公开(公告)号：CN117345344B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202311564610.X

申请日：2023-11-22

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 王恩元 ,  杨恒泽 ,  宋玥 ,  王笑然 ,  冯小军 ,  陈栋 ,  王冬明

IPC: E21F17/18 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种矿井声电信号智能预测方法与系统，包括以下步骤：S1：获取冲击地压危险性的矿井声发射数据以及电磁辐射数据；S2：对所述声发射数据以及所述电磁辐射数据进行归一化处理，采用熵值法对归一化后的所述声发射数据以及所述电磁辐射数据进行综合性评价，获得声电综合数据；并基于所述声电综合数据，构建数据集；S3：构建LSTM‑Autoencoder模型，基于所述数据集以及所述LSTM‑Autoencoder模型，获得矿井声电信号智能预测结果。本发明能够智能预测未来信号从而及时对冲击地压灾害进行预警。

公开(公告)号：CN117345344A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311564610.X

申请日：2023-11-22

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 王恩元 ,  杨恒泽 ,  宋玥 ,  王笑然 ,  冯小军 ,  陈栋 ,  王冬明

IPC: E21F17/18 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种矿井声电信号智能预测方法与系统，包括以下步骤：S1：获取冲击地压危险性的矿井声发射数据以及电磁辐射数据；S2：对所述声发射数据以及所述电磁辐射数据进行归一化处理，采用熵值法对归一化后的所述声发射数据以及所述电磁辐射数据进行综合性评价，获得声电综合数据；并基于所述声电综合数据，构建数据集；S3：构建LSTM‑Autoencoder模型，基于所述数据集以及所述LSTM‑Autoencoder模型，获得矿井声电信号智能预测结果。本发明能够智能预测未来信号从而及时对冲击地压灾害进行预警。

公开(公告)号：CN117611894A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311577616.0

申请日：2023-11-24

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 王恩元 ,  杨恒泽 ,  宋玥 ,  王笑然 ,  冯小军 ,  陈栋 ,  王冬明

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V30/10 ,  G06N3/0464 ,  G01V1/28 ,  G01V1/30

Abstract: 本发明公开了一种基于自监督学习的微震有效信号智能识别方法及系统，所述识别方法包括：S1、获取实时的矿井微震数据；S2、对所述微震数据进行转化处理，将所述微震数据转化为微震图片；S3、将所述微震图片输入SimCLR模型进行训练，得到特征向量；S4.将所述特征向量输入到线性分类器，得到有效微震和干扰微震的概率，基于所述有效微震和干扰微震的概率，实现有效信号的智能识别方法。本发明通过SimCLR自监督对比学习的方法，实现使用少量标签数据即可进行准确且泛化能力强的有效信号识别。本发明能够智能且准确地提高冲击地压发生前有效微震信号识别的概率。