创新智能监测技术攻克深部金矿掘进岩爆难题

　　近日，在2026中国国际黄金大会暨甘肃黄金产业高质量发展大会的西部区域黄金安全绿色开采论坛上，东北大学教授陈炳瑞系统阐述了如何利用智能化手段，为破解深部黄金矿山TBM（全断面隧道掘进机）掘进岩爆重大安全难题提供了前沿解决方案。

　　陈炳瑞表示，随着国家深部矿山开发力度加大，TBM在煤矿、金属矿等领域的应用呈爆发式增长。岩爆（冲击地压）是深部巷道TBM掘进最大挑战之一，严重时会导致机毁人亡。

　　深部巷（隧）道TBM掘进岩爆防控关键科学与技术难题：复杂环境下，岩爆孕育信息测不全、岩爆断面位置判不准、极强岩爆防不住。为解决这些难题，陈炳瑞团队在国家项目和重大工程科研课题支持下，研发了TBM搭载的智能微震传感器及自动拆装迁移机器人。机器人能够通过视觉识别，自动找到钻孔位置，完成传感器的安装与回收，效率远超人工。陈炳瑞表示，团队还开发了防进水保真采集装置、自适应变频采集技术与高精度授时技术，确保TBM集群作业在复杂环境下采集到的微震信号真实、可靠且同步。

　　在数据分析层面，陈炳瑞团队通过卷积神经网络与循环神经网络融合来识别岩体破裂信号，不仅处理速度更快，而且在强噪声的干扰下，对低信噪比信号的识别效果也显著提升，对岩爆快速、精准地研判具有重要支撑作用。

　　传统的岩爆预警多基于微震源定位“点”判断，难以描述岩爆在巷道发生的准确位置，陈炳瑞团队建立了基于实时微震定位数据和历史微震监测数据的微震源贝叶斯概率场确定方法，进一步细化了巷道岩爆发生位置，同时也提升了岩爆预警的准确性。

　　TBM施工强烈及以下等级岩爆目前已可以较好地防治，但极强岩爆仍难以防治，需要在TBM掘进过程中动态优化施工措施，主动降低岩体能量聚集，同时研发主动释能与快速防护装备，有效释放岩体存储的弹性能，且同时控制应力差，最后采取吸能锚杆进一步吸收多余能量，达到防治目的。