НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОСЕДАНИЙ ЗЕМНОЙ ПОВЕРХНОСТИ ПРИ ПОДЗЕМНОЙ РАЗРАБОТКЕ МЕСТОРОЖДЕНИЙ КАЛИЙНО-МАГНИЕВЫХ СОЛЕЙ
А.И. Маневич1,2, А.Д. Гвишиани1,3, А.А. Барях4, В.Н. Татаринов1,2,3, А.А. Камаев1,2, А.В. Евсеев4
1Геофизический центр РАН, Москва, Россия
ai.manevich@yandex.ru
2Национальный исследовательский технологический университет МИСиС, Москва, Россия
victat@wdcb.ru
3Институт физики Земли РАН им. О. Ю. Шмидта, Москва, Россия
a.gvishiani@gcras.ru
4Горный институт УрО РАН, Пермь, Россия
bar@mi-perm.ru
Ключевые слова: Нейросетевое моделирование, оседание земной поверхности, отбор признаков, регрессия, месторождения калийно-магниевых солей, водозащитная толща, Верхнекамское месторождение
Страницы: 3-18
Аннотация
Описан опыт применения признаково-интерпретируемых нейросетевых моделей, позволяющих оптимизировать процесс управления рисками при подземной разработке месторождений калийно-магниевых солей. Предложенная методика дает возможность провести классификацию исходных природных данных и техногенных факторов с приоритетом преобразования к непрерывному представлению и с введением классов качества наборов; конструирование безразмерных индексов-признаков, обеспечивающих физическую интерпретируемость модели; комплексный отбор признаков, основанный на однофакторном линейном анализе, корреляционной фильтрации, множественной регрессии и нелинейном анализе чувствительности обученной искусственной нейронной сети; обучение и валидацию нейросетевых моделей с интерпретацией вкладов признаков. Для перехода от прогноза оседаний к риск-ориентированным прогнозным решениям предложен комплексный показатель, объединяющий оседание, наклон, кривизну и индекс накопленной поврежденности, с картографированием уровней геомеханического риска. Методика протестирована на примере рудника СКРУ-1 Верхнекамского месторождения калийно-магниевых солей.
DOI: 10.15372/FTPRPI20260301 |
