ALGORITHM: DG-Brain v3.0

AI 突水感知
多模态大模型

超越传统阈值告警。DeepGuard 自研 PINN（物理信息神经网络），将水文地质机理与深度学习融合，实现对突水前兆的毫秒级捕捉与趋势预测。

98.5%
预测准确率
72h
提前预警
● NEURAL NETWORK ACTIVE
NODES: 256 | LAYERS: 12 | LOSS: 0.002

物理 + 数据双驱动

Data Driven + Physics Guided

物理约束 (PINN)

将达西定律 (Darcy's Law) 等流体力学方程作为 Loss 函数的一部分，强行约束 AI 的预测结果符合物理规律，解决小样本下的过拟合问题。

时空序列融合

利用 CNN 提取矿井的空间拓扑特征，利用 LSTM/Transformer 提取时间序列上的渗流趋势，实现 4D 维度的全息感知。

持续在线学习

模型部署后并非一成不变。系统会自动收集新的传感器数据与人工反馈，每周进行增量训练 (Incremental Learning)，越用越准。

可解释性 AI 内核

不仅仅是黑盒预测。DeepGuard 的模型具备注意力机制 (Attention Mechanism)，能够输出导致高风险判定的关键因子（如：某处应力集中系数过高），辅助专家决策。

  • 基于 PyTorch / TensorFlow 框架
  • 支持 ONNX 格式边缘端部署
  • 毫秒级推理响应速度
# Physics-Informed Loss Function
def custom_loss(y_true, y_pred, physics):
  mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
  # Darcy's Law Constraint
  phy_loss = calculate_darcy_residual(y_pred, physics)
  return mse + 0.5 * phy_loss

# Spatial-Temporal Model
class DeepGuardNet(nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.cnn = Conv3d(in_channels=1, ...)
    self.lstm = LSTM(input_size=256, ...)

# Initiating...