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龙图腾网获悉华能煤炭技术研究有限公司;华能庆阳煤电有限责任公司核桃峪煤矿;华能庆阳煤电有限责任公司;华能煤业有限公司申请的专利基于神经网络的煤矿疏放水量预测及钻场优化设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120429818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510510397.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于神经网络的煤矿疏放水量预测及钻场优化设计方法是由王大龙;王刚;牛佳胜;武承胜;高军;乔伟;巩思园;冯培超;高健勋;王惠风;张宏捷;马新根设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的煤矿疏放水量预测及钻场优化设计方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于神经网络的煤矿疏放水量预测及钻场优化设计方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的煤矿疏放水量预测及钻场优化设计方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 1数据收集：收集矿区的多维数据，包括地质勘探数据、煤层顶底板的空间赋存特征数据、砂泥岩比例及岩性类别划分数据、历史疏放水量数据和实时水文监测信息； 2数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪及标准化，确保数据的准确性和一致性； 3特征量化：引入空间赋存特征量化模型，将煤层顶底板的非均质性、裂隙发育程度转化为可量化指标； 4构建模型：构建包含卷积神经网络和双向长短期记忆网络的混合神经网络模型，其中，所述卷积神经网络用于解析地层特征，所述双向长短期记忆网络用于学习历史及实时疏放水量数据的时序动态特征；把收集到的含水层-隔水层比例、单位涌水量分布、煤层间距、含水层平均水压、含水层厚度与隔水层厚度以及地质与水文参数作为输入变量引入输入层，隐藏层采用卷积神经网络并结合双向长短期记忆网络，输出层则输出目标工作面的疏放水量预测值； 5模型训练：基于预处理后的数据训练模型，优化模型参数以最小化预测误差； 6模型评估及优化：采用交叉验证方法对训练好的模型进行评估和优化，确保模型具有良好的泛化能力和稳定性； 7钻场优化设计：采用粒子群优化算法构建钻场自适应优化模块，通过粒子群在高维解空间搜索最优钻孔参数组合，根据神经网络输出的疏放水量预测结果，自动生成钻孔间距、深度及布设模式；采用目标函数为疏放效率最大化与钻孔成本最小化； 所述粒子群优化算法中粒子更新位置公式为： 其中，是第i个粒子在第t代的当前位置，是该粒子在第t+1代的当前位置； 粒子速度更新公式为： 其中，w是惯性权重，控制粒子之前速度的影响，c1,c2是加速常数，r1,r2是随机数，是粒子自己的历史最佳位置，gt是全体粒子中的最佳位置；通过粒子群体的相互合作，寻找到一个全局最优解或近似最优解； 8动态耦合：动态耦合疏放水量预测与钻场优化设计，根据实时地质条件调整钻孔参数； 具体为：基于疏放水量预测结果，采用粒子群优化算法优化钻场设计， 基于以下公式判别疏放水量的影响半径： 式中：Q设定为井下疏放水量，M0为地下水补给指数。

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