI加固优化模块生成局部补强建议，重新调用NSGA-Ⅱ多目标优化算法，以支护成本最小化与围岩变形量控制在安全阈值内为双目标，对整体或局部支护参数进行迭代再优化;优化结果经有限元/离散元仿真验证模块复核确认后，输出包含加固措施类型、具体参数、预期控制效果等内容的《改进设计建议书》;施工完成后，将本次反演参数、加固方案及监测验证效果作为新案例自动入库，更新知识图谱，驱动系统持续进化。
[0015]作为本发明的进一步改进，所述三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统可自动生成巷道围岩及支护构件的三维模型，支持视角旋转、缩放及关键距离测量，参数修改后模型实时更新;数字孪生算法将围岩实时应力场、塑性区分布以云图形式映射于巷道模型表面;包括：
三维模型自动生成模块，用于将支护参数转化为结构化三维模型的基础建模层;
实时可视化与调整模块，用于高性能图形渲染与可视化呈现，支持直接操作模型构件并实时更新调整相关设计参数;
数字孪生数据映射模块，用于物理实体与数字模型实时同步的核心映射。
[0016]作为本发明的进一步改进，所述BIM/GIS集成接口子系统支持读取矿山BIM平台中的巷道空间坐标、走向坡度及地质模型数据，将支护方案导出为IFC、shapefile、DXF标准化格式，实现与矿山BIM模型、GIS系统的无缝对接与数据同步。
[0017]第二方面，本发明实施例提供了一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化方法，其基于上述系统进行智能设计与反馈优化，包括如下步骤：
S1，采集巷道围岩的多源地质数据，基于多源数据融合和多种分级方法进行岩体质量分级，输出围岩稳定性等级;
S2，根据围岩稳定性等级和规范数据库生成初始支护方案，利用知识图谱案例推理和人工智能优化算法对支护参数进行优化;采用代理模型对优化方案力学校核，形成支护方案;
S3，实施优化后的支护方案，并同步安装围岩与支护状态监测传感器;
S4，生成巷道支护的三维可视化模型，并实现与矿山数字化平台的数据集成;
S5，实时采集围岩变形和支护应力监测数据，计算围岩变形速率和支护受力状态，与预设安全阈值进行比对，通过多级预警机制进行状态监控;
S6，根据监测数据反演围岩参数，重新生成加固方案，新案例自动入库更新知识图谱，系统进行持续学习与进化，实现闭环反馈优化。
[0018]与现有技术相比，本发明公开的一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统具有如下有益效果：
本发明将岩体分级定量化并严格遵循规范进行支护参数选取，减少了单纯依赖经验导致的设计主观性;本发明利用知识图谱案例库和AI算法自动生成支护方案，提升设计效率，融合了矿井巷道支护案例和多项行业规范数据，借助多源数据与智能决策，提高支护设计决策的科学性和准确性。
[0019]本发明通过智能优化，支护方案既能满足安全要求，又避免过度保守设计，实现支护强度与围岩条件的动态匹配。此外，本发明将监测预警融入支护设计全过程，由被动补强转变为主动干预，实现设计-监测-反馈-优化的智能闭环控制，保障巷道支护的长期稳定。
[0020]本发明实现了设计文档编制的标准化与自动化，可一键生成符合行业规范的支护设计报告;同时提供全矿区巷道支护状态的可视化总览和多级预警信息的实时推送功能;此外，通过数字孪生映射模块将围岩应力场、塑性区分布等内部状态以云图形式呈现，便于管理人员快速掌握巷道安全态势。
[0021]本发明通过参数化设计与模块化系统结构，可根据不同矿山类型、巷道断面及围岩条件进行灵活配置，具备良好的通用性与扩展性，有利于在不同矿区条件下推广应用。
[0022]上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对本发明中所使用的附图作简单介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1为本发明提供的矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统的整体功能模块结构及数据流向示意图。
[0025]图2为本发明提供的矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统中围岩图像智能识别与多方法融合分级流程图。
[0026]图3为本发明提供的矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统中知识图谱驱动案例推理与AI优化设计流程图。
[0027]图4为本发明提供的矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统中代理模型快速验证与迭代优化原理图。
[0028]图5为本发明提供的矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统中多源融合监测与三级预警机制示意图。
[0029]图6为本发明提供的矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统中动态反馈优化与围岩参数反演闭环控制流程图。
具体实施方式
[0030]下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0031]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同;本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明;本发明的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
[0032]在本发明实施例的描述中，技术术语“第一”“第二”等仅用于区别不同对象，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量、特定顺序或主次关系。在本发明实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0033]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0034]在本发明实施例的描述中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0035]在本发明实施例的描述中，术语“多个”指的是两个以上(包括两个)，同理，“多组”指的是两组以上(包括两组)，“多片”指的是两片以上(包括两片)。
[0036]在本发明实施例的描述中，技术术语“中心”“纵向”“横向”“长度”“宽度”“厚度”“上”“下”“前”“后”“左”“右”“竖直”“水平”“顶”“底”“内”“外”“顺时针”“逆时针”“轴向”“径向”“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明实施例的限制。
[0037]在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，技术术语“安装”“相连”“连接”“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体;也可以是机械连接，也可以是电连接;可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明实施例中的具体含义。
[0038]为了解决深部复杂地质条件下传统支护设计静态化、响应滞后、依赖经验的技术问题，本发明提供了一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统及方法。通过多方法融合岩体分级消除人工主观误差，基于规范+案例+AI三重驱动设计搭配代理模型校验，确保支护方案力学适配性，再结合监测-反演-优化闭环的动态响应，从源头规避支护不足风险，快速处置潜在失稳隐患，显著降低安全事故发生率。多目标AI优化实现分区差异化支护，显著降低过度支护的材料浪费;知识图谱复用历史经验降低试错成本，动态反馈机制避免二次修正额外投入，全生命周期集成功能简化流程，全方位控制设计、施工及管理成本。兼容多源数据输入与数字化平台对接，数字孪生实时预判支护效果，适配深部复杂地质的时变性、非均质性特征，以及施工扰动、采动影响，实现从静态设计到动态适配的跨越。系统集成分级、设计、优化、监测、运维全环节，形成一站式解决方案，标准化报告与进度看板贴合实际管理需求，支持多类型巷道与自定义配置，大幅减少理论与实践脱节，提升方案落地效率与适配性。
[0039]实施例1
请参照图1至图6所示，本发明实施例1提供了一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统，其包括：数据输入层、设计处理层、输出展示层以及反馈优化层四大层级。再细分为：岩体质量分级子系统、支护参数自动设计子系统、知识图谱案例推理与AI优化设计子系统、代理模型快速验证子系统、三维可视化支护设计与建模子系统、BIM/GIS集成接口子系统、多源监测与预警子系统、动态反馈优化与围岩参数反演子系统、设计报告生成和多巷道进度看板子系统九大子系统。
[0040]所述数据输入层，用于获取巷道围岩的多源地质数据;
所述设计处理层，与数据输入层连接，集成岩体质量分级子系统、支护参数自动设计子系统、知识图谱案例推理与AI优化子系统、代理模型快速验证子系统;四大子系统依次连接，首先通过岩体质量分级子系统对输入的地质数据进行智能分级，输出围岩稳定性等级指标;继而由支护参数自动设计子系统基于规范数据库自动匹配支护类型并生成初始参数方案;再通过知识图谱案例推理与AI优化设计子系统融合历史案例经验与多目标优化算法，对支护方案进行智能优化与风险规避;
所述输出展示层，与设计处理层连接，集成三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统、BIM/GIS集成接口子系统、设计报告生成和多巷道进度看板子系统;通过三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统将优化后的支护方案生成三维模型;通过BIM/GIS集成接口子系统将设计数据与矿山数字化平台无缝对接，实现IFC等标准格式的数据导出和空间信息集成;通过设计报告生成和多巷道进度看板子系统自动聚合全流程数据，生成符合行业规范的标准化设计报告;
所述反馈优化层，分别与输出展示层、设计处理层连接，集成多源监测与预警子系统、动态反馈优化与围岩参数反演子系统;通过多源监测与预警子系统持续采集巷道现场传感器数据，并基于多级阈值机制实现异常状态早期识别与预警触发;通过动态反馈优化与围岩参数反演子系统，利用监测数据反演围岩实际力学参数，并结合知识图谱检索相似失效案例，生成针对性加固方案。
[0041]请参阅图2所示，所述岩体质量分级子系统以巷道围岩地质参数与现场图像为核心输入，通过多方法融合(将多个方法结果进行对比和综合评判)、全流程智能化处理，精准输出围岩稳定性等级(I级非常好岩体、II级好岩体、III级中等岩体、IV级较差岩体、V级极差岩体)，其具体设置如下：
所述岩体质量分级子系统具备高度灵活的数据输入能力，支持手动录入、Excel批量导入、矿山地质数据库对接及图像自动识别等多种方式，可便捷获取岩芯钻探成果、节理裂隙发育情况、围岩强度等地质勘探数据。在智能化特征提取方面，采用YOLOv8目标检测算法，自动识别巷道掌子面照片或岩芯照片中的裂隙、节理、断层等地质构造，精准计算RQD值、节理间距等关键分级指标，消除人工判读的主观误差。
[0042]分级方法上，所述岩体质量分级子系统内置多种国际通用标准与行业专属方案：既支持通过RQD法评估岩体完整率、RMR法对岩石单轴抗压强度、结构面状态、地下水等要素打分累加、BQ系统计算岩体块度与节理粗糙度相关Q值;又针对煤矿沉积岩层理发育特点，集成煤矿围岩稳定性分类法(基于围岩强度、完整性、地应力、顶板岩层结构等指标)及普氏系数分析功能，专项适配煤系地层复合顶板稳定性评估需求。
[0043]为保障分级结果的可靠性，所述岩体质量分级子系统内置专家规则库实现多方法结果的智能仲裁：(1)一致性判定：当RMR法、Q系统、BQ法三种方法的分级结果一致时(如均为III级)，直接输出该等级，置信度设为1.0;(2)多数判定：当三种方法中有两种结果一致时，采用多数一致的等级作为最终结果，置信度设为0.85;(3)加权仲裁：当三种方法结果均不一致时，根据地质条件自动分配权重，计算加权分级结果。当置信度低于0.7时，系统提示需要补充地质勘探数据或人工复核，确保分级结果科学可信。
[0044]请参阅图2所示，所述岩体质量分级子系统包括：
多源数据输入模块，负责多源异构地质数据的接收、清洗和标准化;
地质特征提取模块，内置目标检测模块，基于YOLOv8目标检测算法，从多源数据中自动提取关键地质特征参数;
多方法分级计算模块，并行设置有RQD计算模块、RMR评分模块、Q值分析模块、BQ值计算模块，用于分别运行RQD法、RMR法、Q值法、BQ法四种通用岩体分级算法，进行并行计算和结果融合;
专家规则引擎模块：内置一致性判定、多数判定、加权仲裁三种逻辑，对多方法分级结果进行综合仲裁，剔除异常分级结果;
分级结果输出模块，将仲裁后的围岩稳定性等级、核心分级指标、力学参数，同步输出至支护参数自动设计子系统，为后续支护设计提供核心输入。
[0045]其中，所述支护参数自动设计子系统以岩体质量分级结果和巷道核心参数(断面尺寸、埋深等)为输入，依托内置的金属矿山与煤矿支护标准数据库，实现支护方案的自动化、规范化生成，其具体设置如下：
所述支护参数自动设计子系统核心数据库全面汇编《
有色金属采矿设计规范》《金属非金属矿山安全规程》《煤矿巷道锚杆支护技术规范》《煤矿安全规程》等国家及行业标准，整合各类工程经验数据，以岩体等级和巷道类别为检索索引，可快速匹配推荐对应的支护类型(锚杆/锚索/架棚等组合形式)及关键参数(锚杆长度、间排距、喷浆层厚度等)，形成基础初始支护方案。
[0046]针对复杂地质与特殊工况，所述支护参数自动设计子系统内置动态调整机制：(1)埋藏深度超800m或高地应力区域，自动提高支护密度强化承载能力;(2)围岩极软弱场景，增设锚索或工字钢拱架补充支护强度;(3)受动压影响区域，配置预应力锚索或可缩性支架适配变形需求;(4)高瓦斯或突出矿井，严格遵循防突支护相关规范优化方案。
[0047]最终输出的支护方案包含支护类型组合、各构件规格参数、布置方式等完整细节，完全满足工程施工指导需求，既保障设计合规性，又大幅提升支护方案与实际工况的适配性。
[0048]所述支护参数自动设计子系统包括：
规范数据库管理模块，用于存储和管理金属矿山与煤矿巷道支护的国家标准、行业规范及历史经验数据;
岩体-支护匹配模块，用于建立岩体稳定性等级与支护参数之间的映射关系;以岩体等级和巷道类别为双索引键，采用规则引擎实现分级匹配，Ⅰ级岩体对应简单支护，Ⅴ级岩体对应强化支护，并且支持模糊匹配和最近邻检索，处理边界条件;
巷道参数解析与调整模块，用于处理和分析巷道几何特征与工程条件;并识别特殊地质和工程条件，并对基础方案进行自适应调整;
参数优化与方案生成模块，用于对生成的支护参数进行合理性校验和局部优化;并整合各单元结果，生成完整的支护设计方案。
[0049]请参阅图3所示，所述知识图谱案例推理与AI优化设计子系统以案例复用和智能寻优双驱动，对初始支护方案进行优化，生成更安全、经济的终版方案，同时具备自我进化能力，其具体设置如下：
所述知识图谱案例推理与AI优化设计子系统基于图数据库构建巷道支护领域知识图谱，涵盖巷道实体(位置、断面尺寸、埋深等属性)、围岩类型实体(岩性、RQD/RMR/Q/BQ值、力学参数等属性)、支护方案实体(支护组合、构件规格、成本工期等属性)、失效模式实体(失效类型、触发条件等属性)、加固措施实体(措施类型、适用条件等属性)五大核心实体，通过关系边构建完整关联网络，为案例推理提供坚实数据支撑。
[0050]所述知识图谱案例推理与AI优化设计子系统的案例推理过程实现历史经验的精准复用。主要体现为：(1)案例检索：将当前巷道条件转化为图谱查询语句，通过图神经网络(GNN)计算节点相似度，筛选出Top-K个最相似历史案例;(2)案例复用：提取相似案例的支护参数与设计经验，通过关系路径推理明确可直接复用的参数与需调整的内容;(3)案例修正：基于当前巷道与历史案例的工况差异，针对性修正支护参数;(4)风险规避：通过路径分析识别失败案例的失效模式链条，提取约束条件避免同类问题重复发生。
[0051]所述知识图谱案例推理与AI优化设计子系统的AI优化环节实现参数的智能迭代升级，先将巷道环境参数转化为标准化输入特征向量，结合知识图谱通过加权欧氏距离或GNN嵌入向量余弦相似度算法强化工况匹配;再采用多目标遗传算法(NSGA-II)构建优化模型，以锚杆/锚索规格、间排距、喷层厚度等为决策变量，以最小化支护成本与最小化围岩变形量为双目标进行迭代寻优，候选方案经仿真验证后完成闭环修正。
[0052]所述知识图谱案例推理与AI优化设计子系统具备增量学习与自我进化能力：每当新支护项目竣工，自动提取该案例的设计参数、监测数据、效果评价等结构化信息，更新至知识图谱，持续丰富案例库与规则库，随着应用场景积累不断提升推理与优化的精准度。
[0053]请参阅图3所示，所述知识图谱案例推理与AI优化设计子系统包括：
知识图谱构建模块，内置知识图谱数据库，基于图数据库构建，定义巷道、围岩类型、支护方案、失效模式、加固措施五大核心实体，梳理各实体间关联关系，形成完整支护领域知识网络;
案例推理模块，与知识图谱数据库连接，内置有案例检索模块、案例复用模块、案例修正模块、案例学习模块，将当前巷道条件转化为图谱查询语句，通过图神经网络计算节点相似度，检索出Top-K个最相似历史案例;提取相似案例的支护经验，通过关系路径推理明确可复用参数，结合当前工况与历史案例的差异，针对性修正支护参数，输出优化支护方案;
NSGA-Ⅱ多目标优化模块，分别与案例检索模块、案例复用模块、案例修正模块连接，采用多目标遗传算法构建优化模型，以锚杆、锚索、喷浆层参数为决策变量，实现支护成本最小化与围岩变形量最小化的双目标迭代寻优;
GNN相似度计算模块，与NSGA-Ⅱ多目标优化模块连接，通过图神经网络技术深度挖掘巷道支护案例知识图谱中的复杂拓扑关系，将节点特征与图结构信息融合编码为低维向量，实现基于语义和结构双重相似性的精准案例匹配，为支护方案优化提供传统方法难以实现的深层次、多维度的相似性度量基准;
增量学习自动入库模块，分别与案例推理模块、知识图谱构建模块连接，通过实时分析新完成的巷道支护案例数据，自动提取设计参数、监测结果与支护效果间的关联规律，动态更新知识图谱实体关系和案例特征，实现系统自主迭代优化以提升案例推理和AI优化的精准度。
[0054]请参阅图4所示，所述代理模型快速验证子系统采用机器学习模型替代传统力学仿真软件，实现支护方案力学响应的快速预测与验证，解决传统仿真计算耗时长、无法支撑实时迭代优化的痛点，其具体设置如下：
所述代理模型快速验证子系统核心代理模型基于XGBoost、LightGBM或轻量级神经网络算法训练构建，训练数据来源于大规模力学仿真数据库。该数据库通过FLAC3D、Abaqus、UDEC等有限元/离散元软件，构建覆盖不同围岩等级、埋深、断面尺寸及支护方案的典型工况模型，确保模型泛化能力与预测精度。
[0055]模型输入特征向量全面涵盖关键影响因素：(1)围岩参数(弹性模量、泊松比、粘聚力、内摩擦角、岩体质量指标);(2)巷道几何参数(跨度、高度、埋深、断面形状系数);(3)应力环境参数(最大主应力、最小主应力、侧压力系数);(4)支护参数(锚杆长度/直径/间距/排距、喷浆层厚度、是否采用锚索)。输出端可精准预测顶板下沉量、两帮收敛量、塑性区深度、锚杆最大轴力、安全系数等核心力学响应指标。
[0056]所述代理模型快速验证子系统验证流程实现自动化快速迭代，首先将待验证支护方案参数与围岩条件组合为标准化输入特征向量，模型输出力学响应预测结果;随后系统将预测值与预设安全判据比对，判断方案是否满足稳定性要求;若不满足，根据超限指标的类型与幅度自动调整对应支护参数，重新调用代理模型验证，形成预测、判定、调整、再预测的快速迭代循环，直至方案满足全部安全约束或达到预设迭代上限。
[0057]为保障工程可靠性，所述代理模型快速验证子系统的模型部署前需经过严格精度标定，以历史力学仿真数据库的保留测试集进行验证，要求预测结果与FLAC3D、Abaqus等传统仿真软件计算结果的平均相对误差不超过10%，方可正式投入使用。
[0058]请参阅图4所示，所述代理模型快速验证子系统包括：
数值模拟数据库，作为代理模型训练的基础数据池，存储了通过有限元/离散元软件生成的大规模巷道-支护-围岩仿真数据，为代理模型训练模块提供涵盖不同地质条件、支护方案和力学响应的基准训练样本;
代理模型训练模块，内置利用数值模拟数据库中的仿真数据预训练完成的XGBoost代理模型、LightGBM代理模型或轻量级神经网络代理模型，可根据输入参数类型自动匹配最优模型;
快速预测模块，将已训练完成的代理模型部署为实时推理服务，实现支护方案力学响应的快速预测与迭代验证;
参数自动调整模块，根据快速预测模块输出的力学响应与安全标准的比对结果，自动反向优化支护参数;通过优化算法生成参数调整方案，并将调整后的参数集反馈回代理模型进行迭代验证。
[0059]其中，所述三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统以交互式三维界面为核心，实现支护设计的可视化操作与围岩状态的实时映射，兼顾设计便捷性与状态可追溯性，其具体设置如下：
所述三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统可根据支护设计方案自动生成完整三维模型，精准还原巷道围岩的三维几何形态，同时清晰呈现锚杆、锚索、钢架、喷射混凝土层等各类支护构件的布置位置、尺寸规格，实现设计成果的直观化呈现。
[0060]所述三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统支持全方位交互操作，用户可通过旋转、缩放视角，细致检查支护布置的覆盖范围与密实程度，精准测量关键部位距离，确保无支护死角及构件干涉冲突;同时支持在三维界面直接调整支护构件的规格、间排距等参数，修改后模型实时自动更新，大幅提升设计调整效率。
[0061]所述三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统集成动态数字孪生映射功能，可将围岩内部实时应力场、塑性区分布以云图形式精准贴合于巷道模型表面，云图颜色随监测数据动态变化，反映围岩力学状态演化趋势，为支护效果评估与动态优化提供可视化支撑。
[0062]所述三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统包括：
三维模型自动生成模块，用于将支护参数转化为结构化三维模型的基础建模层;
实时可视化与调整模块，用于高性能图形渲染与可视化呈现，支持直接操作模型构件并实时更新调整相关设计参数;
数字孪生数据映射模块，用于物理实体与数字模型实时同步的核心映射。
[0063]其中，所述BIM/GIS集成接口子系统专注于实现支护设计数据与矿山数字化平台的无缝对接，通过双向数据交互功能，将支护设计方案及巷道地质模型深度融入矿山整体信息系统，其具体设置如下：
所述BIM/GIS集成接口子系统支持与矿山现有BIM模型、GIS地理信息系统进行双向关联交互：一方面可读取BIM平台中的巷道空间坐标、走向坡度、相邻巷道支护参数及地质模型等核心信息，为支护设计提供全面的工程背景数据支撑，确保设计与矿山整体工程规划的一致性;另一方面能将生成的支护方案导出为IFC、shapefile、DXF等标准化数据格式，直接导入矿山BIM模型或GIS数据库，实现设计成果的快速复用与统一管理，助力矿山数字化协同运维。
[0064]请参阅图5所示，所述多源监测与预警子系统通过对接巷道围岩在线监测传感器网络，实现支护状态的实时感知、智能研判与分级预警，及时识别潜在失效风险，为动态优化提供数据支撑，其具体设置如下：
所述多源监测与预警子系统全面接入各类监测设备，持续采集锚杆锚索应力、顶板下沉量、巷道两帮及顶底板收敛量等核心数据。通过锚杆锚索应力传感器监测轴力变化，借助顶板离层仪、激光位移传感器捕捉顶板下沉动态，利用收敛计测量围岩收敛情况，实现支护状态的全方位覆盖。
[0065]所述多源监测与预警子系统的数据处理环节具备自动化清洗与分析能力，自动过滤异常及噪声数据，精准计算关键指标的实时值与变化速率;同时集成预测功能，基于历史监测数据训练的机器学习模型，可预判未来24小时内顶板位移等指标的发展趋势，辅助研判支护状态走向。
[0066]所述多源监测与预警子系统的数据传输采用有线传输与局域网相结合的直连架构，各类传感器(锚杆轴力传感器、顶板离层仪、巷道收敛计、分布式光纤)通过电缆或矿用光纤接入井下监测分站，监测分站经以太网局域网将汇聚后的监测数据实时上传至地面服务器，由服务器端完成数据融合、预处理与预警分析。
[0067]所述多源监测与预警子系统采用以传感器为核心的监测体系，在巷道关键断面处按设计间距布设锚杆轴力传感器、顶板离层仪、多点位移计、巷道收敛计等点式监测仪器，通过对预设离散测点的定点连续采集，实现对围岩变形量、支护应力等核心指标的实时监测。
[0068]所述多源监测与预警子系统内置多级阈值与组合判据，例如顶板累计下沉量超100mm、锚杆轴力达到屈服强度的80%、围岩收敛速度持续加快等，一旦单项指标超限或组合判据满足(如顶板下沉速率显著增大且超阈值)，即判定支护存在潜在失效趋势，若预判围岩变形将持续加剧且现有支护无法控制，则判定支护效果不满足要求。
[0069]所述多源监测与预警子系统建立三级预警机制实现差异化处置：一级为趋势预警，提示加密监测频次;二级为参数微调预警，触发注浆等局部加固措施;三级为重构预警，启动补打锚索、架棚等强力支护手段，确保风险处置的及时性与针对性。
[0070]请参阅图5所示，所述多源监测与预警子系统部署于巷道现场，用于实时采集围岩变形和支护应力数据，包括：
多源监测数据采集模块，对接各类监测设备，实现多维度监测数据全覆盖采集，包括锚杆轴力传感器、顶板离层仪、巷道收敛计、分布式光纤;
数据融合与预处理模块，对采集的原始多源监测数据进行降噪、去异常处理，将多源监测数据进行标准化、归一化处理，同时完成多源数据空间插值与融合，生成统一格式的监测数据集;
分级预警模块，内置矿山巷道支护安全预警阈值标准，对应三级预警机制;
机器学习预测模型，基于融合后的多源监测数据，通过机器学习算法，实时预测巷道围岩的变形趋势和失稳风险概率。
[0071]请参阅图6所示，所述动态反馈优化与围岩参数反演子系统构建监测诊断-参数反演-方案优化-仿真验证的智能闭环，当监测分析判定支护效果失效或趋于失效时，自动触发优化流程，通过围岩参数反演修正设计，调取相关历史案例和内置知识库，结合AI算法生成优化后的支护加固方案，并通过力学仿真模拟验证方案有效性后，输出改进设计建议供现场实施，实现支护设计的动态迭代升级，其具体设置如下：
所述动态反馈优化与围岩参数反演子系统内置围岩参数反演模块，基于监测获取的实际位移、应力、锚杆轴力等数据，采用神经网络代理模型+粒子群优化算法的组合方法反推围岩真实力学参数，先通过预训练代理模型建立位移-参数逆映射得到初估值，再以实测位移与预测位移加权残差平方和最小化为目标函数，在参数空间搜索最优解，反演结果用于更新设计模型，实现从假设参数到实测参数的闭环修正。
[0072]所述动态反馈优化与围岩参数反演子系统的方案优化环节融合案例复用与AI智能生成，一方面检索案例数据库，匹配问题区域(如顶板局部下沉)对应的相似历史案例，提取二次注浆、增加拱棚等成功加固经验供参考;另一方面调用AI优化算法，针对具体问题生成局部补强方案，顶板下沉过大时建议增设锚索+补喷混凝土，两帮收敛严重时推荐增加钢架支撑或背填充填料，确保方案针对性。
[0073]所述动态反馈优化与围岩参数反演子系统集成力学仿真验证功能，自动将加固方案导入有限元/离散元软件，构建巷道-支护-围岩三维模型，模拟评估围岩应力分布、变形量等关键指标，验证方案能否将顶板下沉速率、锚杆轴力等控制在安全范围;同时具备经济性排序功能，通过多属性决策对候选方案综合评分，推荐性价比最优解。
[0074]所述动态反馈优化与围岩参数反演子系统最终输出的改进设计建议书包含加固措施类型、具体参数、预期效果及经济性分析，可直接指导现场实施，解决传统支护方案被动修正的滞后性问题，实现支护设计与围岩实际状态的动态适配。
[0075]请参阅图6所示，所述动态反馈优化与围岩参数反演子系统包括：
围岩参数反演模块，内置神经网络代理模型与粒子群优化算法相结合的反演模型，基于多源监测与预警子系统提供的实时监测数据，自动反演计算流程，通过智能优化算法与代理模型相结合，逆向求解围岩真实力学参数;
有限元/离散元仿真验证模块，对围岩参数反演模块生成的围岩参数及支护方案通过数值仿真软件进行复核计算;
相似案例检索模块，匹配问题区域(如顶板局部下沉)对应的相似历史案例，提取二次注浆、增加拱棚等成功加固经验供参考;
AI加固优化模块，针对具体问题生成局部补强方案，顶板下沉过大时建议增设锚索+补喷混凝土，两帮收敛严重时推荐增加钢架支撑或背填充填料，确保方案针对性;
重新优化模块，作为动态反馈优化与围岩参数反演子系统的综合决策出口，负责整合上述各模块的输出结果，形成完整的支护更新方案。具体流程为：以围岩参数反演模块输出的修正力学参数(弹性模量、粘聚力、内摩擦角等)作为新的围岩参数输入，结合相似案例检索模块提取成功加固经验与AI加固优化模块生成局部补强建议，重新调用NSGA-Ⅱ多目标优化算法，以支护成本最小化与围岩变形量控制在安全阈值内为双目标，对整体或局部支护参数进行迭代再优化;优化结果经有限元/离散元仿真验证模块复核确认后，输出包含加固措施类型、具体参数、预期控制效果等内容的《改进设计建议书》;施工完成后，将本次反演参数、加固方案及监测验证效果作为新案例自动入库，更新知识图谱，驱动系统持续进化。
[0076]其中，所述设计报告生成和多巷道进度看板子系统集设计成果自动化汇总与全矿区支护状态可视化管理于一体，兼顾设计输出效率与工程进度管控需求，其具体设置如下：
所述设计报告生成和多巷道进度看板子系统支持一键生成符合行业规范的支护设计说明书，内置标准化报告模板，涵盖工程概况、地质条件描述、岩体分级结果、支护方案设计、参数计算过程、材料清单及预算、施工工艺要求、安全技术措施、三维设计图纸等完整章节，可输出Word、PDF等多种常用文档格式，直接满足工程归档与施工交底需求。
[0077]所述设计报告生成和多巷道进度看板子系统的多巷道进度看板提供全矿区支护状态可视化总览，界面集成巷道分布地图、设计进度统计、施工进度统计、预警信息汇总、关键指标趋势图等核心模块，呈现各巷道设计推进、施工落地及支护安全状态;同时支持预警信息实时推送与多级权限管理，确保相关人员及时获取风险提示，保障管理流程规范有序。
[0078]上述各子系统以数据流转为主线、功能互补为支撑，形成层级递进、闭环联动的架构，各子系统之间的连接路径如下：所述岩体质量分级子系统对多源地质数据进行处理，输出围岩稳定性等级至支护参数自动设计子系统;后者基于规范生成初始方案后，由知识图谱案例推理与AI优化设计子系统结合历史案例进行智能优化;优化方案经代理模型快速验证子系统进行力学响应预测与安全校验;验证通过的方案由三维可视化支护设计与数字孪生建模子系统生成可视化模型，并通过BIM/GIS集成接口子系统与外部平台集成;施工后，多源监测与预警子系统实时采集现场数据，动态反馈优化与围岩参数反演子系统基于监测数据反演真实围岩参数并触发方案再优化;设计报告生成和多巷道进度看板子系统聚合全流程数据，生成标准化报告与可视化看板。该连接路径最终通过监测数据驱动设计迭代，形成完整的自适应优化闭环。
[0079]在一些其他实施方式中，将加权欧氏距离算法/GNN+多目标遗传算法迭代寻优的逻辑，替换为基于深度强化学习的优化模型。系统输入特征向量保持不变，不再执行显式的Top-K相似案例检索，而是将历史案例库作为训练集，训练专用智能体，以锚杆长度、间距、喷浆层厚度等支护参数为动作空间，以围岩稳定性达标+支护成本最小化为复合奖励函数，通过试错学习形成最优决策策略。
[0080]算法替换后，生成初始方案时，系统直接将地质特征输入预训练模型，策略网络可一次性输出最优支护参数组合，省去案例检索与迭代寻优的中间环节，优化效率显著提升。
[0081]深度强化学习与遗传算法本质均为多目标优化有效手段，虽路径不同，但均能在满足安全约束的前提下找到成本最优参数组合，实现智能优化核心功能。
[0082]在一些其他实施方式中，将基于代理模型训练模块中的XGBoost/LightGBM的代理模型，替换为基于物理信息神经网络(PINN)或图神经网络(GNN)的代理模型。
[0083]代理模型替换后，工作逻辑有所优化：
基于PINN的代理模型在训练时，将岩体力学平衡方程、本构关系等物理约束嵌入神经网络损失函数，使预测结果强制符合力学规律，减少纯数据驱动模型在样本稀疏或外推场景下的物理失真问题。
[0084]基于GNN的代理模型将巷道-围岩-支护系统建模为图结构，以空间离散单元为节点，以相邻单元的力学耦合关系为边，天然适配不规则断面巷道和局部加密网格，精准捕捉局部应力集中效应。
[0085]PINN与GNN本质仍是实现输入地质与支护参数，输出力学响应映射的机器学习模型，与XGBoost/LightGBM功能定位一致。二者分别通过物理约束嵌入、图结构建模，在复杂工况适应性、预测精度上更具优势，依然能够实现快速力学响应预测，支撑快速迭代优化的核心功能。
[0086]在一些其他实施方式中，在实施例1的基础上，对多源监测与预警子系统的监测方式进行细化：引入分布式光纤传感技术、3D激光扫描机器人，将单一的传感器数值监测，升级为点-线-面多源异构融合监测体系。
[0087]细化后对工作过程的影响是数据采集量显著增加，系统需先对激光点云进行降维处理、对光纤应变数据进行空间插值，再与常规传感器数据融合;虽数据预处理耗时略有增加，但消除了离散测点之间的监测盲区。
[0088]实施例1中离散传感器可能遗漏两测点间的局部破坏，细化后实现了巷道变形的连续、全覆盖监测，能够精准捕捉微小的、局部化的失效前兆，大幅提升预警的灵敏度和覆盖面，为早期风险处置提供更精准的依据。
[0089]在一些其他实施方式中，在实施例1的基础上，对动态反馈优化与围岩参数反演子系统的优化策略进行细化，将全局统一的优化策略，升级为分区差异化协同控制策略。系统沿巷道轴向将其划分为若干微元段，根据各段监测反馈的受力状态、变形趋势，针对每一个微元段独立计算优化参数，例如，K1段(应力集中段)仅加密锚杆，K2段(围岩软弱段)仅实施注浆加固，K3段(状态稳定段)维持原支护参数不变。
[0090]细化后对工作过程的影响是优化计算从整条巷道统一参数寻优，变为逐段独立寻优，计算复杂度有所提升，但通过并行计算可抵消该影响，且能输出更具针对性的加固方案。
[0091]分区差异化控制避免了一刀切的过度支护，实现围岩灾害的精细化治理。针对不同受力状态的巷道段采取定制化措施，既精准解决局部安全隐患，又节省支护材料与施工成本，实现安全保障与经济性的平衡。
[0092]实施例2
本发明实施例2还提供了矿山巷道支护智能设计与反馈优化方法，使用上述矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统进行智能设计与反馈优化，包括以下步骤：
S0，在进行具体设计前，首先对系统的核心数据库进行初始化，包括加载标准规范库、构建历史案例知识图谱、建立矿山BIM基础模型、训练代理模型，以支撑后续的智能决策;
S1，采集巷道围岩地质信息，通过多方法融合进行岩体质量分级;
S2，根据分级结果匹配规范参数，并利用知识图谱驱动案例推理子系统检索相似案例，AI优化算法对方案进行多目标优化，代理模型快速验证子系统对优化方案力学校核，形成支护方案;
S3，实施优化后的支护方案，并同步安装围岩与支护状态监测传感器;
S4，生成巷道支护的三维可视化模型，并实现与矿山数字化平台的数据集成;
S5，持续采集监测数据，计算围岩变形速率和支护受力状态，与预设安全阈值进行比对;
S6，若监测指标超限，动态反馈优化与围岩参数反演子系统自动识别失效模式，基于当前监测数据反演围岩实际参数，重新生成加固优化方案并指导现场实施;新案例自动入库更新知识图谱，实现系统的持续学习与进化。
[0093]具体来讲，本实施例2展示了利用本发明的矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统对一条位于地下800米的深部运输巷道进行全生命周期支护管理的过程。
[0094]S0，进行系统部署与数据初始化，本系统运行于矿山地面调度中心的高性能服务器上，通过矿山工业以太网与井下监测基站连接，完成标准规范数据库加载、历史案例知识图谱构建、代理模型训练等初始化工作。
[0095]S1，巷道开挖揭露围岩后，地质技术人员拍摄掌子面照片上传系统。围岩图像智能识别模块自动识别裂隙特征，结合现场地质数据，岩体质量分级子系统自动计算RQD、RMR、Q值、BQ值，四种方法结果一致，最终判定该段围岩稳定性等级为III级(中等稳定)。
[0096]S2，支护参数自动设计子系统根据Ⅲ级岩体和巷道断面(宽4.5m×高4.0m)，检索内置的采矿设计规范数据库自动生成基础方案(Φ20mm树脂锚杆，长度2.0m，间排距1.2m×1.2m，挂金属网);知识图谱检索到3个相似度>0.85的历史成功案例;AI优化算法介入工作进行优化调整，将锚杆长度增加至2.4m，间排距调整为1.1m×1.1m;代理模型进行力学校核，方案通过后三维可视化支护设计与建模子系统根据优化方案自动生成巷道及锚杆布置的3D模型。设计人员在界面中旋转视角，确认锚杆在拱顶和两帮的布置无死角。随后，BIM/GIS集成接口子系统将该设计方案导出为IFC格式，自动更新至矿山的整体BIM模型中，供施工队进行技术交底。
[0097]S3，巷道按优化方案施工，并同步安装了顶板离层仪、锚杆轴力计、多点位移计、分布式光纤等监测设备。
[0098]S4，生成巷道支护的三维可视化模型，并实现与矿山数字化平台的数据集成;
S5，多源监测与预警子系统设定预警阈值顶板下沉速率阈值设为2mm/d，锚杆轴力报警值为屈服强度的80%(即120kN)，并开始实时采集数据。在支护完成后的第15天，监测子系统捕捉到异常，顶板下沉速率突然增加至4.5mm/d，且局部区域锚杆轴力达到135kN(超过80%阈值)。系统判定支护进入潜在失效状态，预警等级为二级(参数微调)，并预测未来24小时若不干预，变形将持续恶化。
[0099]S6，动态反馈优化与围岩参数反演子系统自动触发，围岩参数反演模块基于监测位移数据反演围岩实际参数，并检索深部高应力流变岩体的相似失效修复案例，生成补强方案：在拱顶变形剧烈区域实施滞后注浆并增设预应力锚索补强。代理模型验证加固后顶板下沉速率将降至0.5mm/d，系统输出《改进设计建议书》，补强施工完成后监测数据验证方案有效;该案例自动入库更新知识图谱。
[0100]综上所述，本发明公开了一种矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统及方法，涉及矿山支护技术领域，旨在解决深部复杂地质条件下传统支护设计静态化、响应滞后、依赖经验等问题。该系统集成岩体质量分级、支护参数自动设计、知识图谱案例推理与AI优化、代理模型快速验证、三维可视化与数字孪生建模、BIM/GIS集成、多源监测与预警、动态反馈优化及设计报告生成九大核心子系统，形成分级-设计-优化-验证-监测-反馈-优化的全流程智能化闭环。系统通过YOLOv8算法自动识别围岩构造特征，融合多方法岩体分级实现精准评估;基于国家规范与知识图谱案例推理生成初始支护方案，经NSGA-II多目标AI算法优化及机器学习代理模型快速验证;依托多源传感器网络实时采集支护状态数据，通过三级预警机制识别潜在失效风险;结合围岩参数反演与AI算法自动生成针对性加固方案，经仿真验证后输出实施建议。同时，系统支持三维可视化交互、BIM/GIS数据无缝对接及标准化报告一键生成，实现支护设计、施工、监测、运维全生命周期的智能化、规范化管理。本发明显著提升了巷道支护设计的科学性、适应性与经济性，有效抵御高地应力、强非均质性等复杂地质条件带来的失稳风险，减少安全隐患与工程成本，为矿山安全高效生产提供有力保障。
[0101]需要说明的是，本发明不限定于上述实施方式。上述实施方式仅为示例，在本发明的技术方案范围内具有与技术思想实质相同的构成、发挥相同作用效果的实施方式均包含在本发明的技术范围内。此外，在不脱离本发明主旨的范围内，对实施方式施加本领域技术人员能够想到的各种变形、将实施方式中的一部分构成要素加以组合而构筑的其它方式也包含在本发明的范围内。
说明书附图(6)
声明：
“矿山巷道支护智能设计与反馈优化系统及方法” 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：长春黄金研究院有限公司
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