齐冲冲，杨星雨，李桂臣，陈秋松，孙元田

(1.中南大学 资源与安全工程学院，湖南 长沙 410083; 2.中国矿业大学 矿业工程学院，江苏 徐州 221116)

矿业对国家的工业化和国防的现代化起着至关重要的作用，极大地推动了国民经济的快速发展[1]。但是随着矿产资源的大规模开采，我国浅部矿产资源已趋于枯竭[2]，深部资源开采成为矿业发展的必然，是开拓金属矿业的前沿领域[1]。国家高度重视深部资源开采，聚焦深部开采的科学技术问题，力争使我国的采矿科学技术走在世界矿业科技的前沿[1,3-6]。

充填采矿法是深部开采的主要采矿法之一，具有巨大的经济、技术和环境优势[1,7-17]。矿山充填是指将矿山废料回填至采矿形成的采空区的作业过程，有利于从源头上解决采空区采动灾害和矿山废料堆砌两大安全和环境问题，是推动矿山可持续发展、矿产资源绿色开发以及推行资源循环经济战略的重要途径[18]。但目前矿山充填占采矿成本高，其中膏体充填可占总采矿成本的20%左右，严重制约了充填采矿法的应用与推广[18-19]。如何提高矿山充填设计，降低充填成本，已成为制约矿山充填发展的关键问题之一。

当今时代，以深度学习为核心的人工智能方法取得了重大突破，得到了国内外学术界及工业界的广泛重视。美国斯坦福大学尼尔逊教授对人工智能的定义如下:“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获取知识并使用知识的科学”[20]。众多学者对……