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图像识别智能放煤含矸率高精度预测研究(Ⅰ)--煤流表面含矸率
1
作者
王家臣
杨胜利
+3 位作者
李良晖
安博超
宋世雄
王雨兵
《煤炭学报》
北大核心
2025年第1期150-165,共16页
图像识别智能放煤是实现智能化综放开采的重要技术之一,其核心在于通过监测煤流含矸率控制放煤口开闭。而井下低照度环境、煤岩块体的不规则形状及堆积叠压等因素是制约煤流含矸率预测的主要难题。针对煤流表面含矸率,构建了不同照度条...
图像识别智能放煤是实现智能化综放开采的重要技术之一,其核心在于通过监测煤流含矸率控制放煤口开闭。而井下低照度环境、煤岩块体的不规则形状及堆积叠压等因素是制约煤流含矸率预测的主要难题。针对煤流表面含矸率,构建了不同照度条件下的煤岩图像数据库,研究了照度及煤岩种类对图像分割性能的影响,开发了综放开采“放-运”全过程高仿真实验平台,提出了基于多照度融合与光流场优化的复杂场景下煤流表面投影面积含矸率高精度识别方法。其次,探讨了不同投影角度和投影方式对煤岩块体二维形态学特征提取的影响,明确了不同维度形态学特征之间的量化关系,构建了“尺寸+形状”特征融合的煤岩块体体积预测模型,用于合理预测煤流表面体积含矸率。最后,结合实验室和现场数据验证了所提方法的有效性。研究表明:随着照度的增大,2种煤岩组合形式的识别精度均先增大后稳定,并略有下降。通过合理设置照度(比如17730 lx),煤+泥岩复杂组合的mAP@0.5由88.7%(3180 lx)提升至92.3%。通过引入多照度融合和光流场分析,可进一步提升复杂场景下的煤流表面投影面积含矸率识别精度和算法适应性。合理选择光源波长,可以放大煤岩块体相对漫反射率差异,增加煤岩块体图像特征区分度。合理的图像投影方式也有利于不规则形状煤岩块体投影面积预测,预测偏差由60%降低至10%以下。通过引入形状特征辅助体积预测模型,体积预测精度显著提高,决定系数由仅考虑尺寸特征模型的0.9416提升至0.9692。
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关键词
综放开采
智能放煤
含矸率
煤流
煤岩形态
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职称材料
基于智能护帮装置的煤壁变形监测和集中载荷反演技术
2
作者
于翔
王国法
+3 位作者
王家臣
李良晖
吴昊阳
王雨兵
《工矿自动化》
北大核心
2025年第2期9-18,26,共11页
煤壁片帮是制约煤炭安全高效开发的主要因素,精准监测煤壁支护状态是提高煤壁稳定性、保证回采安全的基础。针对传统煤壁变形监测技术精度低、范围小、实时性差等问题,开发了一种基于光纤布拉格光栅(FBG)的智能护帮装置,创新性地将FBG...
煤壁片帮是制约煤炭安全高效开发的主要因素,精准监测煤壁支护状态是提高煤壁稳定性、保证回采安全的基础。针对传统煤壁变形监测技术精度低、范围小、实时性差等问题,开发了一种基于光纤布拉格光栅(FBG)的智能护帮装置,创新性地将FBG嵌入液压支架护帮板中,构建了基于粒子群优化(PSO)−径向基函数(RBF)神经网络的煤壁集中载荷反演模型,以监测煤壁支护状态。针对复杂工况下变截面结构件受力情况理论计算的局限,基于分布式光栅应变数据,通过PSO−RBF神经网络模型建立微观力学参数与宏观力学参数的对应关系,实现了对煤壁护帮板集中载荷位置及大小的高精度反演。实验结果表明:该模型在多点标定实验样本上的预测误差较低,拟合优度较高;水平、竖直方向位置坐标及载荷大小在训练集上的平均绝对误差分别为0.4606,0.2487,0.9732;相比于载荷大小预测,模型对集中载荷位置预测的误差更小。研究成果为煤壁支护状态监测与回采安全保障提供了重要的理论与技术基础,也为液压支架其他结构件所受围岩载荷的精准测量提供了一种可靠方法。
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关键词
煤壁变形监测
智能护帮装置
液压支架护帮板
集中载荷反演
光纤布拉格光栅
PSO−RBF神经网络
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职称材料
题名
图像识别智能放煤含矸率高精度预测研究(Ⅰ)--煤流表面含矸率
1
作者
王家臣
杨胜利
李良晖
安博超
宋世雄
王雨兵
机构
中国矿业大学(北京)能源与矿业学院
中国矿业大学(北京)煤炭精细勘探与智能开发全国重点实验室
厚煤层绿色智能开采教育部工程研究中心
放顶煤开采煤炭行业工程研究中心
出处
《煤炭学报》
北大核心
2025年第1期150-165,共16页
基金
国家自然科学基金资助项目(52121003,52404159,52374106)。
文摘
图像识别智能放煤是实现智能化综放开采的重要技术之一,其核心在于通过监测煤流含矸率控制放煤口开闭。而井下低照度环境、煤岩块体的不规则形状及堆积叠压等因素是制约煤流含矸率预测的主要难题。针对煤流表面含矸率,构建了不同照度条件下的煤岩图像数据库,研究了照度及煤岩种类对图像分割性能的影响,开发了综放开采“放-运”全过程高仿真实验平台,提出了基于多照度融合与光流场优化的复杂场景下煤流表面投影面积含矸率高精度识别方法。其次,探讨了不同投影角度和投影方式对煤岩块体二维形态学特征提取的影响,明确了不同维度形态学特征之间的量化关系,构建了“尺寸+形状”特征融合的煤岩块体体积预测模型,用于合理预测煤流表面体积含矸率。最后,结合实验室和现场数据验证了所提方法的有效性。研究表明:随着照度的增大,2种煤岩组合形式的识别精度均先增大后稳定,并略有下降。通过合理设置照度(比如17730 lx),煤+泥岩复杂组合的mAP@0.5由88.7%(3180 lx)提升至92.3%。通过引入多照度融合和光流场分析,可进一步提升复杂场景下的煤流表面投影面积含矸率识别精度和算法适应性。合理选择光源波长,可以放大煤岩块体相对漫反射率差异,增加煤岩块体图像特征区分度。合理的图像投影方式也有利于不规则形状煤岩块体投影面积预测,预测偏差由60%降低至10%以下。通过引入形状特征辅助体积预测模型,体积预测精度显著提高,决定系数由仅考虑尺寸特征模型的0.9416提升至0.9692。
关键词
综放开采
智能放煤
含矸率
煤流
煤岩形态
Keywords
longwall top coal caving
intelligent control of drawing opening
rock mixed ratio
coal flow
coal and rock morphology
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于智能护帮装置的煤壁变形监测和集中载荷反演技术
2
作者
于翔
王国法
王家臣
李良晖
吴昊阳
王雨兵
机构
中国矿业大学(北京)能源与矿业学院
中煤科工开采研究院有限公司
放顶煤开采煤炭行业工程研究中心
厚煤层绿色智能开采教育部工程研究中心
中国煤炭科工集团有限公司
出处
《工矿自动化》
北大核心
2025年第2期9-18,26,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFC2907505,2023YFC2907503,2023YFC2907501)
国家自然科学基金资助项目(52121003,51934008,52374106)
中央高校基本科研业务费资助项目(2023YQTD02)。
文摘
煤壁片帮是制约煤炭安全高效开发的主要因素,精准监测煤壁支护状态是提高煤壁稳定性、保证回采安全的基础。针对传统煤壁变形监测技术精度低、范围小、实时性差等问题,开发了一种基于光纤布拉格光栅(FBG)的智能护帮装置,创新性地将FBG嵌入液压支架护帮板中,构建了基于粒子群优化(PSO)−径向基函数(RBF)神经网络的煤壁集中载荷反演模型,以监测煤壁支护状态。针对复杂工况下变截面结构件受力情况理论计算的局限,基于分布式光栅应变数据,通过PSO−RBF神经网络模型建立微观力学参数与宏观力学参数的对应关系,实现了对煤壁护帮板集中载荷位置及大小的高精度反演。实验结果表明:该模型在多点标定实验样本上的预测误差较低,拟合优度较高;水平、竖直方向位置坐标及载荷大小在训练集上的平均绝对误差分别为0.4606,0.2487,0.9732;相比于载荷大小预测,模型对集中载荷位置预测的误差更小。研究成果为煤壁支护状态监测与回采安全保障提供了重要的理论与技术基础,也为液压支架其他结构件所受围岩载荷的精准测量提供了一种可靠方法。
关键词
煤壁变形监测
智能护帮装置
液压支架护帮板
集中载荷反演
光纤布拉格光栅
PSO−RBF神经网络
Keywords
coal wall deformation monitoring
intelligent support device
hydraulic support shield plate
concentrated load inversion
fiber Bragg grating
PSO-RBF neural network
分类号
TD355 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
图像识别智能放煤含矸率高精度预测研究(Ⅰ)--煤流表面含矸率
王家臣
杨胜利
李良晖
安博超
宋世雄
王雨兵
《煤炭学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于智能护帮装置的煤壁变形监测和集中载荷反演技术
于翔
王国法
王家臣
李良晖
吴昊阳
王雨兵
《工矿自动化》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
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