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“煤矿安全监控预警关键技术”专题

来源：矿业安全与环保

专题来自于《矿业安全与环保》2023年05期，共8篇研究成果。

行业视野: 安全
类别; 42个
关键词; 37位
专家; 8篇
论文; 1157IP
点击量; 572次
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基于WOA-LSTM的工作面瓦斯涌出量预测研究

作者(Author)：张玉财, 王毅, 郭凯岩

摘要：为了提高瓦斯涌出量预测的科学性和准确性,提出一种基于鲸鱼优化算法(WOA)和长短期记忆网络(LSTM)的瓦斯涌出量多步预测模型。该模型首先采用皮尔逊(Pearson)相关系数法进行瓦斯涌出量影响因素的特征分析,筛选了9个主要影响瓦斯涌出量变化的特征作为模型的外部输入特征;其次采用鲸鱼优化算法对LSTM神经网络的隐藏层神经元个数、时间步长、批处理数进行优化;最后,构建WOA-LSTM模型进行瓦斯涌出量预测,实验研究了不同时间步长下模型的预测精度并对比分析了LSTM、RNN、BP模型的预测效果。结果表明:基于WOA-LSTM的瓦斯涌出量多步预测模型在3个时间步长的预测模型误差值达到最小,其平均绝对误差相较于LSTM、RNN和BP神经网络模型分别降低了41.6%、46.6%、65.8%,具有较强的鲁棒性,可为矿井瓦斯的防治提供参考。

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矿业安全与环保

2023年第05期

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基于改进鲸鱼算法优化BP神经网络的煤自燃预测研究

作者(Author)：孔彪, 朱思想, 胡相明, 杨涛, 赵旭帅, 斐达特, 万姝含

摘要：为实现煤自燃的高效预测预警,提出了一种改进鲸鱼优化算法结合BP神经网络(MSWOA-BP)的煤自燃温度预测模型。根据煤自燃升温实验进行了模型算法的有效性验证,进一步对比分析了粒子群优化(PSO-BP)模型、灰狼优化(GWO-BP)模型及标准鲸鱼优化(WOA-BP)模型的预测效果和性能,结果显示,MSWOA-BP、GWO-BP、WOA-BP和PSO-BP模型预测结果训练阶段平均百分比误差(MAPE)为1.7359%、2.6518%、6.1655%、6.5701%,测试阶段MAPE为3.0393%、6.0723%、6.7341%、7.6035%,表明MSWOA-BP预测模型具有更高的预测精度和稳定性。应用MSWOA-BP模型进行煤矿现场的温度预测,得到预测温度与现场实测温度的相对误差为2.3%~12.1%,实现了煤矿井下温度的快速预测,可为实现煤自燃的高效预测预警提供一种新方法。

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矿业安全与环保

2023年第05期

131

58
矿井智能通风现状与智能控制系统构建

作者(Author)：张景钢, 王清焱, 何鑫

摘要：矿井智能通风是智慧矿山建设的重要内容。通过对现有的矿井智能通风技术研究进行总结和分析,深入探讨了智能通风的基本理论,明确了目前矿井智能通风存在的问题与关键技术,并进一步对智能通风的关键技术进行了创新性的探索。最后基于关键技术开展智能模块与智能系统的研究,成功构建了一个综合性的矿井智能通风与灾变应急控制系统,为矿井的通风提供了更加智能和高效的解决方案。

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矿业安全与环保

2023年第05期

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基于数字孪生的煤矿智能管控平台架构研究与实现

作者(Author)：肖粲俊, 刘红梅, 石发强, 邓从阳, 赖建

摘要：为完成煤矿智能化升级转型,对煤矿智能开采现状进行了分析,提出基于数字孪生的煤矿智能管控平台的概念。该平台以数字孪生技术为核心,结合GIS、建模、仿真等关键技术,融合应用物联网、大数据、云计算及人工智能,赋予数据空间维度信息,使数字矿山与物理矿山之间进行实时交互,忠实地复现物理矿山整个生命周期的运行状态与轨迹,推动煤矿传统生产全面升级,向数字化、智能化转型。实际应用测试表明,该平台提高了煤矿数据采集、存储、传输和分析的能力,降低了安全事故发生概率,能有效为数字孪生和智能管控煤矿生产各个环节的深度融合提供服务。

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矿业安全与环保

2023年第05期

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煤矿智能安控技术体系与高质量发展对策

作者(Author)：王国法, 巩师鑫, 申凯

摘要：概述了我国煤炭生产安全保障技术发展成效,总结了目前煤矿生产安全及灾害防治面临的挑战,对煤矿灾害智能化防治发展需求进行了分析。详细介绍了AI视频监测、智能高精度传感及瓦斯、顶板、水灾智能防治等支撑灾害超前治理和源头管控的煤矿智能安控关键技术。阐述了基于现代能源与矿业治理体系的煤炭产业治理与安全保障体系标准建设思路与规划,并进一步提出终端类、平台应用类、信息传输类和公共类四大类建设内容。分别从建设理念、数字化生态、技术装备、产业链及生态环保等方面剖析了煤矿智能化发展过程中存在的问题并提出对策,助力煤矿智能化建设实现高质量发展。

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矿业安全与环保

2023年第05期

154

89
基于自注意力机制的矿井次光照图像语义分割研究

作者(Author)：杨克虎, 龙启航, 汪嘉文, 彭宝山, 金波, 杨学孟

摘要：引入图像语义分割技术,对矿井次光照环境中的目标物进行分割,将图像分成原始清晰图像和次光照图像两类,采用基于深度学习的图像增强方法对次光照条件下拍摄的图像增强细节后替换,再利用单应变换算法对数据集进行扩充,进而构建矿井巷道图像语义分割标准数据集。提出一种基于自注意力机制的轻量级编码—解码结构网络:以DeepLabV3+编码—解码网络为基础网络,在编码结构中,提取矿井图像深、浅层语义特征信息,将深层语义特征信息经由轻量级自注意力机制模块进行特征激活,而浅层语义特征信息直接送入解码器中,在解码结构中拼接深、浅层语义特征信息,恢复原始图像尺寸,输出分割结果。与传统算法就图像预测进行对比实验,结果表明:在网络复杂度方面,对于3通道512×512像素大小的图像,算法的网络理论计算量FLOPs仅48.80G,参数量仅11.90M;在网络分割精度方面,平均交并比76.50%,平均像素精度87.75%,领先其他主流网络;在速度方面,推理一张图像的速度能达到0.032s,可满足轻量级网络的要求。

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矿业安全与环保

2023年第05期

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70
基于UWB技术的健康定位手表设计与实现

作者(Author)：樊荣, 郭江涛, 王飞

摘要：针对现有定位终端大多只具有精确定位、撤离报警、紧急求救等功能,而不能实现生命体征监测功能的问题,设计了一种基于UWB技术、具备健康监测功能的定位手表。该手表采用TOF定位算法实现矿井巷道精确定位,将井下人员精确定位数据和生命体征健康数据传输至服务器,实现对人员位置信息和健康数据的实时监测。健康定位手表的关键技术主要有:矿井巷道线型TOF定位算法,心率、血氧和体温等生命体征监测技术,三轴传感器检测运动状态及低功耗休眠机制。测试结果表明:该手表定位精度小于等于±0.30m、定位距离可达400m,对心率、血氧和体温等生命体征的监测功能正常,平均工作电流小于2mA,最小休眠电流小于500μA,满足了定位终端智能化、多样化需求。

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矿业安全与环保

2023年第05期

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基于案例推理的煤与瓦斯突出预警模型研究

作者(Author)：李全贵, 李建波, 胡千庭, 吴江杰, 郑梦浩, 李赏, 周俊江

摘要：为充分汲取煤与瓦斯突出历史事故经验,发挥事故调查报告中专家意见的价值,构建了一种基于案例推理的CBR突出预警模型,并依据历史案例数据库搭建了突出预警系统。以突出的多类别指标数据作为输入,运用K最近邻算法计算当前案例与历史案例的局部相似度。同时,为进一步提高案例检索准确度,采用灰狼优化(GWO)算法优化各指标的特征权重,计算得到全局相似度。通过当前案例与历史案例的相似匹配,对突出危险进行预警,并提出突出防治决策方案。利用河南鹤煤六矿突出事故进行验证,结果表明所搭建的预警系统可实现突出危险的有效预警与决策。

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2023年第05期

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