基于神经网络的煤矿疏放水量预测及钻场优化设计方法

本发明公开了基于神经网络的煤矿疏放水量预测及钻场优化设计方法，通过引入空间赋存特征量化模型和卷积神经网络，深度解析砂泥岩比例及岩性类别等地层特征，结合双向长短期记忆网络动态学习历史疏放水量数据与实时监测信息，显著提升预测精度。同时，基于强化学习算法构建钻场自适应优化模块，根据预测结果自动生成钻孔间距、深度与布设模式。本发明将砂泥岩类别划分与空间赋存特征纳入神经网络输入层，解决了传统方法对岩性非均质性建模不足的问题；通过动态耦合预测与设计环节，实现钻孔参数的实时优化，显著提升技术的普适性与灵活性。本发明为煤矿水害防治提供了一种高效、精准且经济的技术手段。