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煤矿底板潜在突水危险区微震识别研究被引量：12: 1; 作者程爱平高永涛 +3 位作者梁兴旺刘超吴庆良朱权洁《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1727-1732,共6页; 为提高微震数据后期分析的直观性,便于对回采过程中底板潜在突水危险区的分析与识别,利用聚类分析法对某煤矿微震事件的时空分布进行了分析,结合现场开采活动,有效区分了微震事件聚集区。通过理论计算与数值模拟获取正常采动影响下顶底... 展开更多; 关键词微震事件空间分布聚类分析微震识别突水危险区; 在线阅读下载PDF 职称材料

冲击地压动力灾害前兆信息微震识别技术被引量：2: 2; 作者高利军黄妮《山东煤炭科技》 2017年第8期110-112,共3页; 基于华亭煤矿冲击地压动力灾害显现实际和微震监测原理,分析得出切合条件的冲击地压动力灾害前兆信息微震识别六个敏感性预警指标,经实践检验预警效果良好;为冲击地压动力灾害预防和控制提供了可靠的科学依据,为同类工程实施提供了有益... 展开更多; 关键词冲击地压动力灾害前兆信息微震识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进SimCNN模型的矿山地震灾害识别研究: 3; 作者张浩鸣周煊超阿那尔《能源与环保》 2024年第10期27-33,共7页; 煤矿开采过程中产生的矿山微震会给矿井带来较大的损害。为了对矿山微震进行识别,并提升识别准确率,采用卷积神经网络,并引入了相似特征层来对其进行改进。由于微震数据集的样本量较小,难以满足模型的训练要求,采用迁移学习将地震数据... 展开更多; 关键词 SimCNN 相似特征层微震煤矿矿山微震识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于变分模态分解和粒子群算法的微震信号降噪方法被引量：10: 4; 作者邓红卫申一鹏《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期7-10,15,共5页; 为从含噪微震信号中提取有效信息,并准确识别岩体破裂信号和爆破振动信号,提出了基于粒子群算法和小波阈值去噪的改进变分模态分解方法。该方法利用粒子群算法实现模态数量和惩罚因子的最优取值,以最优参数对微震信号进行变分模态分解,... 展开更多; 关键词爆破振动信号岩体破裂信号变分模态分解粒子群算法小波阈值去噪微震信号识别降噪; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名煤矿底板潜在突水危险区微震识别研究被引量：12: 1; 作者程爱平高永涛梁兴旺刘超吴庆良朱权洁; 机构北京科技大学土木与环境工程学院中煤平朔集团有限公司井工一矿; 出处《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1727-1732,共6页; 基金国家自然科学基金项目(51174016); 文摘为提高微震数据后期分析的直观性,便于对回采过程中底板潜在突水危险区的分析与识别,利用聚类分析法对某煤矿微震事件的时空分布进行了分析,结合现场开采活动,有效区分了微震事件聚集区。通过理论计算与数值模拟获取正常采动影响下顶底板破裂高度,对比研究微震事件聚类分析结果,将该矿微震事件分布在垂直方向上划分为高位异常区、正常影响区和低位异常区。结合现场工程地质概况与涌水量资料,确定低位异常区即为底板潜在突水危险区。利用研究结果,最终构建了底板潜在突水危险区微震识别的一般模式。; 关键词微震事件空间分布聚类分析微震识别突水危险区; Keywords microseismic event spatial distribution cluster analysis microseismic identification water inrush area; 分类号 TD745 [矿业工程—矿井通风与安全]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名冲击地压动力灾害前兆信息微震识别技术被引量：2: 2; 作者高利军黄妮; 机构甘肃华亭煤业集团公司生产技术部甘肃华亭煤业集团公司技术中心; 出处《山东煤炭科技》 2017年第8期110-112,共3页; 文摘基于华亭煤矿冲击地压动力灾害显现实际和微震监测原理,分析得出切合条件的冲击地压动力灾害前兆信息微震识别六个敏感性预警指标,经实践检验预警效果良好;为冲击地压动力灾害预防和控制提供了可靠的科学依据,为同类工程实施提供了有益的借鉴,具有较好的实用价值和社会经济效益。; 关键词冲击地压动力灾害前兆信息微震识别; Keywords rock burst dynamic disaster precursor information microseismic identification; 分类号 TD324 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进SimCNN模型的矿山地震灾害识别研究: 3; 作者张浩鸣周煊超阿那尔; 机构内蒙古自治区地震局; 出处《能源与环保》 2024年第10期27-33,共7页; 基金内蒙古自治区地震局局长基金课题(2021ZF06) 中国地震局地震科技星火计划(XH200501)。; 文摘煤矿开采过程中产生的矿山微震会给矿井带来较大的损害。为了对矿山微震进行识别,并提升识别准确率,采用卷积神经网络,并引入了相似特征层来对其进行改进。由于微震数据集的样本量较小,难以满足模型的训练要求,采用迁移学习将地震数据特征迁移到微震数据中,并借此数据集对改进后的卷积神经网络进行预训练。为了进一步提升改进后卷积神经网络的特征获取能力,在现有改进的基础上又引入了长短时记忆网络和注意力机制,以获取数据的时序特征和完整的矿山微震识别模型。研究结果显示,在测试集上,研究设计矿山微震识别模型的耗时平均值为8.216 s,识别准确率最大值和最小值分别为99.87%和93.29%,皆明显优于对比矿山微震识别模型。矿山微震识别模型能够对矿山微震时破碎煤岩的纵波和横波速度进行较为准确的预测。研究设计的矿山微震识别模型性能较好,能够为当下煤矿开采过程中的微震识别提供技术支持。; 关键词 SimCNN 相似特征层微震煤矿矿山微震识别; Keywords SimCNN similar feature layer microseismic coal mines mine microseismic identification; 分类号 TD76 [矿业工程—矿井通风与安全]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于变分模态分解和粒子群算法的微震信号降噪方法被引量：10: 4; 作者邓红卫申一鹏; 机构中南大学资源与安全工程学院; 出处《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期7-10,15,共5页; 基金国家自然科学基金(51874352) 中南大学研究生科研创新项目(2018zzts753)。; 文摘为从含噪微震信号中提取有效信息,并准确识别岩体破裂信号和爆破振动信号,提出了基于粒子群算法和小波阈值去噪的改进变分模态分解方法。该方法利用粒子群算法实现模态数量和惩罚因子的最优取值,以最优参数对微震信号进行变分模态分解,再对由高频噪声主导的模态分量进行小波阈值去噪,将去噪后的高频信号分量与原先的低频信号分量进行重构,实现信号降噪。经验证,该方法相比集合经验模态分解和单纯的变分模态分解方法具有更好的降噪效果。以该方法对200组岩体破裂信号和200组爆破振动信号进行去噪,以第一模态分量能量占比50%作为区分爆破振动信号和岩体破裂信号的依据,识别成功率达到97.25%,证实了此识别方法的准确性。; 关键词爆破振动信号岩体破裂信号变分模态分解粒子群算法小波阈值去噪微震信号识别降噪; Keywords signal about blasting vibration signal about rock mass fracture variational mode decomposition(VMD) particle swarm optimization(PSO) wavelet threshold denoising microseismic signal identification noise reduction; 分类号 X936 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	煤矿底板潜在突水危险区微震识别研究	程爱平高永涛梁兴旺刘超吴庆良朱权洁	《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	12	在线阅读下载PDF 职称材料
2	冲击地压动力灾害前兆信息微震识别技术	高利军黄妮	《山东煤炭科技》	2017	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进SimCNN模型的矿山地震灾害识别研究	张浩鸣周煊超阿那尔	《能源与环保》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于变分模态分解和粒子群算法的微震信号降噪方法	邓红卫申一鹏	《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心	2021	10	在线阅读下载PDF 职称材料