隨著礦山開采持續(xù)向深部延伸，高地應力、復雜構造與強采動擾動相互疊加，沖擊地壓、頂板失穩(wěn)等動力災害風險日益突出，嚴重制約了礦井安全高效生產(chǎn)。由于無法精準鎖定應力集中區(qū)、瓦斯富集區(qū)、富水區(qū)等災害靶點，目前礦山災害防控普遍采用全時空“泛防控”模式，導致大部分措施多余無效，成本極高。相關調研數(shù)據(jù)顯示，部分受沖擊地壓嚴重威脅的礦井，其防災專項費用已占到煤炭開采總成本的30%以上。在此背景下，實現(xiàn)災害孕育的關鍵位置（空間靶點）與臨界時刻（時間靶點）的精準識別與動態(tài)追蹤，已成為礦山行業(yè)高質量發(fā)展的迫切需求和重要命題。

面向上述難題，重慶大學陳結團隊圍繞礦山動力災害精準識別動態(tài)推演與靶向治理這一目標，創(chuàng)新性地提出了礦山動力災害數(shù)字孿生智能靶向防控技術。通過采動過程地質體演化的實時全域高精度數(shù)字孿生，對礦山動力災害靶點進行精準定位與追蹤，推動礦山動力災害防控模式從“泛防控”向“靶向防控”轉型。

“泛防控”和“靶向防控”對比

1 研發(fā)思路

礦山動力災害數(shù)字孿生智能靶向防控技術的核心目標是以數(shù)字孿生為核心載體，深度融合人工智能算法，構建高保真、可交互、可推演的煤巖數(shù)字孿生體。孿生體的構建和功能包含地質模型—數(shù)值模型—孿生模型3個層級：

（1）利用現(xiàn)場鉆探、物探等多源地質資料，構建精準的地質模型。

（2）利用自適應網(wǎng)格劃分技術獲得實時孿生計算的數(shù)值模型，模型計算過程中現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)與虛擬仿真數(shù)據(jù)雙向交互流轉，確保計算結果與真實現(xiàn)場的一致性。

（3）孿生模型基于精準的數(shù)值計算結果進行災害的超前預警與歷史反演，實現(xiàn)災害靶點的精準識別和動態(tài)追蹤，還可以量化評估鉆孔卸壓、水力壓裂等控災方案效果，指導現(xiàn)場采取精準的靶向防控措施。

物理空間—孿生空間模型

2 關鍵技術

（1）礦山地質孿生體端到端生成與智能治理技術

針對傳統(tǒng)地質建模依賴人工處理多源異構數(shù)據(jù)、效率低下且難以實現(xiàn)動態(tài)更新的難題：

構建了基于大模型上下文協(xié)議（MCP）驅動的地質信息抽取與結構化表達機制。通過研發(fā)帶掩膜批量位圖化處理工具，實現(xiàn)了鉆孔柱狀圖等復雜矢量圖件的自動化識別與一鍵式建模。

提出了融合領域知識圖譜與檢索增強生成（RAG）的協(xié)同框架，引入語義增強與 SWRL 規(guī)則邏輯雙重約束，有效抑制了專業(yè)領域的信息幻覺，確保了地質孿生體在復雜構造區(qū)（如斷層、褶皺）的準確性與邏輯自洽性。

該技術為后續(xù)數(shù)字孿生體的計算提供了標準化、可驗證的數(shù)據(jù)底座。

基于隱式克里金插值的地質建模方法

（2）億級復雜地質網(wǎng)格自動劃分與幾何–物理自適應理論

針對沖擊地壓數(shù)值模擬中復雜地質構造建模困難、計算效率與精度失衡的瓶頸：

研發(fā)了免幾何修復的八叉樹（Octree）全自動網(wǎng)格生成算法，實現(xiàn)了億級規(guī)模復雜地質網(wǎng)格的“零干預”快速生成。

提出了基于能量泛函的局部可控網(wǎng)格更新理論，構建了網(wǎng)格時空總能量泛函。該理論通過“局部能量最優(yōu)化”加密與“全局能量平衡”松弛機制，實現(xiàn)了網(wǎng)格密度隨工作面推移與應力場演化的自適應重分布，在不增加全局計算負擔的前提下，確保了對高應力集中區(qū)與災變演變特征的“持續(xù)聚焦”。

隨采狀態(tài)下工作面核心區(qū)域自適應網(wǎng)格動態(tài)更新方法

（3）物理–虛擬交互孿生計算范式與虛實一致性驗證模型

針對礦山開采過程中動態(tài)監(jiān)測與數(shù)值模擬脫節(jié)的現(xiàn)狀：

建立了邊界–材料–本構三級參數(shù)優(yōu)化的物理–虛擬交互計算框架。通過 GA-Bayes 優(yōu)參架構實時同化多源現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了模擬結果與實測狀態(tài)的小時級高度同步映射。

引入了基于核密度估計與JS散度的量化評估范式，解決了復雜工況下傳感器漂移導致的虛實一致性判定難題。該范式構建了“監(jiān)測—模擬—反饋—重構”的動態(tài)閉環(huán)，為礦山動力災害的響應式仿真提供了嚴密的邏輯基礎。

物理—虛擬孿生交互計算全過程

（4）礦山?jīng)_擊地壓“預測—預警—控災”一體化智能決策技術

針對動力災害演化規(guī)律復雜、防控參數(shù)優(yōu)選耗時長的挑戰(zhàn)：

構建了力—震協(xié)同驅動的沖擊指數(shù)（RI）實時預警模型，實現(xiàn)了災害危險性的時空量化判識。

研發(fā)了基于 CNN-LSTM-Attention 的多模態(tài)自演化預測架構，實現(xiàn)了對全域應力流遷移路徑與災害風險靶點的超前推演。

開發(fā)了基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（3D CNN）的 AI 代理模型，將控災方案的評估耗時由小時級縮短至秒級（平均 30 s），且誤差低于 10%。

該技術體系實現(xiàn)了從“經(jīng)驗治理”到“智能靶點防控”的跨越，大幅提升了礦山動力災害治理的科學性與實時性。

融合應力流自演化與微震事件時序預測的智能預警模型

3 現(xiàn)場工程應用案例

目前，該成果已在內蒙古某煤礦完成落地部署與示范應用。針對礦井采掘活動過程中地質條件復雜、災害風險動態(tài)演化不清、防控措施具有盲目性等工程痛點，團隊部署了礦山動力災害數(shù)字孿生靶向防控平臺，構建了覆蓋地質建模、動態(tài)感知、風險識別和防控推演的現(xiàn)場應用體系。現(xiàn)場應用結果表明：該技術體系能夠精準識別災害孕育的關鍵時空靶點，減少70%以上的無效鉆孔工程量，項目獲評中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會“2025年數(shù)字孿生技術應用潛力案例”和“第三屆全國人工智能應用場景創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽全國總決賽特等獎”

全國人工智能應用場景創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽證書照片

團隊負責人簡介

陳 結 教授

重慶大學技術轉移研究院院長

陳結，重慶大學教授、博士研究生導師，入選國家級人才計劃青年項目，現(xiàn)任重慶大學技術轉移研究院院長。長期從事巖石力學信號學基礎理論及巖石動力災害智能監(jiān)測預警研究。針對礦山開采與地下結構儲能過程中的巖石動力災害監(jiān)測預警問題，建立了巖石信號智能識別與處理方法，構建了煤巖動力災害智能預警與地下儲能結構長效穩(wěn)定性評價模型，保障礦山開采與儲能地質安全。

主持國家重點研發(fā)計劃（青年科學家項目）1項，國家自然科學基金優(yōu)秀青年基金1項，重慶市杰出青年科學基金1項，其他縱向項目7項。相關成果在《Applied Energy》《Rock Mechanics and Rock Engineering》《煤炭學報》《金屬礦山》等國內外行業(yè)頂刊發(fā)表論文100余篇；授權發(fā)明專利27項、軟件著作權5項、出版專著2部；獲省部級一等獎3項，行業(yè)協(xié)會一等獎2項、二等獎2項。獲得“重慶市最美科技工作者”“重慶市青年拔尖人才”“中國巖石力學與工程學會青年科技獎”“全國高等學校礦業(yè)石油安全領域優(yōu)秀青年人才”等榮譽。兼任中國巖石力學與工程學會青年工作委員會委員、綠色礦山產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟青年技術委員會主任、國際巖石力學與工程學會會員、國際水溶采礦研究所會員、《金屬礦山》編委等。核心技術成果代表重慶大學參展2020年、2022年及2023年中國國際智能產(chǎn)業(yè)博覽會，并在中煤集團、國家能源集團、中國華能集團、河南能源等多個國家頭部能源企業(yè)成功推廣應用，取得了良好的社會經(jīng)濟效益。

《金屬礦山》簡介

《金屬礦山》由中鋼集團馬鞍山礦山研究總院股份有限公司和中國金屬學會主辦，主編為中國工程院王運敏院士，現(xiàn)為北大中文核心期刊、中國科技論文統(tǒng)計源期刊（中國科技核心期刊）、中國精品科技期刊（F5000頂尖學術論文來源期刊）、中國百強報刊、RCCSE中國核心學術期刊（A）、中國期刊方陣雙百期刊、國家百種重點期刊、華東地區(qū)優(yōu)秀期刊，被美國化學文摘（CA）、美國劍橋科學文摘（CSA）、波蘭哥白尼索引（IC）、日本科學技術振興機構數(shù)據(jù)庫（JST）等世界著名數(shù)據(jù)庫收錄。主要刊登金屬礦山采礦、礦物加工、機電與自動化、安全環(huán)保、礦山測量、地質勘探等領域具有重大學術價值或工程推廣價值的研究成果，優(yōu)先報道受到國家重大科研項目資助的高水平研究成果。

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