奥灰岩溶陷落柱活化失稳风险评价与动态预警方法及系统与流程

本技术涉及矿山安全与自动化控制，尤其是指一种奥灰岩溶陷落柱活化失稳风险评价与动态预警方法及系统。

背景技术：

1、在奥灰岩溶陷落柱发育矿区的带压开采中，对陷落柱活化失稳（滞后突水）的风险评价与预警是防治水工作的核心。

2、现有技术重点多集中于陷落柱的精细探测（如采用csamt、井下电法、钻探等手段查明其范围、结构及含导水性）与基于静态参数的突水危险性分类。这类方法存在明显不足：

3、首先，风险评价多依赖开采前的单次探查成果与经验性判据（如突水系数），其评价结论是静态的，未能将开采过程中动态变化的采动应力、底板破坏、水压波动等核心致灾因素纳入统一的、量化的风险演化模型，导致评价结果与实际的采动进程脱节，难以有效预警“滞后活化”。

4、其次，在开采过程中即便布设了水位、电阻率等监测，也常采用固定阈值进行单参数报警，未能将多源、异构的时序监测信息（如微震、自然电位、变形等）在统一的概率框架下进行深度融合，以动态修正风险认知，预警阈值僵化，易导致误报或漏报。

5、最后，现有预警手段往往与具体的工程处置措施（如调整煤柱、控制采速、加密探查）缺乏强制、可追溯的闭环联动，预警后仍可能面临“保守留设大煤柱”或“盲目冒险推进”的两难决策，无法实现风险可控下的资源安全高效回收。

技术实现思路

1、为了解决现有技术的不足，本技术的目的在于提供一种奥灰岩溶陷落柱活化失稳风险评价与动态预警方法及系统，其可以以采动应力场—裂隙场—奥灰水压场耦合作用为风险驱动核心，融合陷落柱先验结构探查信息（柱体分段、泥石浆段分布/完整性、柱壁裂隙发育、导水通道可能性）与采动全过程中的多源时序监测信息（底板破坏深度/变形、自然电位/电阻率演化、奥灰水位/水压、微震/声发射等），构建可动态更新的活化失稳风险指数与分级预警阈值，并把预警结果闭环联动到防水煤柱校验、监测加密策略与允许推进速率控制中，从而在可控风险下兼顾带压开采的安全性与资源回收合理性。

2、为实现上述目的，本技术采用如下的技术方案：

3、本技术提供一种奥灰岩溶陷落柱活化失稳风险评价与动态预警方法，包括以下步骤：

4、s1，建立陷落柱结构水文先验模型，对同一工作面影响范围内的目标陷落柱，依据可控源大地电磁勘探csamt成果、井下高密度电法成果、钻孔电视与验证钻探成果，刻画柱体空间展布及内部结构分段特征，至少区分堆石段、泥石浆段与可能的柱壁裂隙带，并给出与奥灰顶面之间隔水层或导水通道的先验概率性描述，输出为结构参数集与先验权重；

5、s2，构建采动与水压耦合的风险驱动函数，以采动引起的底板破坏深度与扰动带扩展、陷落柱柱体尤其泥石浆段的有效隔水厚度衰减、以及奥灰承压水头为共同驱动项，定义一个连续可计算的活化失稳风险指数r，使得r随底板破坏深度趋近有效隔水厚度、随柱壁裂隙导通程度提升、随有效隔水厚度减薄、随奥灰水压升高而单调增加，并将s1得到的结构参数作为约束条件嵌入该风险驱动函数，使不同柱体类型获得不同的风险基线；

6、s3，接入采动全过程多源时序监测流，在工作面推进过程中，持续获取与时序对应的监测子集，至少包括底板破坏或扰动响应类参数、水化学或电位类参数、以及奥灰水位或水压参数，并将监测子集按时空基准对齐为同一时间窗内的特征向量；

7、s4，动态计算当前风险指数并自适应标定预警阈值，把s3的特征向量代入s2的风险驱动函数得到当前风险指数rt，同时基于近期监测序列的统计波动与s1的先验置信度，为rt计算自适应阈值t1和t2，使得自适应阈值随数据质量、采速阶段与探查可信度动态浮动而不硬性固定为单一常数；

8、s5，输出分级预警并联动处置策略，当rt小于t1时输出正常推进态但仍按预设频率刷新模型，当rt大于等于t1且小于t2时输出警戒态并触发包括加密自然电位或电阻率监测、在柱体影响带补打验证孔复核导水通道、降低单日推进速率在内的局部措施，当rt大于等于t2时输出危险态并触发包括暂停向柱体侧推进、复核防水煤柱边界是否满足底板破坏深度小于有效隔水厚度的判据、必要时扩宽临时防渗或排水降压措施在内的强处置措施，所有预警与处置动作形成版本化记录，形成从风险评价到工程处置的闭环。

9、作为一种优选的技术方案，步骤s1中所述的结构水文先验模型是综合多种勘探手段成果进行集成解释与三维建模的数字化产物，所述多种勘探手段至少包括用于探查深部电性结构的大地电磁法、用于精细刻画浅部电阻率分布的井下电法、以及能够直接观测孔内岩性与结构的钻孔光学成像技术，通过融合上述数据在三维空间中重构陷落柱的几何边界并划分其内部具有不同物理力学与水文地质特性的结构单元，所述结构单元至少包括物质组成与胶结程度各异的堆石段和泥石浆段，并对可能存在的与围岩接触带的裂隙发育特征进行标识，同时基于钻探取芯、压水试验或水文观测结果对柱体本身的相对隔水性能及其与下伏强含水层的水力联系可能性进行评估，最终形成一个包含空间形态、结构属性、水文特性及相应置信水平的综合性先验地质模型。

10、作为一种优选的技术方案，步骤s2中所述的风险驱动函数是一个综合量化多个关键风险影响因子的数学模型，该数学模型将采动引起的煤层底板损伤破坏程度、陷落柱内有效阻水结构的完整性厚度、奥灰承压水的水压力、以及可能存在的导水通道发育程度作为核心输入变量，并建立这些变量与一个表征综合活化失稳风险的指数值之间的定量函数关系，该函数关系被构造成使得风险指数值随着底板破坏程度加剧、有效阻水厚度减薄、承压水头升高或导水能力增强而呈现单调递增的趋势，并且函数中不同变量的权重系数能够依据步骤s1所得先验模型中关于陷落柱结构类型与特征的判断进行适应性调整。

11、作为一种优选的技术方案，步骤s3中所述的多源时序监测流来源于一个针对采动-水文耦合过程专门布设的立体监测网络，该立体监测网络采集的时序数据包括：反映岩体应力应变与破裂状态的监测数据，通过布置在煤层底板或邻近巷道中的力学传感器与微震监测系统获取；反映地下水渗流与地球化学场变化的监测数据，通过布置在钻孔或巷道中的地球物理与水文地球化学监测设备获取；以及反映奥灰含水层动力状态的孔组水位或水压监测数据，所有监测数据在接入后经过时间同步、空间定位、噪声滤波与缺失值插补等一系列规范化处理，形成与开采进度严格对齐的、可用于模型实时更新的标准化时空数据序列。

12、作为一种优选的技术方案，步骤s4中所述的自适应阈值t1和t2是通过动态分析近期风险指数序列的统计特征并结合先验模型的确定性程度来综合设定的，其中t1的确定基于风险指数的历史基线水平及其在近期监测周期内的正常波动范围，并考虑先验地质探查结果的可信度对波动范围的容忍度进行修正，t2则在t1的基础上增加一个与当前开采活动强度正相关的动态调整量。

13、作为一种优选的技术方案，步骤s5中所述警戒态下触发的局部措施包括：首先自动提升对关键水文地质参数如自然电位、电阻率的监测频率与数据分析深度，其次根据风险异常的空间指向性智能生成施工验证性钻孔的设计方案与靶点建议，以核实或修正先验模型中关于导水性的判断，同时向生产系统输出限制开采强度的调控建议，所述调控建议包括降低日推进速度等可操作指令，系统将持续追踪评估这些措施实施后风险指数的变化响应，以形成初步的处置反馈闭环。

14、作为一种优选的技术方案，步骤s5中所述危险态下触发的强处置措施包括：自动下达指令停止工作面向高风险区域的继续推进，并即刻调用最新的底板破坏深度与有效隔水层厚度数据对既有的防水煤柱设计进行安全性复核验算，同时系统将根据实时水压数据联动检查矿井排水系统的应急能力与状态，并为可能需要的注浆封堵或降压排水等更进一步的工程处置提供决策支持与预案调用界面。

15、作为一种优选的技术方案，所述方法基于案例学习的模型与知识优化机制：每一个完成开采的工作面所经历的全过程，包括从先验模型、全部监测数据、风险指数曲线、预警触发记录到最终的工程结局，都将被系统作为一个完整的学习案例进行归档，这些学习案例用于对风险驱动函数中的关键参数关系、预警阈值计算中的逻辑规则进行反演校正与优化。

16、作为一种优选的技术方案，所述方法的实施依赖于一个集成了数据管理、模型计算、决策分析与控制交互功能的软件平台，该软件平台具备与矿井地质数据库、安全监控系统、生产管理系统进行数据交换的标准接口，能够自动获取建模所需的勘探数据、实时接入监测数据流、执行风险计算与预警判断、并将处置策略转换为可执行指令或建议推送给相关系统和人员，从而实现从地质数据到风险评价，再到预警决策与工程响应的全流程数字化与智能化管控。

17、本技术还提供一种奥灰岩溶陷落柱活化失稳风险评价与动态预警系统，用于实现上述的奥灰岩溶陷落柱活化失稳风险评价与动态预警方法，所述系统包括：

18、探查数据集成与建模模块，用于导入和处理多种地球物理勘探与钻探数据，构建目标陷落柱的结构水文先验三维模型；

19、风险计算引擎模块，其内嵌定义了采动与水压耦合的风险驱动函数，能够基于先验模型和实时监测数据流动态计算活化失稳风险指数；

20、多源监测数据融合处理模块，用于接入、对齐和预处理来自底板破坏监测、地下水化学与电位监测、奥灰水压监测的实时数据流；

21、自适应预警决策模块，用于根据风险指数序列实时计算动态预警阈值，并依据风险等级生成对应的预警信号与处置策略建议；

22、指令执行与闭环反馈模块，用于将预警策略转化为具体的控制指令或操作建议下发至相关系统，并跟踪记录处置过程的执行与效果；

23、上述各模块通过数据中心总线进行数据交换与指令协同。

24、与现有技术相比，本技术的有益效果在于：

25、本技术通过构建一个“地质先验认知-采动动态监测-风险量化计算-阈值自适应浮动-措施分级联动”的全流程、闭环化方法，解决了现有技术的不足。

26、首先，本方法以融合多源探查数据建立的结构水文先验模型为基础，构建了以采动底板破坏深度、有效隔水厚度、奥灰水压及导水通道发育程度为核心变量的风险驱动函数，使得风险评价得以与开采活动实时耦合，风险指数能够动态反映“采动-水压”耦合作用下的致灾条件演化，实现了对风险状态的连续、量化追踪。

27、其次，通过实时接入并融合开采全过程中的多类时序监测数据，并将其作为风险驱动函数的动态输入，同时基于监测序列的统计特征与先验置信度自适应地标定预警阈值，使得风险判定既充分利用了实时信息，又避免了因数据正常波动或探查不确定性导致的刚性误判，显著提升了预警的智能性与可靠性。

28、最后，本方法建立了明确的分级预警与处置策略联动机制，针对不同等级的风险自动触发从监测加密、开采限速到停采复核、应急准备等强度递增的工程响应措施，并将所有预警与处置动作版本化记录，形成了从风险感知、评估、预警到工程执行与反馈的完整管理闭环，从而保障了能够在实时辨识风险的前提下，采取精准、及时的干预手段，最终实现在可控风险水平下最大限度地保障开采安全与资源回收。