公开(公告)号：CN119165139A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411225538.2

申请日：2024-09-02

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 张超林 ,  李运富 ,  王恩元 ,  李忠辉 ,  刘晓斐 ,  刘泉霖 ,  张奇明 ,  田贺 ,  刘璐 ,  陈佳伟

IPC: G01N33/24 ,  G01D21/02

Abstract: 本发明公开一种构造‑应力‑瓦斯耦合诱发煤与瓦斯突出试验装置及方法，本发明可根据试验需要控制液压加载装置对箱体内煤岩层进行应力破坏，原位模拟断层和褶皱等不同构造形成过程、构造应力演化过程和原位应力分布特征，然后膨胀气囊充满箱体剩余空间并通过控制注气孔位置、注气速率和吸附时间向箱体充气，模拟气体在煤岩层中赋存形式和不同地质环境中气体非均质分布特征，最后引爆煤岩层中铺设的炸药，通过动载扰动破坏煤岩层及突出口处密封原煤主动诱发突出，从而有助于确定断层和褶皱等地质构造发生突出时临界应力、应力分布特征、临界瓦斯压力和瓦斯压力变化特征。

公开(公告)号：CN119129408B

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411234338.3

申请日：2024-09-04

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 张超林 ,  陈佳伟 ,  王恩元 ,  李忠辉 ,  刘晓斐 ,  王金鑫 ,  刘玉冰 ,  殷山 ,  刘泉霖 ,  李运富

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442 ,  G06F111/18

Abstract: 本发明公开了试验‑理论‑数据混合驱动的煤与瓦斯突出智能预警方法，包括：构建试验‑理论‑数据混合驱动模型；基于试验‑理论‑数据混合驱动模型，构建数字孪生虚拟模型；利用数字孪生虚拟模型实时推演和反馈井下场景和数据，对数据进行预处理，构建深度学习组合模型，将预处理后的数据输入深度学习组合模型，提取并赋权孪生数据特征，输出预测数据；构建阈值法、动态趋势法、综合评判法结合的多参数综合判断准则，利用判断准则对预测数据和现场因素进行区分，确定突出风险预警等级，完成煤与瓦斯突出的智能预警。本发明充分利用现有试验研究，充分挖掘煤与瓦斯突出理论特征和数据关联，提高预警的准确性和适用性。

公开(公告)号：CN119534792A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411737879.8

申请日：2024-11-29

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 张超林 ,  李运富 ,  王恩元 ,  陈佳伟 ,  赵恩来 ,  程堡 ,  缪凯 ,  代艺锦 ,  刘文康

IPC: G01N33/22 ,  G01D21/02

Abstract: 本发明涉及主被动一体化同步诱发煤与瓦斯突出试验技术领域，公开了一种主被动一体化同步诱发煤与瓦斯突出试验装置及方法，包括试件腔体，其内部用于填充试验煤样；突出口结构设置于试件腔体一侧；加载单元设置于试件腔体内，加载单元用于控制试验煤样的扰动状态；诱突单元与突出口结构相连通，诱突单元用于控制突出口结构的敞开状态；处理单元用于获取试件腔体内的煤层扰动信号，并在煤层扰动信号达到预设阈值时，处理单元自动发出指令至诱突单元，并由诱突单元控制突出口结构敞开，本发明能够将主动诱突与被动诱突相结合，更接近现场实际情况，为煤矿安全开采提供指导作用。

公开(公告)号：CN119917840A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202510007344.3

申请日：2025-01-03

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 张超林 ,  缪凯 ,  王恩元 ,  李忠辉 ,  刘晓斐 ,  王金鑫 ,  程堡 ,  陈佳伟

IPC: G06F18/213 ,  E21F17/18 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于T‑B细胞免疫算法的煤与瓦斯突出智能预警方法及系统，方法包括：获取煤矿内的多种监测数据；对所述监测数据进行预处理，得到已处理数据；利用深度学习组合模型对所述已处理数据进行降维和提取局部特征值；设置特征值阈值，根据所述特征值阈值和所述局部特征值，对所述已处理数据进行筛选，得到异常数据和正常数据；构建T‑B细胞免疫识别模型，将所述异常数据输入至所述T‑B细胞免疫识别模型；设置危险等级的预警阈值，根据T细胞产生的检测器类型结合设定的阈值共同输出危险等级，以实现煤与瓦斯突出智能预警。本发明创新性地将T‑B细胞免疫算法与成熟的井下物联网系统相结合，提高事故预警的可靠性和准确性。

公开(公告)号：CN119129408A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411234338.3

申请日：2024-09-04

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 张超林 ,  陈佳伟 ,  王恩元 ,  李忠辉 ,  刘晓斐 ,  王金鑫 ,  刘玉冰 ,  殷山 ,  刘泉霖 ,  李运富

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442 ,  G06F111/18

Abstract: 本发明公开了试验‑理论‑数据混合驱动的煤与瓦斯突出智能预警方法，包括：构建试验‑理论‑数据混合驱动模型；基于试验‑理论‑数据混合驱动模型，构建数字孪生虚拟模型；利用数字孪生虚拟模型实时推演和反馈井下场景和数据，对数据进行预处理，构建深度学习组合模型，将预处理后的数据输入深度学习组合模型，提取并赋权孪生数据特征，输出预测数据；构建阈值法、动态趋势法、综合评判法结合的多参数综合判断准则，利用判断准则对预测数据和现场因素进行区分，确定突出风险预警等级，完成煤与瓦斯突出的智能预警。本发明充分利用现有试验研究，充分挖掘煤与瓦斯突出理论特征和数据关联，提高预警的准确性和适用性。