【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及礦山隧道監測，具體涉及一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法及系統。
技術介紹
1、應用于礦山隧道運營期變形監測是指在礦山隧道的運營階段，通過采用各種監測技術手段對隧道及其周圍地質環境的變形進行實時監測和分析。這些監測主要包括對隧道結構的變形、位移、應力、地面沉降等進行測量，以確保隧道的安全運營，預防或及早發現可能的結構問題或安全隱患。由于礦山隧道長期處于地下復雜的地質環境中，地質變動、開采壓力、巖層滑動等因素都可能引發隧道變形，因此，變形監測是確保隧道穩定性、及時修復隱患、減少事故發生的重要手段。監測數據可為工程維護、設計優化和安全決策提供科學依據，保障隧道運營的持續安全性。
2、現有技術存在以下不足：
3、應用于礦山隧道運營期的變形監測時，礦山隧道通常處于復雜的地下環境中，地質壓力、巖體運動、采礦活動等因素可能隨時引發變形，尤其是局部區域的突發性變形。若監測系統存在數據采集到反饋過程中的時延，導致實際變形情況與監測結果之間存在滯后，可能錯過關鍵的預警窗口。這種滯后會使得監測人員未能及時識別出隧道變形的潛在危險，從而延誤對結構安全問題的處理，增加了隧道崩塌、滑坡或其他災害發生的風險，最終可能導致重大事故的發生。尤其在礦山隧道運營后期，地下壓力可能逐漸積累，若監測系統的實時性不足，將極大影響安全預警與風險管理措施的實施。
4、在所述
技術介紹
部分公開的上述信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。
技
1、本專利技術的目的是提供一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法及系統，通過多種傳感器設備和無線傳輸技術，實現礦山隧道變形的實時監測，解決了傳統監測方式中的數據滯后問題，確保實時采集與快速反饋，大幅提升監測的準確性和及時性，增強隧道安全性。同時，系統采用多目標優化算法(moga)，基于實時數據進行自動化安全管理與運營優化，通過智能算法調整關鍵參數(如支護結構、開采順序等)，以確保最佳安全控制方案。這種系統不僅提高了運營效率和安全性，還減少了人工干預帶來的誤判，能夠隨著礦山隧道運營階段的變化持續優化控制策略，以解決上述
技術介紹
中的問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法，包括以下步驟：
3、采用傳感器設備對礦山隧道內的變形情況進行實時監測，并將采集到的監測數據通過無線傳輸模塊傳輸至數據處理中心；
4、基于實時采集的歷史數據和現場傳感器數據，使用自適應加權回歸模型，根據隧道不同部位的歷史數據動態調整權重因子，將采集到的數據輸入回歸模型，利用線性擬合方法預測未來時間內隧道的變形趨勢，實時更新預測結果；
5、結合變形預測結果，應用基于深度學習的異常檢測算法，對監測數據進行分析，識別潛在的突發性變形風險，當預測結果超出設定的安全閾值時，系統觸發預警信號，提醒操作人員進行緊急處置，同時，基于變形趨勢，評估出現的風險等級和事故概率，為礦山隧道的安全管理提供決策依據；
6、在變形監測和預警機制的支持下，結合多目標優化算法，對礦山隧道運營進行動態調整，根據監測結果自動調節運營過程中的參數，以實現最優安全控制策略，并在反饋控制下實時優化礦山隧道的運營管理。
7、優選的，采用傳感器設備對礦山隧道內的變形情況進行實時監測，并將采集到的監測數據通過無線傳輸模塊傳輸至數據處理中心的具體步驟如下；
8、在礦山隧道內，首先需要根據地質條件、隧道結構以及變形監測需求合理布設傳感器；
9、安裝傳感器時，確保傳感器在隧道環境中能夠穩定、準確地工作；
10、傳感器安裝完畢并調試成功，系統將開始實時采集數據；
11、在數據采集后，傳感器通過無線傳輸模塊將數據發送至數據處理中心。
12、優選的，基于實時采集的歷史數據和現場傳感器數據，利用線性擬合方法預測未來時間內隧道的變形趨勢，實時更新預測結果的具體步驟如下：
13、首先，通過對礦山隧道運營期內的歷史變形數據進行分析，為回歸模型提供數據基礎，計算表達式如下：
14、，式中，dt是時間點t時刻的變形量，xit是歷史數據中傳感器i在時間點t時刻的測量數據，wi是時間點t時刻傳感器i的權重因子，∈t是模型預測中引入的誤差，表示實際變形與模型預測之間的差異，n是傳感器總數；
15、隨著實時數據的持續輸入，需要根據當前的監測數據調整各個區域的權重因子，以使得模型能更準確地響應局部突發性變形，使用自適應加權回歸模型，動態地根據監測到的局部變形情況調整權重，計算表達式如下：
16、wi(t)＝wi(t-1)+η·δi(t)
17、，式中，wi(t)表示傳感器i在時間點t時刻的權重，wi(t-1)是在時間點t-1時刻傳感器i的權重，η是學習率，控制權重更新的幅度，δi(t)是時間點t時刻傳感器i需要調整的權重變化量，δi(t)的計算公式如下：
18、，式中，δdi(t)是傳感器i在時間點t時刻的變形量變化，δdj(t)是傳感器j在時間點t時刻的變形量變化，是n個傳感器在時間點t時刻測得的變形量變化的總和，反映了礦山隧道在當前時刻的整體變形趨勢。
19、優選的，在動態調整權重因子后，將實時采集的傳感器數據輸入回歸模型進行變形預測，計算表達式如下：
20、，式中，是對時間點t時刻隧道變形量的預測值；
21、隨著隧道內變形監測數據的不斷增加和模型的持續優化，預測結果也需要實時更新，進一步提高模型的預測準確性，采用滑動窗口的方式，對歷史數據進行滾動更新，計算表達式如下：
22、，式中，是在時間窗口t之后的變形預測值，wi(t-t+1)是在滾動窗口內調整后的權重因子，xit-t+1是在時間窗口t內的輸入數據。
23、優選的，結合變形預測結果，應用基于深度學習的異常檢測算法，識別潛在的突發性變形風險的步驟如下：
24、首先要對實時監測數據進行預處理和特征提取；
25、在預處理后的數據基礎上，使用深度學習算法訓練異常檢測模型；
26、在深度學習模型部署到變形監測系統中后，對每一時刻的實時監測數據進行自動分析；
27、當監測數據被模型判定為異常，且超出設定的安全閾值時，進一步進行風險評估。
28、優選的，在變形監測和預警機制的支持下，結合多目標優化算法，對礦山隧道運營進行動態調整的步驟如下；
29、在礦山隧道的變形監測與預警機制支持下，首先需要將從傳感器網絡獲取的實時監測數據進行集成與歸納，計算表達式如下：
30、f＝λ1·fsafety+λ2·fcost+λ3·fenvironment
31、，式中，f是目標函數，fsafety代表安全性目標，fcost代表經濟效益目標，fenvironment代表環境影響目標，λ1、λ2以及λ3本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法，其特征在于：采用傳感器設備對礦山隧道內的變形情況進行實時監測，并將采集到的監測數據通過無線傳輸模塊傳輸至數據處理中心的具體步驟如下；
3.根據權利要求1所述的一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法，其特征在于，基于實時采集的歷史數據和現場傳感器數據，利用線性擬合方法預測未來時間內隧道的變形趨勢，實時更新預測結果的具體步驟如下：
4.根據權利要求3所述的一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法，其特征在于，在動態調整權重因子后，將實時采集的傳感器數據輸入回歸模型進行變形預測，計算表達式如下：
5.根據權利要求1所述的一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法，其特征在于，結合變形預測結果，應用基于深度學習的異常檢測算法，識別潛在的突發性變形風險的步驟如下：
6.根據權利要求1所述的一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法，其特征在于：在變形監測和預警機制的支持下，結合多目標優化算法，對礦山隧道運營進行動態調整
7.一種應用于礦山隧道運營期變形監測系統，用于實現上述權利要求1-6其中任意一項所述一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法，其特征在于，包括實時數據采集與傳輸模塊、變形預測與回歸分析模塊、異常檢測與風險預警模塊以及動態調整與優化控制模塊：
...【技術特征摘要】
1.一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法，其特征在于：采用傳感器設備對礦山隧道內的變形情況進行實時監測，并將采集到的監測數據通過無線傳輸模塊傳輸至數據處理中心的具體步驟如下；
3.根據權利要求1所述的一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法，其特征在于，基于實時采集的歷史數據和現場傳感器數據，利用線性擬合方法預測未來時間內隧道的變形趨勢，實時更新預測結果的具體步驟如下：
4.根據權利要求3所述的一種應用于礦山隧道運營期變形監測方法，其特征在于，在動態調整權重因子后，將實時采集的傳感器數據輸入回歸模型進...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王銳，王尚武，白榮財，趙燚，姜鵬飛，王子越，李世林，余挺，劉暢，吳樂，高雨陽，張輝，
申請(專利權)人：陜西陜煤曹家灘礦業有限公司，
類型：發明
國別省市：
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