本申请课题以高承压水上采煤的特殊开采条件为例，重点研究底板突水的灾变演化过程中多源异构前兆信息的识别、融合、预警方法。本课题将采用物理模拟、数值模拟等手段，结合现场实测数据，基于多传感器获取典型突水事故及突水模拟试验中的若干可测前兆信息；利用反分析法，通过参数筛选、优化及反演，建立基于参数优选和矫正方法的突水灾变演化与多源信息的渐进式关联准则；基于D-S证据理论和BP神经网络技术，提出多源异构突水前兆信息的综合识别模型、融合方案、判别准则及预警方法。研究成果可为高承压底板突水的临突监测预报及有效控制提供理论依据。
