基于深度学习模型的煤矿孔裂隙渗流分析预测系统

本发明公开了基于深度学习模型的煤矿孔裂隙渗流分析预测系统，涉及煤矿安全技术领域，包括地质数据获取与三维模型构建模块、数据预处理与清洗模块、深度学习特征提取与训练模块、图神经网络优化与拓扑建模模块以及渗流预测与风险评估模块：地质数据获取与三维模型构建模块，获取煤矿区域的地质勘探数据和水文地质信息，构建包含孔隙与裂隙的三维地质模型。本发明通过结合卷积神经网络与图神经网络的深度学习方法，煤矿裂隙渗流分析的准确性显著提升。CNN提取局部特征，GNN优化全局拓扑结构，提升渗流预测精度。该模型不仅能精确预测渗流路径，还能评估安全风险，帮助矿井管理者提前识别隐患、减少水害和瓦斯积聚事故，优化矿井安全管理。