矿山矿压动态监测与预测技术研究

矿山矿压动态监测与预测技术研究
随着现代矿山开采深度的不断增加和矿床质量的逐渐变差，矿山矿压问题成为
了矿山安全生产的主要挑战之一。

矿压事故不仅对矿山生产造成严重影响，还会危及矿工的安全。

因此，矿山矿压动态监测与预测技术的研究变得非常重要。

本文将重点介绍当前矿山矿压监测和预测技术的发展现状，并探讨未来可能的研究方向。

一、矿山矿压监测技术的发展现状
矿山矿压监测技术是矿山安全生产的重要手段，在实时监测矿山矿压情况方面
发挥着关键作用。

目前，常用的矿山矿压监测技术主要包括以下几种：
1.地面沉陷监测技术：通过测量地面的沉陷变形情况，来间接判断矿山地下的
矿压情况。

常用的技术包括全站仪测量、GNSS定位、遥感技术等。

这些技术操作
简便，测量结果准确可靠，但受到自然环境和人为因素的干扰较大。

2.围岩压力测量技术：通过在矿山巷道或井筒中埋设应变计、压力计等传感器，实时监测围岩的应力情况。

这些传感器能够提供实时数据，但在复杂的矿山环境中安装和维护困难，且容易受到岩层断裂和沉陷等因素的影响。

3.地下应力场监测技术：采用地下应力测试仪器来测量矿山地下的应力变化情况。

这种技术可直接测量围岩压力的大小，但受到矿山深度和工作面情况的限制。

二、矿山矿压预测技术的发展现状
矿山矿压预测技术旨在提前预测矿山矿压变化趋势，为矿山安全生产提供可靠
的依据。

目前，矿山矿压预测技术主要包括以下几种：
1.数值模拟方法：通过建立地质力学数值模型，模拟和预测矿山矿压的变化情况。

这种方法可以考虑多种因素对矿山矿压的影响，并具有一定的预测准确性。

但需要大量的实测和采集数据进行参数校正，且计算量较大。

2.物理模型实验方法：利用物理模型实验装置，模拟矿山矿压的变化规律。

这
种方法可以更直观地观察和探测矿压行为，但在实验过程中受到尺度效应和模型构建的限制。

3.人工智能方法：利用机器学习、深度学习等人工智能技术，通过分析大量的
实测数据，建立预测模型。

这种方法具有较高的自适应性和预测准确性，但需要大量的实测数据进行模型训练和优化。

三、未来可能的研究方向
尽管矿山矿压监测与预测技术已经取得了一定的进展，但仍存在一些挑战和问题，未来的研究方向可以包括以下几个方面：
1.提高监测技术的准确性：针对地面沉陷监测和围岩压力测量等技术，需要进
一步提高其精度和抗干扰能力，提供更准确的矿山矿压数据。

2.深化预测技术的研究：在数值模拟和人工智能等方面，需要进一步优化预测
模型，提高预测准确性和可靠性。

3.完善监测与预测的集成应用：将不同的监测和预测技术进行整合，建立多指
标综合评价模型，实现对矿山矿压情况的全面监测和综合预测。

4.加强矿山矿压安全管理：矿山矿压监测与预测技术的研究需要与矿山安全管
理相结合，建立完善的矿山矿压安全管理体系，加强对矿工的培训和防范意识。

总之，矿山矿压动态监测与预测技术的研究对于确保矿山的安全生产至关重要。

未来的研究方向应以提高监测准确性、预测可靠性和加强安全管理为重点，为矿业行业的可持续发展提供技术支撑和决策依据。