近日，西安科技大学来兴平教授团队“矿山智能开采和灾害防治团队”在国际顶级期刊《Rock Mechanics and Rock Engineering》(RMRE）发表题为“Prediction of Coal Burst Location and Risk Level in Roadway Using XGBoost with Multi‑element Microseismic Information and Its Application in Steeply Inclined Ultra‑Thick Coal Seam”最新研究成果，这是学校矿业工程学科在岩石力学与岩石工程科学研究领域取得的又一重要突破，对于加快矿业工程学科智能化发展，持续提升矿业工程学科在该领域的国际学术影响力具有重要意义。

深部矿井地质赋存环境复杂，在巷道掘进过程中，围岩内存储的能量急剧释放，致使岩石力学特征和工程响应产生变化，极易诱发冲击地压等动力学灾害。近年来在矿山微震和冲击地压预测领域，融合微震监测信息与机器学习等人工智能方法，提取灾变的前兆信息特征，形成基于数据驱动的冲击地压预测模型，可有效解决冲击地压和岩爆的复杂性和非线性问题。

研究团队分析了当前关于冲击地压智能预测预警的研究还存在的三个亟待解决关键科学难题：一是微震感知的监测分析相对滞后，基于微震携带的地球物理信息的时序指标演化特征还存在数据误差或离散性的干扰，仅依靠微震自身的震源参数对冲击危险性进行判别的时效性和可靠性并不稳定；二是掘进巷道冲击地压的发生具有一定的空间区域特征，现有方法少对于冲击地压区域辨识和时空协同的研究。深入认识理解冲击地压力学机制是成功预警的关键，如何有效提高微震参数对冲击地压预警的可解释性还需要深入研究。三是相关研究都是以近水平或缓倾斜煤层为主，对急倾斜煤层这种煤岩赋存环境极为复杂的情况研究较少。

研究团队提出了研究方法新架构。通过空间扫描算法，借助多元微震信息指标，引入八叉树算法和机器学习等新思路，探究急倾斜煤层巷道掘进中典型冲击地压发生的时空前兆特征和演化规律，以冲击地压危险区域识别和等级预测为研究对象，构建了基于多元微震时空分布特征的冲击地压区域危险等级预测模型。

研究团队提出了解决措施新策略。通过引入岩爆预测领域的事件率、能量率、体积率等相关概念用于评估裂纹的扩展和区域冲击危险程度，将预测关口前移，基于空间区域辨识冲击危险等级，并利用微震监测和现象结果优化判定准则，匹配微震时空预警指标，建立了基于多元微震时空分布特征的冲击地压预警模型，成功预测了巷道掘进期间发生的两次大能量事件。为急倾斜巨厚煤层掘进巷道的冲击地压区域智能预警提供了新的方法和研究策略。

研究团队坚持成果先应用后发表。该论文是我校能源与矿业工程学院“矿山智能开采和灾害防治团队”核心成员崔峰教授以西安科技大学为第一通讯单位发表。团队长期致力于西部矿区动力灾害预报与科学采矿探索、应用实践和成果转化，积累了近20年的研究与实践经验。先后承担完成国家自然科学基金重点项目、973计划课题、973前期专项等国家级项目。承担完成的新疆、宁夏、陕西省多个项目与本研究联系十分紧密，现场应用实践为本成果成功发表奠定了扎实的应用实践基础。崔峰教授主要从事冲击地压研究，在国内外学术期刊与会议中发表论文60余篇，以第一作者发表的论文被SCI/EI收录20多篇。出版著作4部，授权发明专利9项，实用新型专利12项，软件著作权1项。提出了冲击地压矿井科学产能确定方法，开发了基于采动加卸载响应的动力灾害预警与调控技术，致力于煤岩采动强度/力学改性/力学行为互馈机理研究，探索煤矿“三突一冲击”动力灾害的共性科学问题，建立融合工程设计/采掘扰动/煤岩改性三维联动的动力灾害调控新策略。

本研究工作得到了国家自然科学基金（52422404）与新疆煤炭资源绿色开采教育部重点实验室开放课题项目（KLXGY-KA2501）支持。

RMRE是 Springer（施普林格）旗下的工程技术领域期刊，是岩石力学与岩石工程领域的重要学术期刊。该期刊创刊于1966年，由奥地利Springer Vienna出版，致力于发表全球岩石力学及其工程应用领域的高质量、原创性研究成果，涵盖实验研究、数值模拟、现场案例分析、技术创新及工程实践等方面的最新进展。

原文链接：https://doi.org/10.1007/s00603-024-04371-x