数据驱动的膏体充填钢混挡墙承压预测预警
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本项目面向深地膏体充填过程中钢混挡墙承压预测与垮塌预警需求，开展全域数据与机理联合驱动的智能化方法研究。重点突破充填体动态分层相变下的膏体形态软测量、多场耦合挡墙压力物理信息神经网络预测、以及基于历史回溯的承压阈值推断等关键技术，旨在实现免仪表依赖的挡墙压力实时感知与垮塌风险精准预警，为深部资源绿色安全开采提供核心支撑。
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副教授
袁兆麟目前是北京科技大学智能科学与技术学院副教授。他于2017年获得北京科技大学计算机科学与技术专业学士学位，2023年获得北京科技大学计算机科学博士学位，于2023年在华为2012中央研究院-网络技术实验室做博士后，于2024年在香港理工大学工业及系统工程系（ISE）做博士后。他在智能制造和智能采矿领域进行了多项研究项目，带头自研了“膏体充填智能控制与三维可视化系统”及”选矿工段辅助决策系统“并在3家国内外矿企累计创造经济效益超4000万元。他在顶级人工智能会议（包括AAAI）以及包括IEEE TNNLS、IEEE TII、IEEE JAS、TUST、自动化学报等国际高水平期刊上发表论文20余篇。他还获得了十余项专利和软件著作权。他的研究兴趣包括智能矿...
本项目面向深地膏体充填过程中钢混挡墙承压预测与垮塌预警需求，开展全域数据与机理联合驱动的智能化方法研究。重点突破充填体动态分层相变下的膏体形态软测量、多场耦合挡墙压力物理信息神经网络预测、以及基于历史回溯的承压阈值推断等关键技术，旨在实现免仪表依赖的挡墙压力实时感知与垮塌风险精准预警，为深部资源绿色安全开采提供核心支撑。