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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明提供了一种基于时空图神经网络的矿山微震预警方法、装置及设备，涉及图神经网络技术领域。通过将矿山各区域描述成一个节点网络，互相链接形成一个相关联的图，探讨各节点之间基于微震事件影响的相关关系。基于不同时刻发生的微震事件，形成基于时、空、强信息的三因子权重，并经过GAT的注意力权重更新，使用多头注意力机制，得到最终节点之间边的权重，经过时空图神经网络的处理，预测出每个节点下一时间段发生的微震次数、平均能量和最大能量，对矿山开采可能出现的安全事故进行预警。通过上述方式捕捉微震事件与地质结构间的关联性，实时动态更新权重，具有较好的泛化性能及动态更新能力，从而提高了预测的准确性与时效性。
主权项：1.一种基于时空图神经网络的矿山微震预警方法，其特征在于，包括：从微震监测系统及其自带的数据处理软件中获取待预测矿采区的矿山微震信息数据，所述矿山微震信息数据至少包括微震事件的信息、空间信息数据以及微震能量，所述微震事件的信息包括微震事件时间以及微震事件数；根据矿体地质特征、开采区地质结构将待预测矿采区划分为若干形状相同的网格，其中，所划分的网格覆盖整个待预测矿采区，每个网格中心构成一个图的节点，不同节点之间相连成边；将归属于每个节点网格内的微震事件的信息进行等时化处理，并归纳每个网格每小时的微震事件数、平均微震能量、最大微震能量和最小微震能量，进行归一化处理；根据各个节点对应的空间信息数据、处理后的微震事件的信息以及处理后的微震能量构建时空图神经网络；构建基于微震事件实时更新的注意力机制，并结合所述时空图神经网络生成GAT输出；将所述GAT输出经过LSTM模型处理，得到LSTM输出的结果；将所述LSTM输出的结果进行反归一化，分别得到每个节点下一时间段的微震事件数、平均微震能量以及最大微震能量；根据每个节点下一时间段的微震事件数、平均微震能量值、最大微震能量值判断风险程度大小，以对所述待预测矿采区进行实时预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 基于时空图神经网络的矿山微震预警方法、装置及设备
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