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公开(公告)号:CN116879960A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310650915.6
申请日:2023-06-02
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01V3/38 , G01V3/08 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06T17/00 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/098 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的随掘超前探测异常体定位与辨识方法,以异常体的位置坐标、电阻率、体积等物理参数作为异常体的描述特征,运用深度学习方法高效学习能力,实现掘进前方异常体的辨识。该方法首先运用采集测量电极的电位值,然后与光纤电流传感器测得的场源电流组合作为输入量,送入DNN网络预测掘进前方异常体的物理参数,实现随掘进超前探测异常体的定位与识别。本发明能够有效解决现有技术出现的局部极值小、依赖初始模型的问题,为随掘超前探测异常体的定位与辨识提供一种可行的方法。
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公开(公告)号:CN116449440A
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202310386961.X
申请日:2023-04-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种激励与测量空间分离的多钻孔煤矿掘进超前探测方法,通过在两平行的掘进巷道掌子面各自进行超前钻孔和长距离钻孔,进行前方地质勘探,同时为了提高勘探的准确性和增加探测范围,将激励阵列送入各巷道的超前钻孔中,将测量阵列送入各长距离钻孔中,一个巷道的激励阵列向外发射电流,另一巷道的测量阵列进行测量,测量装置和激励装置可在钻孔中的移动,获取多组大量的前方地质数据,进行长距离、大范围的超前探测。
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