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龙图腾网获悉中国矿业大学;兖煤菏泽能化有限公司申请的专利一种基于理论模型约束与数据驱动融合的微震定量预测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：CN119416624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202411439082.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于理论模型约束与数据驱动融合的微震定量预测方法是由蔡武;刘舜;张广宁;李士栋;周涛;孔震;袁腾飞;马祥设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于理论模型约束与数据驱动融合的微震定量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于理论模型约束与数据驱动融合的微震定量预测方法，1、获取煤矿工作面原始微震数据组成初始样本数据集；2、数据预处理，并划分训练集和测试集；3、构建长短时记忆网络LSTM模型；4、从历史微震数据抽样作为微震事件定量预测样本；5、构建含有微震时间分形维、微震空间分形维、微震能量分形维、微震预测总能量、微震重构采动应力、微震活动工序和微震能量‑频次幂律b值七个子目标函数的多目标优化模型；6、求出最优抽样样本作为预测值。本发明通过上述步骤实现了基于理论模型约束与数据驱动融合的微震事件定量预测，预测效果良好，预测结果可有效指导现场生产活动工序调控以及卸压措施的实施和灾害预警。

本发明授权一种基于理论模型约束与数据驱动融合的微震定量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于理论模型约束与数据驱动融合的微震定量预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取煤矿工作面生产期间原始微震数据和煤层开采日进尺数据，并统计获得相关衍生变量作为样本特征，组成初始样本数据集； 步骤2、对初始样本数据集进行数据预处理，并将预处理后的数据集划分训练集和测试集； 步骤3、构建长短时记忆网络LSTM模型，采用基于微震自相关的时间窗滑移方法确定单个样本滞后时间长度，并将其设置为初始记忆天数，设置模型LSTM层、全连接层层数和神经元数量，采用均方误差MSE和平均绝对误差MAE作为损失函数，通过训练集损失和测试集损失调整模型结构，获得最优模型进行预测未来下一天的微震总频次和总能量； 步骤4、从历史微震数据抽样作为微震事件定量预测样本，包括微震时间、空间和能量三要素； 步骤5、构建含有微震时间分形维、微震空间分形维、微震能量分形维、微震预测总能量、微震重构采动应力、微震活动工序和微震能量-频次幂律b值七个子目标函数的多目标优化模型，实现对抽样微震事件样本在时间、空间和强度三要素维度上的约束； 步骤6、求出最优抽样样本作为预测值； 其中，微震时间分形维、微震空间分形维、微震能量分形维、微震预测总能量、微震重构采动应力、微震活动工序和微震能量-频次幂律b值的模型如下： ； ； ； ； ； ； ； 式中，，，分别为近期七天的微震数据在时间分形、空间分形和微震分形维度上的容量维；，，分别为近期七天的微震数据加入抽样预测微震事件在时间分形、空间分形和微震分形容量维度上的容量维；分别是近期七天微震数据与加入抽样微震数据在三个维度上的误差大小；为基于预测的次日微震总能量Mtotal与抽样Ntotal个微震数据的总能量误差大小，为抽样微震数据集的第个微震事件的能量大小，为抽样微震事件数据集的总能量；为基于生产活动关联分析量化的微震活动性工序频次预警值对微震时间要素的约束，为抽样微震数据集中的第个微震事件的微震活动性工序频次预警值，为抽样微震事件集的微震活动性工序频次预警值的和，为抽样微震事件集的微震活动性工序频次预警值的均值；为基于采动应力重构理论量化的冲击风险评估值对微震空间要素的约束，为抽样微震数据集中的第个微震事件的风险评估值，为抽样微震事件集的风险评估值的和，为抽样微震数据集的风险评估值的均值；为近期七天的微震数据做微震能量-频次幂律拟合的b值，为近期七天的微震数据加入抽样预测微震事件做微震能量-频次幂律拟合的b值，为近期七天微震数据与加入抽样微震数据微震能量-频次幂律拟合的b值量化的误差。

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