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煤矿井下巷道行驶车辆车前障碍物检测方法研究

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矿业安全与环保 2024年第1期51卷 168-174页

作者：闫明伟国能榆林能源有限责任公司、青龙寺煤矿分公司陕西榆林719408

为了解决巷道内运输车辆在行驶过程中对障碍物的检测易受到光照条件影响的问题,提出了一种基于图像增强的障碍物检测方法。该方法先利用VOC数据集格式制作井下车辆行驶过程中的障碍物数据集,然后利用MSR(Multi Scale Retinex)算法对井... 详细信息

为了解决巷道内运输车辆在行驶过程中对障碍物的检测易受到光照条件影响的问题,提出了一种基于图像增强的障碍物检测方法。该方法先利用VOC数据集格式制作井下车辆行驶过程中的障碍物数据集,然后利用MSR(Multi Scale Retinex)算法对井下采集到的低照度图像进行增强;通过改进CenterNet网络,设计了ResNetBN-18轻量级网络,再基于改进后的CenterNet目标检测算法训练数据集,最后实现对井下运输车辆车前障碍物的准确检测。实验结果表明,改进后的检测模型保持了原网络的高实时性,检测精度比原网络提高了10.1%,帧率提高了6.7%。

关键词：井下运输车辆低照度障碍物检测 CenterNet网络

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大倾角煤层协调开采地表移动变形控制

煤矿安全 2024年第9期55卷 157-165页

作者：高利军冯斌晋发东华亭煤业集团赤城煤矿有限责任公司

为实现大倾角(倾斜)煤层间协调开采地表减损的目的,以甘肃某矿煤层赋存条件为背景,采用UDEC数值模拟软件,对大倾角(倾斜)煤层间协调开采地表移动变形控制问题进行了探究。结果表明:大倾角(倾斜)煤层开采时,埋深浅的工作面对地表的破坏... 详细信息

为实现大倾角(倾斜)煤层间协调开采地表减损的目的,以甘肃某矿煤层赋存条件为背景,采用UDEC数值模拟软件,对大倾角(倾斜)煤层间协调开采地表移动变形控制问题进行了探究。结果表明:大倾角(倾斜)煤层开采时,埋深浅的工作面对地表的破坏更严重;随工作面埋深的增大,对地表的影响程度逐步减弱;多煤层开采时,使埋深浅的工作面对应地表不移动或少移动,使煤柱影响范围内的地表进一步下沉,减小地表下沉、移动变形的不均匀变形程度,防止地表出现大的采动裂缝,是煤层间协调开采地表减损的核心问题;地表移动的均匀性、地表张拉程度、地表变形程度可以通过变异系数、张拉区水平移动斜率、地表水平,倾斜,曲率变形分别进行表征;该地质采矿条件下地表移动变形控制的工作面最优错距为80 m,1煤的遗留煤柱距4煤工作面上山边界水平距离约71.9 m,距下山边界39.9 m。

关键词：大倾角煤层协调开采地表减损地表移动变形 UDEC数值模拟

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TensorFlow人脸识别技术在采煤工作面的应用研究

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工矿自动化 2024年第S1期 78-81+109页

作者：毛自新王添国能神东煤炭集团有限责任公司上湾煤矿

煤矿环境复杂，传统人员监测方法受到光照和粉尘的制约，难以准确识别人脸。针对上述问题，提出了一种基于深度学习的多任务级联卷积神经网络框架，级联网络框架包括P-Net, R-Net, O-Net三个不同阶段的深度卷积网络，通过P-Net的候选窗... 详细信息

煤矿环境复杂，传统人员监测方法受到光照和粉尘的制约，难以准确识别人脸。针对上述问题，提出了一种基于深度学习的多任务级联卷积神经网络框架，级联网络框架包括P-Net, R-Net, O-Net三个不同阶段的深度卷积网络，通过P-Net的候选窗口筛选、R-Net的迭代优化和O-Net的关键点确认，逐步预测人脸和关键点的位置，有效提升了人脸识别性能。并对深度学习网络框架进行了优化：通过减少滤波器数量和改变尺寸，在减小计算负担的同时提高了性能。在FDDB和CelebA-Masked等数据集的实验验证结果表明，与传统方法相比，多层级联架构在准确率上均具有显著优势，证明了其在复杂煤矿环境下的有效性和鲁棒性。

关键词：采煤工作面人脸识别级联网络框架身份认证深度学习人脸关键点检测 TensorFlow

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基于深度学习的矿用车辆定位轨迹预测

工矿自动化 2024年第S1期 48-52页

作者：王旭峰国能神东煤炭集团有限责任公司上湾煤矿

矿用车辆轨迹预测对于煤矿井下交通系统智能化发展有重要作用，也是实现车辆自动驾驶技术的关键环节。在车辆轨迹预测方面，基于深度学习的方法比传统方法能更好地捕捉车辆轨迹的复杂规律，提高预测精度。介绍了物理机理、行为学习、深... 详细信息

矿用车辆轨迹预测对于煤矿井下交通系统智能化发展有重要作用，也是实现车辆自动驾驶技术的关键环节。在车辆轨迹预测方面，基于深度学习的方法比传统方法能更好地捕捉车辆轨迹的复杂规律，提高预测精度。介绍了物理机理、行为学习、深度学习在车辆轨迹预测方面的应用。采用对序列数据高度敏感的长短期记忆网络搭建预测模型，基于海量GPS车辆历史轨迹数据预测未来时刻车辆轨迹。通过数据清洗、轨迹压缩与分段、地图匹配等对矿卡轨迹数据进行预处理，将学习率设置为0.001,用Adam优化器训练预测模型，将预处理数据输入模型进行轨迹预测。结果表明，基于长短期记忆网络的矿用车辆定位轨迹预测模型具有较高的准确度。

关键词：矿用车辆车辆轨迹检测深度学习长短期记忆网络

基于MRF-FCM算法的矿井运动目标图像优化

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工矿自动化 2024年第S1期 69-73页

作者：高文才曹帅国能神东煤炭集团有限责任公司上湾煤矿

针对传统模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)算法在面对噪声时表现不佳的问题，采用马尔科夫随机场(MRF)的方式来描述像素之间的空间位置关系，以更好地利用图像的空间信息。基于该思路，提出了一种升级版的模糊C均值(FCM)算法，即MRF-FCM... 详细信息

针对传统模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)算法在面对噪声时表现不佳的问题，采用马尔科夫随机场(MRF)的方式来描述像素之间的空间位置关系，以更好地利用图像的空间信息。基于该思路，提出了一种升级版的模糊C均值(FCM)算法，即MRF-FCM算法。对cameraman图像分别加入不同噪声密度椒盐噪声进行了实验，结果表明，与其他方法相比，MRF-FCM算法在图像分割中更好地划分了图像，划分系数更高，同时划分熵相对于其他3种方法更低，验证了MRF-FCM算法在处理图像时的优越性。随着噪声密度的增大，MRF-FCM算法的抗噪性能一直维持在一个相对平稳的状态，表现出较高的算法稳定性。在受到噪声干扰的情况下，MRF-FCM算法仍能对图像进行相对完整的分割，显示出出色的抗噪性能。该算法对改进FCM图像分割精度具有很好的实际推广价值，可作为视觉优化领域使用。

关键词：矿井运动目标图像分割模糊C均值马尔科夫随机场稳定性椒盐噪声

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采矿工程中的智能化技术应用与发展趋势研究

中国矿业 2024年第S1期 199-202页

作者：鲁伟枣庄矿业(集团)有限责任公司滨湖煤矿

传统开采方法存在一些问题，比如，人工开采效率低，且存在一定的安全风险。随着科学技术的进步，智能化技术在各个领域得到了广泛的推广与应用。智能化技术在采矿工程中的应用，有效地提升了矿山的开采效率，为矿业的可持续发展注入了... 详细信息

传统开采方法存在一些问题，比如，人工开采效率低，且存在一定的安全风险。随着科学技术的进步，智能化技术在各个领域得到了广泛的推广与应用。智能化技术在采矿工程中的应用，有效地提升了矿山的开采效率，为矿业的可持续发展注入了新活力，提高了矿山开采效率，减少了安全风险，给矿山工程开采带来了更多的可能性。本文阐述了矿山开采的特点，分析了采矿工程现状，并对采矿工程中的智能化技术应用进行了探讨。

关键词：采矿工程智能化技术应用发展趋势

补连塔煤矿12511工作面覆岩导水裂隙带发育特征

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洁净煤技术 2024年第S1期 690-695页

作者：马腾飞刘宁武轶凡国能神东煤炭集团有限责任公司补连塔煤矿中煤科工集团信息技术有限公司

采动诱发覆岩导水裂隙带发育范围探测及机理研究对于科学指导煤矿井下涌水量统计、工作面水害防治及保水开采具有重要意义。本研究以神东矿区补连塔煤矿12511工作面为地质原型，基于物理模型试验对工作面开采引起的导水裂隙带发育高度... 详细信息

采动诱发覆岩导水裂隙带发育范围探测及机理研究对于科学指导煤矿井下涌水量统计、工作面水害防治及保水开采具有重要意义。本研究以神东矿区补连塔煤矿12511工作面为地质原型，基于物理模型试验对工作面开采引起的导水裂隙带发育高度进行研究，并通过钻孔视频与冲洗液漏失量的结果进行综合评定。研究结果表明：物理模型试验测试的顶板初次来压步距50.6 m,平均周期来压步距为15 m,岩层断裂角变化范围为32°～60°,平均51°,顶板基本运动方式主要为离层、弯曲、断裂、回转、垮落；工作面从100 m位置到推进至200 m位置过程，随着顶板的破断并不断压实，覆岩裂隙密度从初次来压时的20条/m降至16条/m。冒落带发育高度35.7 m,裂隙带发育高度为118 m,依据现场钻孔视频与冲洗液流失量监测结果，认定导水裂隙带高度为93.12 m,冒落带高度为36.52 m,裂采比为16.63∶1。研究证明了基于物理相似模型试验得出的导水裂隙发育特性结果的合理性，对于推动覆岩导水裂隙带发育高度的研究具有重要意义。

关键词：神东矿区模型试验现场观测导水裂隙带

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煤矿井下带式输送机故障智能诊断

洁净煤技术 2024年第S1期 587-592页

作者：赵亚东马腾飞胡小刚武轶凡国能神东煤炭集团有限责任公司补连塔煤矿中煤科工集团信息技术有限公司

针对带式输送机托辊轴承故障诊断中振动信号提取特征困难而导致故障诊断精度较低的难题，提出了一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)和极限学习机(ELM)的托辊轴承故障诊断方法。首先，根据具体的故障诊断任务，对采集到的数据进行划分，并... 详细信息

针对带式输送机托辊轴承故障诊断中振动信号提取特征困难而导致故障诊断精度较低的难题，提出了一种基于一维卷积神经网络(1DCNN)和极限学习机(ELM)的托辊轴承故障诊断方法。首先，根据具体的故障诊断任务，对采集到的数据进行划分，并进行傅里叶变换。然后，利用1DCNN提取故障特征，根据提取的故障特征利用ELM进行故障分类。测试精度均达到100%,用时分别为2.82和2.42 s。通过与ELM、随机森林、K最邻近法、支持向量机和卷积神经网络等方法对比，体现了所提方法的优越性。结果表明：采用1DCNN和ELM相结合的诊断方法，其诊断效果相比单一方法更好，能够满足煤矿领域托辊故障诊断需求。

关键词：一维卷积神经网络极限学习机托辊轴承故障诊断

基于冲击脉冲传感器的矿用胶带机故障监测预警系统设计

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工矿自动化 2024年第S1期 130-133+160页

作者：刘晓亮杨广荣国能神东煤炭集团有限责任公司大柳塔煤矿

针对传统胶带机轴承故障检测存在成本高、效率低和错误率高等缺点，构建了一种基于冲击脉冲传感器的矿用胶带机故障检测模型。首先通过对冲击脉冲传感器在故障检测中的优化，然后将冲击脉冲传感器应用到胶带机轴承故障的监测中，最后利... 详细信息

针对传统胶带机轴承故障检测存在成本高、效率低和错误率高等缺点，构建了一种基于冲击脉冲传感器的矿用胶带机故障检测模型。首先通过对冲击脉冲传感器在故障检测中的优化，然后将冲击脉冲传感器应用到胶带机轴承故障的监测中，最后利用数据集和训练集对模型方法的性能进行验证，且在大柳塔煤矿中进行实际应用。结果表明：(1)模型方法的振幅频率比长短期记忆网络(LSTM)、空卷积神经网络(TCN)的的收敛速度更快，当迭代次数为100时，结果趋于稳定。这说明模型方法在监测过程中具有更好的稳定性。(2)模型方法的预测结果曲线与真实曲线退化趋势一致，振幅与真实值差距不大。这说明模型方法的预测振幅更高，效果更好。实际应用结果表明：驱动滚筒轴承监测点位冲击脉冲频谱中有清晰的内环故障征兆，并且伴随着相关的边带，而振动频谱无相关征兆，使用冲击脉冲幅值确认为早期故障。

关键词：冲击脉冲传感器矿用胶带机故障监测轴承