煤田地质与勘探

作者：郭逸风, 薛旭升, 马宏伟, 张广明, 苏浩, 齐爱玲, 聂珍, 马柯翔, 吴雪菲,

关键词：数字煤层, 数据驱动, 生成式煤层模型, 截割轨迹预测与规划, 综采工作面,

目的目前煤矿综采工作面全要素数字化程度不足，存在严重的“数据孤岛”现象，导致采煤机在复杂起伏及突变地质工况下的截割精度与运行稳定性差，难以进行高精度的前瞻性轨迹规划。方法在“采煤就是采数据”学术思想的指导下，提出了煤层数据驱动的综采工作面截割轨迹规划方法，凝练了数字煤层模型构建、生成式煤层模型更新与孪生建模、煤层数据驱动的截割轨迹规划3大关键技术。针对数字煤层模型精度低的问题，提出了基于智能插值的数字煤层模型构建方法，融合矿井初始地质勘探数据与实时截割探测数据，改善了建模过程中的局部平滑与过拟合缺陷，构建了高精度的工作面数字煤层模型。针对综采工作面数字煤层的动态更新问题，提出了生成式数字煤层更新方法，建立实际探测数据与历史数据的时序拓扑关系网络，实现了随工作面推进的数字煤层渐进式演化更新，并同步构建数字孪生模型，综采作业状态的虚实同动与实时映射。针对综采工作面截割轨迹规划问题，提出了煤层数据驱动的截割轨迹规划方法，建立因果卷积改进门控循环神经网络轨迹预测模型，结合数字煤层预测切片数据进行多步超前预演，实现了截割轨迹的自适应规划与动态纠偏。结果和结论依据某煤矿综采工作面实际数据进行仿真验证，结果表明：基于轨迹预测的截割轨迹规划方法在100刀内的顶、底板规划误差分别缩减至8.2 mm和7.7 mm。随着数据的持续积累与迭代学习，预测轨迹与理论最优轨迹的误差最终可稳定在5.0 mm左右。仿真对比证实，煤层数据驱动的智能截割轨迹规划方法在准确性与自适应性方面优于传统的人工示教记忆截割方法，有效解决综采过程中实时时空演化反映不足的问题，满足智能化开采的精准截割需求，为综采工作面构建高精度动态数字煤层与智能截割提供了理论支撑。

来源：2026年第4期

《煤田地质与勘探》期刊编辑部

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