韩刚1,2、解嘉豪1,2、秦喜文3、王星1、郝晓琦1,2（1. 中煤能源研究院有限责任公司；2. 中煤冲击地压与水害防治研究中心；3. 中煤西安设计工程有限责任公司）于2023年12月在《工矿自动化》（Journal of Mine Automation）发表了题为《基于图像识别技术的冲击地压危险区域智能化评价方法》（Intelligent Assessment Method for Rockburst Hazard Areas Based on Image Recognition Technology）的研究论文。该研究针对传统冲击地压（rockburst）危险性评价方法计算量大、区域划分精度低等问题，提出了一种融合图像识别与应力场分析的智能化评价方法，为煤矿动力灾害防治提供了创新性技术工具。

学术背景

冲击地压是深部煤矿开采中的典型动力灾害，传统评价方法依赖人工经验与一维线性划分，存在效率低、主观性强等缺陷。随着智能化技术的发展，国内外学者尝试通过GIS、大数据等技术构建监测预警平台（如窦林名等开发的云平台），但尚未实现采前静态危险区域的自动化识别。本研究基于动静载叠加理论（窦林名等，2018），将11项主控因素（如采深、断层、采空区等）量化表征，结合OpenCV机器视觉库与深度学习模型，开发了可自动划分二维危险区域的评价系统，旨在提升评价精度与效率。

研究流程与方法

1. 主控因素量化表征

研究首先通过数值模拟（FLAC3D软件）与工程类比法，确定了11项主控因素的影响范围及应力集中系数（stress concentration coefficient）。例如：
- 断层因素：针对落差>10 m的断层，通过数值模拟发现工作面与断层距离在0-10 m时应力集中系数达2.05，30-50 m时为1.4-1.9。
- 采空区因素：采空区外缘50 m范围内应力集中系数平均为1.5。
- 区段煤柱：宽度10-30 m时应力集中系数最高（2.2），而宽度>50 m时接近原岩应力状态。

2. 图像识别与图层生成

基于Python开发了CAD文件解析模块（cad2pic），将采掘工程平面图转换为.png格式底图（分辨率500 dpi），利用OpenCV识别断层、褶曲等图元。通过深度学习模型定位识别主体后，按影响范围进行图形膨胀，生成单一因素的灰度矩阵（grayscale matrix），其灰阶与应力集中系数通过映射系数k关联（公式：( l{mn} = k \lambda{mn} )）。

3. 应力场叠加与危险分级

采用线性叠加（公式4）或非线性叠加（公式5）计算总应力集中系数矩阵，并基于煤层单轴抗压强度（uniaxial compressive strength）与采深定义了临界值：
- 最小应力集中系数 ( \lambda_{min} = 1.5\sigmaz / (\gamma h) )
- 临界值 ( \lambda{lim} = 2.5\sigma_z / (\gamma h) )
通过min-max标准化将危险等级划分为“无、弱、中等、强”四级，并以渐变色云图可视化（图11）。

4. 软件开发与应用验证

基于Python+MySQL架构开发了智能化评价软件，包含CAD解析、因素叠加、后端管理（Django）等模块。以葫芦素煤矿21104工作面为例，软件在10分钟内完成评价，结果显示：
- 回风巷侧危险区域与微震能量密度云图（microseismic energy density cloud）高度吻合（图14）。
- F9断层与B4背斜交叉区域的强危险区与实际矿压异常（支护失效、煤体弹射）匹配度达83%（图15）。

主要结果与结论

1. 方法创新性：

   • 首次将图像识别技术应用于冲击地压静态评价，实现了从一维线性划分到二维平面分析的跨越。
     
   • 提出的灰阶映射模型支持动静载因素的线性/非线性叠加，解决了多因素耦合计算的难题。
     

2. 应用效果：

   • 评价效率提升90%以上，人工成本降低70%。
     
   • 软件划分的中等以上危险区域与微震事件（能量>103 J）的空间分布一致性达89%。
     

3. 科学价值：

   • 为冲击地压防治提供了可量化、可复用的智能化工具，推动了矿山安全评价从经验驱动向数据驱动的转型。
     

研究亮点

1. 跨学科技术融合：结合计算机视觉（OpenCV）、深度学习与岩土力学，构建了半定量化评价新范式。
   
2. 工程普适性：软件兼容DXF格式CAD图纸，可直接对接煤矿现有设计文件。
   
3. 动态调整能力：通过调整映射系数k，可灵活适应不同矿井的地质条件与开采参数。
   

其他价值

研究建立的11项主控因素量化标准（表1）可作为行业参考，而开源代码框架（如ezdxf库的应用）为后续研究提供了技术模板。未来可通过集成实时监测数据，进一步发展为动静态联合预警系统。