近日，课题组在地应力场智能反演方面取得新进展，相关成果以“Inversion of In-situ stress field in near-fault coal mining area by coupling numerical simulation with deep learning”为题，发表在JCR一区期刊“Geomatics, Natural Hazards and Risk”。论文第一作者是邓荣钦博士。

论文采用应力解除法在淮北矿业股份有限公司袁店一井煤矿进行了地应力测试，并利用Transformer算法反演了105采区的地应力场，证实Transformer反演精度高于PSO-SVR算法。研究还发现，105采区地应力场受五沟杨柳-1断层和煤层埋深的共同影响，其中在深部埋深是控制地应力分布的主要因素；断层附近出现明显的应力集中，应力值增高了约60%；采区回采巷道轴线与最大水平应力方向几乎垂直。论文验证了Transformer算法用于煤矿近断层采区地应力场反演的可行性，揭示了煤矿近断层采区地应力分布规律，为袁店一井煤矿105采区巷道维护和瓦斯治理提供了参考。

论文链接：https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/19475705.2025.2545374#abstract