本研究旨在深入探讨深部巷道蠕变特性与支护时效性，以应对复杂地质环境下巷道稳定性面临的挑战。采用数值模拟方法，通过建立精确的深部巷道模型，并选用合适的岩石蠕变本构模型及参数，对不同支护方式及时间因素下的巷道蠕变与支护效果进行模拟。模拟结果表明，深部巷道蠕变呈现明显的时空特征，不同部位的位移与应力随时间变化规律各异。支护结构在不同阶段的受力与变形情况揭示了支护时效性的关键影响因素。基于模拟结果，提出优化支护设计及提高支护时效性的具体建议，为实际工程中深部巷道的长期稳定提供理论支持与实践指导^[1][2][3]。

本研究旨在通过动态优化地下矿山开采参数，提升开采效率、保障安全性并提高资源利用率。研究采用机器学习技术，如神经网络算法，利用其强大的数据处理与规律挖掘能力对开采参数进行优化。通过采集地下矿山相关数据，经清洗、转换、归一化等预处理后构建机器学习模型，并运用训练、验证和测试数据集对模型进行优化。模型评估结果显示，在准确率、召回率及均方误差等指标上表现良好，验证了基于机器学习进行开采参数动态优化的有效性。研究成果在实际应用中显著提升了案例矿山的开采效率与安全性，为地下矿山开采参数的动态优化提供了具有实践价值的技术方法。