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公开(公告)号：CN117031543B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202310781668.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本申请涉及一种基于深度置信网络的煤矿井下微震信号时序特征预测方法。该方法包括：采用煤矿微震监测系统采集井下工作面微震原始信号，获得历史数据样本集划分为训练集与测试集；构建基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型；将训练集输入所述微震信号时序特征预测模型的可见层单元，采用对比散度算法和反向传播算法优化所述微震信号时序特征预测模型的网络参数，得到训练好的基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型；将所述微震信号时序特征输入到训练好的基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型，预测出未来预设时间段内的微震信号时序特征预测结果，提高了煤矿井下微震信号时序特征回归预测的准确性。
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公开(公告)号：CN112304850A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011321952.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开的一种自吸过滤式防护口罩综合性能测试实验装置及方法，涉及粉尘防治技术领域。该实验装置包括测试室、人头模型、呼吸流量控制装置以及测量装置；测试室用于构造粉尘环境；人头模型放置于测试室内，其口腔部佩戴有口罩；呼吸流量控制装置用于模拟不同测试流量模式；测量装置包括载尘量计重装置、粒子计数器以及微压计。本发明更真实地模拟口罩佩戴者的呼吸流量和作业环境，能够测试口罩在不同劳动强度和不同作业坏境下的载尘量、呼吸阻力和口罩对不同粒径颗粒物的过滤效率，有效解决了目前自吸过滤式防护口罩性能测试中测试流量模式与人体呼吸不一致、口罩性能评测不全面等诸多问题，科学准确地评价自吸过滤式口罩的防护性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116877199B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202310778900.8
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: E21F17/18 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种煤矿冲击地压自适应动态监测预警方法。该方法包括：采集井下工作面的冲击地压前兆特征指标，获得样本数据集并进行降噪滤波和标准化的预处理操作，获得处理后的样本数据集；采用主成分分析法，将处理后的样本数据集投影到主元子空间和残差子空间，获得主元子空间和残差子空间分析Hotelling's T2和Q统计量，获得样本数据集对应的T2值和Q值；采用Mann‑Kendall趋势检验法确定样本数据集的统计变量；根据样本数据集、统计变量、以及样本数据集对应的T2值和Q值，分析是否满足存在冲击危险条件，满足存在冲击危险条件中的一种或一种以上时确定井下工作面当前存在冲击危险。由此，提高了冲击地压监测预警的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN116877199A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310778900.8
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: E21F17/18 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种煤矿冲击地压自适应动态监测预警方法。该方法包括：采集井下工作面的冲击地压前兆特征指标，获得样本数据集并进行降噪滤波和标准化的预处理操作，获得处理后的样本数据集；采用主成分分析法，将处理后的样本数据集投影到主元子空间和残差子空间，获得主元子空间和残差子空间分析Hotelling's T2和Q统计量，获得样本数据集对应的T2值和Q值；采用Mann‑Kendall趋势检验法确定样本数据集的统计变量；根据样本数据集、统计变量、以及样本数据集对应的T2值和Q值，分析是否满足存在冲击危险条件，满足存在冲击危险条件中的一种或一种以上时确定井下工作面当前存在冲击危险。由此，提高了冲击地压监测预警的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN117786597A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311841522.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了小样本条件下煤矿冲击地压数据增强及深度融合预警方法，利用生成对抗网络将小样本煤矿冲击地压数据扩充成大数据量样本，用以解决冲击地压监测预警领域事故样本远小于正常样本、无法满足深度学习过程中缺乏大量事故样本的问题；再根据特征量构建混合深度神经网络模型，利用LSTM提取时间序列的特征，利用注意力机制对不同特征赋予权重，从而解决样本间不同特征存在不平衡的问题，进一步增强了冲击地压预警的准确性。
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公开(公告)号：CN117031543A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310781668.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本申请涉及一种基于深度置信网络的煤矿井下微震信号时序特征预测方法。该方法包括：采用煤矿微震监测系统采集井下工作面微震原始信号，获得历史数据样本集划分为训练集与测试集；构建基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型；将训练集输入所述微震信号时序特征预测模型的可见层单元，采用对比散度算法和反向传播算法优化所述微震信号时序特征预测模型的网络参数，得到训练好的基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型；将所述微震信号时序特征输入到训练好的基于深度置信网络的微震信号时序特征预测模型，预测出未来预设时间段内的微震信号时序特征预测结果，提高了煤矿井下微震信号时序特征回归预测的准确性。
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公开(公告)号：CN214097072U
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202022725490.5
申请日：2020-11-23
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本实用新型公开的一种自吸过滤式防护口罩综合性能测试实验装置，涉及粉尘防治技术领域。该实验装置包括测试室、人头模型、呼吸流量控制装置以及测量装置；测试室用于构造粉尘环境；人头模型放置于测试室内，其口腔部佩戴有口罩；呼吸流量控制装置用于模拟不同测试流量模式；测量装置包括载尘量计重装置、粒子计数器以及微压计。本实用新型更真实地模拟口罩佩戴者的呼吸流量和作业环境，能够测试口罩在不同劳动强度和不同作业坏境下的载尘量、呼吸阻力和口罩对不同粒径颗粒物的过滤效率，有效解决了目前自吸过滤式防护口罩性能测试中测试流量模式与人体呼吸不一致、口罩性能评测不全面等诸多问题，科学准确地评价自吸过滤式口罩的防护性能。
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