融合多维特征的矿井地质结构安全预测方法及系统与流程

本发明属于煤矿安全生产领域，涉及神经网络技术，具体是融合多维特征的矿井地质结构安全预测方法及系统。

背景技术：

1、矿井地质结构安全预测是煤矿安全生产的重要保障环节。随着煤矿开采向深部延伸和地质条件复杂化，传统预测方法面临严峻挑战。在数据层面，传统方法往往依赖单一类型的地质数据或监测数据，缺乏对多源异构数据的有效整合，难以全面反映矿井地质系统的复杂特性。其次，在模型构建方面，现有预测方法多采用简单的统计模型或浅层机器学习算法，这些模型难以有效表达地质实体间的复杂空间关系。特别是对于断层、褶皱等关键地质构造之间的拓扑关联，以及水利连通、应力传递等物理相互作用，传统模型缺乏精准的刻画能力。这种局限性严重影响了预测模型对矿井地质系统复杂行为的理解与模拟。

2、此外，现有基于深度学习的预测方法往往过度依赖数据驱动，缺乏对水文地质规律和岩体力学原理的融合，容易导致预测结果违背物理常识，出现明显不合理的安全风险评估。

3、因此，现有矿井地质结构安全预测技术在数据整合、模型表达以及物理规律融合等方面均存在明显不足，亟需开发一种能够融合多维特征、准确表达地质关系、符合物理规律的预测方法，以满足现代化煤矿安全生产的迫切需求。

技术实现思路

1、本技术提供融合多维特征的矿井地质结构安全预测方法及系统，解决了现有技术中难以捕捉复杂地质空间关系、风险预测结果可靠性不足的技术问题。

2、为达到上述目的，本技术采用如下技术方案：

3、第一方面，提供融合多维特征的矿井地质结构安全预测方法，包括：

4、采集矿井地质构造数据、水文监测数据、岩体力学参数数据以及实时监测数据，得到多源异构数据，并对所述多源异构数据进行时空对齐和标准化处理，得到预处理后的数据；

5、基于所述预处理后的数据，将矿井地质区域抽象为图结构，其中图结构的节点代表地质实体单元、边代表地质实体间的相互作用关系，生成包括邻接矩阵和节点特征矩阵的地质图；

6、将所述地质图输入到基于深度学习算法构建的地质图神经网络模型中，通过多层卷积操作聚合节点特征，并结合物理约束条件对模型输出进行物理一致性校验与优化，得到风险概率的分布；所述风险概率分布用于实现地质结构的安全预测。

7、基于上述技术方案，在本技术提供的融合多维特征的矿井地质结构安全预测方法中，通过整合地质构造、水文、岩体力学及实时监测数据，并构建融合空间拓扑与物理关系的地质图结构，实现了对矿井地质系统的多维度、一体化表征。本技术将物理约束条件嵌入到基于深度学习的图神经网络预测流程中，不仅充分利用了数据驱动的特征学习能力，还确保了预测结果符合水文地质与岩体力学的基本规律，从而显著提高了安全风险预测的准确性与物理可信度。

8、进一步地，所述多源异构数据的获取，包括：

9、通过钻探岩心取样和地球物理勘探设备采集地质构造数据；所述地质构造数据包括断层走向、褶皱轴部位置、节理密度参数，并记录每个数据点的三维坐标和时间戳；

10、通过部署井下传感器网络采集水文监测数据；所述水文监测数据包括含水层渗透率系数、水位动态变化、矿井涌水量；

11、通过原位测试仪器采集岩体力学参数数据；所述岩体力学参数数据包括岩层密度、抗压强度、地应力分布；

12、通过微地震仪和气体传感器采集实时监测数据；所述实时监测数据包括微地震时间序列和瓦斯浓度数据；

13、所有数据在采集后立即添加元数据标签，包括数据来源、采集时间和空间位置，并通过数据总线集成到统一平台。

14、进一步的，所述对所述多源异构数据进行时空对齐和标准化处理，包括：

15、采用滑动窗口异常检测算法对采集的原始数据进行清洗，并通过三次样条插值法将不同采样频率的数据统一到同一时间间隔，得到时间对齐后的数据序列；

16、使用克里金空间差值方法将所述数据序列中的离散数据点映射到网格单元；对所述数据序列中的连续性数据进行归一化处理、对类别型数据进行独热编码，得到标准化后的特征数据；

17、对所述标准化后的特征数据添加时间戳和空间坐标标签，生成标准化的特征数据和对应的元数据索引表。

18、进一步地，所述地质图的构建过程包括：

19、将矿井区域划分为多个网格单元，每个网格单元作为地质图的一个节点，节点特征向量由预处理后的地质构造数据、水文监测数据、岩体力学参数数据拼接而成；

20、根据地质实体间的空间关系和物理相互作用构建地质图的边，根据水利连通性和应力传递关系设置边类型；边类型包括水利连通边和应力传递边；

21、基于节点和边信息构建邻接矩阵a和节点特征矩阵x，并通过图数据库存储拓扑关系。

22、进一步的，所述地质图的边权重基于地质实体间的空间关系和物理相互作用确定，计算式为：；其中，为边权重，为节点间的欧氏距离，为尺度参数，为基于渗透系数的水力压差。

23、进一步地，所述地质图神经网络模型采用注意力图卷积网络，包括输入模块、特征适配模块、注意力图卷积模块、分层特征聚合模块、正则化模块以及输出优化模块；其中，

24、所述输入模块，用于对所述节点特征矩阵进行维度校准、对所述邻接矩阵进行冗余边剔除，得到校验后的节点特征矩阵和优化后的邻接矩阵；

25、所述特征适配模块，用于对所述校验后的节点矩阵进行拆分、编码以及加权融合，得到多模态融合特征，并通过残差连接将多模态融合特征与所述校验后的节点矩阵进行元素叠加，得到多源特征适配后的节点特征矩阵；

26、所述注意力图卷积模块，用于接收所述适配后的节点特征矩阵、所述优化后的邻接矩阵以及边类型矩阵，引入边类型因子和空间注意力因子增强特征提取能力，通过两层图注意力卷积运算以及激活处理，得到增强特征矩阵；其中，所述边类型矩阵基于地质图的边类型以及对应节点间的水利连通强度、应力传递系数构建，根据记录的每条边的类型表示和对应物理参数值得到；

27、所述分层特征聚合模块，用于接收所述增强特征矩阵和地质分区掩码，通过多层聚合策略提取不同尺度的地质特征，得到风险嵌入向量和节点聚合特征；其中，所述地质分区掩码根据预先标记的每个网格单元的地质分区类别得到；

28、所述正则化模块，用于对所述风险嵌入向量和所述节点聚合特征进行正则化和降噪处理，得到正则化后的风险嵌入向量和正则化后的节点聚合特征；

29、所述输出优化模块，用于对所述正则化后的风险嵌入向量和正则化后的节点聚合特征进行概率映射与校准，得到节点级风险概率分布和全尺度风险概率分布；其中，所述校准通过物理约束条件修正超出合理范围的风险概率。

30、进一步地，所述特征适配模块的内部工作流程为：

31、将所述校验后的节点矩阵按数据模态拆分为地质特征子矩阵、水文特征子矩阵、岩体力学特征子矩阵以及实时监测特征子矩阵；

32、通过4个独立的一维卷积层，对别对各特征子矩阵进行特征提取与维度统一，得到各模态编码特征；

33、引入可训练权重向量，对所述各模态编码特征进行自适应加权合，得到多模态融合特征；其中，所述可训练权重向量随模型训练进行迭代更新；

34、构建残差连接，将所述多模态融合特征与校验后的节点矩阵进行元素叠加，抵消特征编码过程中的信息损耗，输出多源特征适配后的节点特征矩阵。

35、进一步地，所述注意力图卷积模块的内部工作流程为：

36、根据所述适配后的节点特征矩阵、所述优化后的邻接矩阵，利用引入边类型因子的第一层图注意力卷积进行卷积运算，并对卷积输出特征进行relu激活函数处理，得到第一层卷积特征矩阵，然后通过残差连接将第一层卷积特征矩阵与适配后的节点特征矩阵进行叠加，得到中间特征矩阵；其中，水利连通边对应的边类型因子的初始值设为0.6，应力传递边的边类型因子的初始值设为0.4，且随模型训练进行迭代更新；

37、基于节点三维坐标计算空间注意力因子，并将空间注意力因子与所述中间特征矩阵进行加权运算，得到空间关联特征；

38、利用第二层图注意力卷积对所述空间关联特征进行卷积运算，得到第二层卷积特征矩阵，并对第二层卷积特征矩阵进行平均池化操作，得到增强特征矩阵。

39、进一步的，所述第一层图注意力卷积配置8个注意力头，所述第一层图注意力卷积的注意力权重计算公式为：；其中，表示节点i对节点j的注意力权重系数，和为模型节训练参数，为节点i的邻居节点集合，为relu激活函数的改进版本，为节点i的特征向量，为节点j的特征向量，为节点k的特征向量，为节点i与节点j之间的边类型因子，为节点i与节点k之间的边类型因子；

40、所述第二层图注意力卷积配置4个注意力头，引入空间注意力因子参数注意力权重加权计算，所述第二层图注意力卷积的注意力权重计算公式为：；其中，为第二层图注意力卷积中节点i对节点j的注意力权重系数。

41、进一步地，所述分层特征聚合模块的内部工作流程为：

42、根据地质分区掩码，将所述增强特征矩阵拆分为断层带、褶皱区、正常岩层对应的局部子图特征矩阵，每个局部子图特征矩阵分别执行图卷积运算，提取分区内地质关联特征，再通过平均池化操作压缩分区内地质关联特征的维度，生成各分区的局部特征向量，得到局部特征向量集；

43、对各分区的局部特征向量分别执行不同尺度的池化操作，得到包含第一尺度、第二尺度和第三尺度的多尺度池化结果；其中，所述第一尺度的池化核尺寸为1×1，所述第二尺度的池化核尺寸为3×3，所述第三尺度的池化核尺寸为5×5；

44、将各分区的多尺度池化结果进行特征拼接，得到跨尺度特征向量集，并通过残差连接将所述跨尺度特征向量集与所述局部特征向量集进行向量拼接，得到各分区融合特征，再将所述不同尺度的融合特征进行卷积运算与向量拼接，得到跨分区融合特征向量；

45、将所述跨分区融合特征向量输入全连接层进行自适应加权融合，通过全连接层参数调节各跨尺度特征的贡献度，得到全局聚合特征向量；

46、基于所述全局聚合特征向量分两支进行处理，其中一支通过全局平均池化将所述全局聚合特征向量压缩为固定维度向量，得到风险嵌入向量；另一支保留节点维度的特征信息，得到节点聚合特征。

47、进一步的，在所述分层特征聚合模块中，所述各分区的局部特征向量的生成公式为：，其中，m为地质分区类别，为分区m的增强特征矩阵，为分区m的邻接矩阵，为图卷积运算，为平均池化运算，为分区m的局部特征向量；

48、各分区的所述跨尺度特征向量的生成公式为：；其中，表示第一尺度池化结果，表示第二尺度池化结果，表示第三尺度池化结果；表示分区m的跨尺度特征向量，所述跨尺度特征向量集为；

49、所述跨分区融合特征向量的生成公式为：；；其中，为分区m的融合特征，为跨分区融合特征向量；

50、所述全局聚合特征向量的生成公式为：；其中，为全连接层的权重矩阵，为偏置项；

51、所述风险嵌入向量和节点聚合特征的数学公式为：。

52、进一步地，所述结合物理约束条件对模型输出进行物理一致性校验与优化，包括：

53、基于水文地质方程和岩体力学准则定义物理约束条件；

54、将物理约束条件作为软损失项融入总损失函数；

55、在模型训练的前向传播后，根据总损失函数计算物理约束损失，并通过反向传播优化模型参数；

56、在模型推理阶段，根据预设的水文地质以及岩体力学合理范围对模型的输出概率进行物理一致性校验，当检测到输出概率与预设范围相悖，则根据预设的物理约束阈值及修正规则进行概率修正。

57、进一步地，所述总损失函数的计算式为：；其中，表示总损失，、为权重系数，且和小于0.5；为任务损失，采用交叉熵损失函数计算，反映预测风险概率与实际地质风险标签的偏差；为水文约束损失，用于约束预测结果符合水文地质渗流规律，计算式为，为水文监测数据样本数量，为第i个网格单元的含水层渗透率系数，为第i个网格单元的水位梯度；为岩体力学约束损失，计算式为，为第i个网格单元的岩体剪切应力，为第i个网格单元的岩体黏聚力，为第i个网格单元的岩体正应力，为第i个网格单元的岩体内摩擦角，i表示网格单元编号。

58、第二方面，提供本技术提供融合多维特征的矿井地质结构安全预测系统，包括：数据预处理模块、地质图分析模块、风险预测模块；其中，

59、所述数据预处理模块，用于采集矿井地质构造数据、水文监测数据、岩体力学参数数据以及实时监测数据，得到多源异构数据，并对所述多源异构数据进行时空对齐和标准化处理，得到预处理后的数据；

60、所述地质图分析模块，用于基于所述预处理后的数据，将矿井地质区域抽象为图结构，其中图结构的节点代表地质实体单元、边代表地质实体间的相互作用关系，生成包括邻接矩阵和节点特征矩阵的地质图；

61、所述风险预测模块，用于将所述地质图输入到基于深度学习算法构建的地质图神经网络模型中，通过多层卷积操作聚合节点特征，并结合物理约束条件对模型输出进行物理一致性校验与优化，得到风险概率的分布；所述风险概率分布用于实现地质结构的安全预测。

62、与现有技术相比，本技术的有益效果是：

63、首先，本技术通过多源异构数据的全面采集与标准化处理，解决了传统方法数据单一、时空尺度不一致的局限性，提升了数据基础的完整性与可靠性。其次，本技术将矿井地质系统抽象为包含复杂相互作用的地质图结构，通过引入基于物理机制的边权重计算方法和多类型边定义，突破了传统方法对地质实体间相互作用关系刻画不足的瓶颈，实现了对矿井地质系统拓扑关系的精准表达。

64、特别地，在本技术的注意力图卷积网络模型中，特征适配模块通过多模态特征的分治与融合策略，解决了异构数据协同利用的难题；引入边类型因子和空间注意力因子的图卷积机制，增强了模型对地质空间关联特征的学习能力；分层特征聚合模块通过局部、跨尺度以及全局的多级聚合策略，实现了多层级的多尺度特征提取，既能够捕捉局部地质细节，又能把握全局风险分布，提升了预测的精细度和全面性。

65、最重要的是，本技术将物理约束深度融入机器学习框架，通过设计包含水文地质和岩体力学约束的损失函数，并在推理阶段引入物理一致性校验机制，确保了预测结果既符合数据规律又满足物理法则。这种数据驱动与物理引导的双重保障机制，有效克服了纯数据驱动模型可能产生的物理不合理预测，可以提高矿井地质结构安全预警的准确性和可靠性，为煤矿安全生产提供了更加科学有效的技术支撑。