“智能算法研究”专题（来源：《煤炭学报》）

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“智能算法研究”专题（来源：《煤炭学报》）

来源：煤炭学报

万物互联的人工智能时代已经来临，“理解数据”意味着可以通过恰当的人工智能算法，以具有上下文意义的方式分析数据。这在环境并不友好的煤矿井下更加适用。

行业视野: 智能化
类别; 83个
关键词; 53位
专家; 17篇
论文; 20626IP
点击量; 10061次
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基于深度学习的大采高工作面矿压预测分析及模型泛化

作者(Author)：赵毅鑫, 杨志良, 马斌杰, 宋红华, 杨东辉

摘要：综采工作面矿压显现的分析与预测对于复杂地质下工作面顶板管理，保证矿井生产安全具有重要意义。采用关系型数据库储存液压支架工作阻力数据以及利用工作面推进过程中矿压显现的时序特性，采用SQL语言，运用长短时记忆网络(Long Short Time Memory，LSTM)深度学习方法，以红庆河矿31101大采高综采工作面矿压规律为研究对象，对工作面支架工作阻力、支架不平衡力、支架安全阀开启情况及初次来压与周期来压等矿压显现规律进行分析;基于建立的数据库，预测了红庆河大采高工作面矿山压力，预测结果表明LSTM方法较BP神经网络预测更具准确性。为进一步讨论本研究采用的LSTM网络模型的泛化能力，在采用布尔台42103大采高工作面、上湾矿12401大采高工作面少量矿压数据的前提下，使用迁移学习方法，对矿压数据进行预测检验，结果表明:LSTM模型具有很好的泛化能力，相比于不使用迁移学习方法，迁移学习可提高模型的泛化能力。最后，探讨了模型在3个大采高工作面矿压预测表现的差别，发现数据量本身对模型预测行为影响较大，增大数据量可弥补原始数据缺失等问题。在预测模型基础上设计了周期来压预警模型，集成形成相应矿压分析与预警系统，经工程验证判定预警系统分析效果良好。

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煤炭学报

2020年第01期

1304

945
基于反射光谱的煤岩感知实验研究

作者(Author)：杨恩, 王世博, 葛世荣, 向阳

摘要：为研究利用反射光谱进行煤岩感知识别，收集了同一综采工作面煤层与顶板交界处外观较为相似的碳质页岩和烟煤块状试样75个，在实验室搭建了由近红外分光光谱仪、卤钨光源、光纤准直镜、Y型光纤等部件组成的煤岩反射光谱采集实验装置。根据常见顶板高度，设置光纤准直镜与试样距离为3 m，采集了试样表面近红外波段(1 000~2 500 nm)反射光谱，然后测定了试样表面光谱采集区域的灰分产率。使用一阶微分(FD)、二阶微分(SD)、连续统去除(CR)、标准正态变量变换(SNV)4种方法对13点Savitzky-Golay(SG)卷积去噪后的试样光谱反射率曲线进行了预处理，对其中50个煤岩试样的灰分产率与其预处理后光谱进行了相关性分析，得到最大相关系数为0.777，由连续统去除预处理方法获得，其所在波长点为1 698 nm，位于与煤岩主要有机成分有关的1 700 nm光谱带附近。取此50个试样最大相关系数波长点1 698 nm左右区间[1 693 nm,170 3 nm]共11个波长点处的连续统去除预处理光谱值，及其灰分产率、煤岩类型，建立了支持向量煤岩灰分回归(SVR)、支持向量煤岩分类(SVC)模型，2种原位煤岩感知识别模型对其余25个测试煤岩试样的预测精度分别为92%,96%，同时对单个样本识别总耗时均小于0.1 s，其中，支持向量煤岩灰分回归模型对此25个测试煤岩试样表面灰分产率的预测均方根误差(RMSE)达到了5%，决定系数达到088。

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煤炭学报

2019年第12期

1137

393
基于残差神经网络的矿井图像重构方法

作者(Author)：张帆, 徐志超

摘要：针对煤矿井下噪声对可视化作业环境扰动影响，面向智能开采对井下作业目标的图像清晰化需求，研究基于机器视觉的矿井视频图像重构理论与方法，对提高矿井智能监控与安全开采技术具有重要意义。传统的视频监控系统采用经典的Nyquist采样定理来解决视频图像的信号采集、压缩和编解码问题，但矿井视频图像数据庞大，采用传统的编解码方法不仅浪费大量采样资源及增大系统开销，而且难以解决矿井视频图像重构时出现的信号保真度低、图像边缘模糊和视频传输时延等问题，其直接影响矿井智能监控系统性能与视频传输质量。针对矿井视频监控图像重构中存在的信号保真度不足及图像边缘模糊等问题，提出一种基于残差网络的图像压缩与重构方法。该方法通过建立一种新的残差神经网络结构，采用下采样矩阵将矿井图像进行压缩，再通过多次上采样将特征图变换为与原始图像相同大小的特征图，并使用残差网络块对其优化，最后利用优化后的重构网络将特征图聚合成重构图像。提出融合离散小波结构相似度损失与均方误差损失的损失函数方法，并据此训练网络参数。为评价本文所提出方法的有效性，实验选取了基于压缩感知的D-AMP，TVAL3算法和基于深度学习的ReconNet算法与之进行对比。结果表明，较小压缩比条件下对矿井图像重构，本文方法在结构相似度和峰值信噪比性能方面均优于其他算法;在噪声环境下，本文方法相较于其他方法，图像重构的峰值信噪比与结构相似度受噪声强度扰动较小，对噪声具有较强鲁棒性，较显著增强矿井重构图像的保真度和清晰度;在图像重构的时间复杂度方面，本文方法用时最短，有助于改善矿井视频监控系统的实时性。

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煤炭学报

2019年第11期

1114

1221
基于不同深度识别算法的矿井水位标尺刻度识别性能分析与研究

作者(Author)：曹玉超, 范伟强

摘要：煤炭是我国的主要能源，煤矿行业为高危行业，水灾是煤矿重特大事故防治的关键灾害之一。现有水灾监测报警方法存在着适应性差、误报和漏报率高等问题，难以满足煤矿安全生产需求。及时发现水灾，并合理堵水、排水为防治水灾的有效措施。矿井水位可以通过水位标尺图像进行监测。采用深度残差神经网络识别图像时，图像的识别效果与深度学习网络的深度密切相关，本文基于不同深度识别算法对矿井水位标尺刻度识别性能进行了分析与研究。采集工作面和巷道水位标尺图像，并对图像进行标记，建立图像数据库。将标尺图像刻度中心位置参数，形状大小参数，刻度分类提取为特征向量，通过残差神经网络进行训练。当网络训练稳定后，将待检测图像进行相同的操作得到特征向量，将特征向量解析为图像目标的关键信息，实现水位标尺的刻度目标检测。针对不同网络深度进行了实验，比较了不同深度下训练阶段的损失值下降速率和稳定性，平均识别率，f1值，PR曲线，ROC曲线，训练耗时，测试耗时;当训练图片数量固定时，算法拥有最佳深度，过深网络会导致训练不充分，过浅网络会导致过拟合。分析了置信度阈值对平均识别率的影响，置信度在0.4时，平均识别率最高;并对其他常见算法进行了识别率和耗时比较。本文算法训练平均耗时625 ms，测试平均耗时47 ms，对矿井水位标尺刻度目标识别率大于97%。

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煤炭学报

2019年第11期

1002

353
基于图像纹理特征的矿井水灾感知方法

作者(Author)：孙继平, 曹玉超

摘要：水灾是煤矿重特大事故之一。现有水灾监测报警方法存在着适应性差、误报和漏报率高等问题,难以满足煤矿安全生产需求。为此,提出了基于图像纹理特征的矿井水灾感知方法:在巷道顶部或巷帮、采煤工作面支架等设置摄像机,实时采集采掘工作面和巷道底板图像;通过双树复小波变换,提取水、煤、岩石图像纹理特征,建立水灾图像识别模型;对学习样本进行双树复小波变换, 提取 1,2 级系数,统计其方差与期望值,利用相应的方差与期望值构造泊松分布模型,并估计其各个方向模型的强度参数。对待测样本同样进行双树复小波变换后,利用 1,2 级系数的方差与期望值构成的模型强度参数向量与样本参数向量进行皮尔逊相似性比较,最终确定待测样本分类。根据水灾图像识别模型,对实时监测的图像进行识别,当分割图像具有水灾纹理特征时,进行水灾报警。采集了水灾模拟实验图像,建立了图像数据库。对所提出的模型编制了相应的实验程序,进行了模型的训练和实验验证。研究了水、煤、岩石在双树复小波域泊松分布下系数统计值的分布规律,并对模型的性能进行了参数化的评估。通过实验验证了基于图像纹理特征的矿井水灾感知方法的可行性。实验表明,基于图像纹理特征的矿井水灾感知方法,识别水灾准确率大于 81% 。

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煤炭学报

2019年第09期

1230

410
基于深度融合网络的煤矿图像尘雾清晰化算法

作者(Author)：智宁, 毛善君, 李梅, 苏颖

摘要：针对现有煤矿尘雾图像清晰化算法存在的过增强现象和适用性不足等问题,提出一种基于深度融合网络的清晰化复原算法。深度融合网络主要包括3个部分，即图像预处理模块、特征融合模块以及图像输出模块。图像预处理模块基于对比度增强函数、亮度增强函数和伽马校正函数对输入图像进行处理，获取表征不同增强方式及程度的图像序列。由于图像尘雾清晰化需要同时考虑图像的局部信息和全局信息,在空间金字塔池化和上下文信息聚合网络的基础上提出了能够实现双向的上下文信息提取的双金字塔模块，该模块包括2个空洞卷积的串联子块,其中1个子块是以对多个尺度的空洞卷积按尺度由小到大进行串联组成,另1个子块是以对多个尺度的空洞卷积按尺度由大小进行串联组成。图像输出模块主要对特征融合层获取的特征进行处理,从而输出三通道图像,即为最终的尘雾清晰化的图像。为了获取训练数据，本文在煤矿井下清晰图像的基础上基于尘雾图像形成机理构建了较大规模的训练数据集。在训练的过程中，采用了最小平方误差损失函数和基于VGG网络的内容损失函数对网络进行优化。为评价本文提出的基于深度融合网络的清晰化算法的有效性,选取其他6种有代表性的清晰化算法进行对比。实验结果显示，本文算法在主观评价和客观评价方面都优于上述算法，表明本文算法能够有效解决过增强现象,并提升煤矿图像的清晰度和可视化效果。

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煤炭学报

2019年第02期

1604

1624
基于模糊动态故障树的提升机盘式制动系统可靠性研究

作者(Author)：周广林, 张继通, 刘训涛, 韩忠惠

摘要：盘式制动系统是矿井提升机安全运行最重要的保障之一，故研究其系统可靠性具有重要的意义。由于提升机盘式制动系统是一个典型的冗余系统，系统故障存在模糊性、动态性和随机性，为提高矿井提升机盘式制动系统的安全可靠性和分析系统故障的因素，运用模糊动态故障树分析方法对矿井提升机盘式制动系统关键的失效模式进行可靠性研究。以盘式制动系统中的TE161型液压站系统作为可靠性研究对象，对盘式制动系统的工作原理、结构以及故障因素进行了分析，根据TE161型液压站系统结构组成的冗余性，构建了盘式制动系统液压站动态故障树模型，引入模糊数学理论，采用三角模糊数来描述动态故障树模型的基本事件的失效率，结合动态故障树分析方法对系统进行可靠性分析，对静态模块采用模糊静态算子求解事件的模糊故障概率，对动态模块采用基于模糊马尔可夫动态算子求解事件的模糊故障概率，综合静态子树和动态子树研究结果，并结合截集水平和扩张原理，得到系统运行104h时顶事件模糊故障概率，系统最可能故障的概率是0031，结合模糊概率重要度的求解原理，得到系统的基本事件的模糊概率重要度，并对基本事件模糊概率重要度排序分析，得到液压站的关键失效模式以及薄弱环节，为盘式制动系统系统进行故障预防、维护以及液压站设计提供借鉴。

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煤炭学报

2019年第02期

1330

416
脉冲雷达透地探测煤岩实验研究

作者(Author)：张守祥, 刘帅

摘要：传统的煤岩探测采用瞬变电磁、地震波、超声波和探地雷达等技术，发射和接收1 GHz以下的信号频率，不能兼顾探测深度和探测精度。综采工作面采煤机自动调高要求煤岩分界达到20 mm的检测精度，为此提出采用无线脉冲雷达穿透煤岩层的高精度深度探测技术。设计成单雷达芯片+射频电路的低功耗小型化的超宽带雷达，由脉冲产生器PG(Pulse Generator)发射亚纳秒级的窄脉冲电磁波形，输出中心频率为5.3~8.8 GHz、频宽为1.65~4.40 GHz和功率为-17.2~-10.5 dBm的超宽带UWB(Ultra-Wide Band)信号，输入电路采集从煤岩介质反射回来的峰峰值达54~72 mV的信号电压。超宽带雷达通过双Vivaldi型天线垂直于煤岩层贴近布置，发射天线发出低至-19 dBｍ的7阶高斯脉冲超宽带波段信号，接收天线以30 Gbps的速率采集512 级深度回波信号，利用煤岩存在明显介电常数差异所产生的脉冲反射与发射信号的传播时延，与现场煤岩介电常数标定后计算出的电磁波传播速率相乘，来推算出煤层厚度以精确地确定出煤岩分界位置。根据煤层深度和介电常数的变化建立了煤岩探测的脉冲垂直分辨率、探测深度与信号采样时窗长度关系，确定采样时窗长度为256 ns，测量分辨率达到4 mm。为了直观地分辨出煤岩分界位置，以采集的脉冲信号数据绘制波形灰度图，深黑色和亮白色分别表示信号的波谷和波峰，代表了介电常数有较大差异的煤岩两种介质的分界位置，并通过波谷或波峰到起点的时间差计算出煤层的厚度。在留顶煤开采的综采工作面和巷道现场测试，测量煤层厚度的误差小于20 mm，能够在煤层未开采前检测出工作面顶煤和底煤的厚度，为采煤机自动调高提供精准的位置参考。

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煤炭学报

2019年第01期

1349

432