近红外光谱煤岩识别算法及风速影响研究

来源 :中国矿业大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:yuan002003
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煤炭作为我国的基础和传统能源,是国家安全和国民经济稳定发展的重要支撑和保障,如今在能源领域依然扮演着不可或缺的角色。工作面无人化和智能化开采是实现煤矿安全、高效生产的有效途径和迫切需求。煤岩识别技术作为实现工作面无人化和智能化开采的关键技术之一,也是实现环境智能感知、精准识别的核心技术。近红外光谱煤岩识别技术是根据煤与岩石物质成分的差异导致其反射光谱特征不同这一基本原理对煤岩进行识别和区分,然而在实际生产应用中,工作面工况复杂多变导致识别率偏低的情况尚未得到有效解决。本文从实验室搭建的光谱采集装置分别获取在运动状态下、不同风速条件下的煤岩反射光谱数据,结合静态数据,基于深度学习算法,探究煤岩光谱曲线与煤岩性态的内在关系和规律,得到在这三种条件下煤岩识别准率最高的识别方法,探究风速对近红外光谱煤岩识别的影响,为以后复杂井下环境的煤岩识别技术提供方法支持和理论指导。本文的主要工作和研究成果如下:(1)设计近红外光谱煤岩识别动态数据采集平台,选取具有代表性的23种煤和岩石作为样本,并将它们制成不同颗粒状态下的100组样本,分别测出它们在运动状态下的煤岩反射光谱数据,分析其光谱特征和产生机理,为复杂工况下煤岩反射光谱识别方法的研究奠定基础;根据综放工作面测得的实际环境参数,搭建风速对近红外光谱煤岩识别影响的实验平台,选取4种有代表性的煤岩样本,在8种与风速有关的工况环境下测得32组数据,为后面的算法提供数据支持;(2)以理想状态下采集的75种煤岩反射光谱数据作为静态数据,以近红外光谱煤岩识别动态数据采集平台上获得的100组煤岩反射光谱数据作为动态数据,以风速对煤岩识别影响实验平台上测得的32组数据作为复杂工况数据;选取75组静态数据、100组动态数据里的前75组、32组工况数据分别使用深度学习算法进行煤岩识别,包括CNN算法、CN算法、TCN算法。通过控制变量,可以得到:三种算法处理静态数据得到的识别率分别为93.3%,93.3%,80%;处理动态数据得到的识别率分别为80%,60%,80%;处理工况数据时得到的识别率分别为通过两组数据的进一步比较可以得出:50%,50%,75%。分析可得:在处理静态数据时CN算法对煤岩光谱数据的识别效果更好;在处理动态数据时CNN算法的识别效果更好;在处理工况数据时TCN算法的识别效果最好;每种算法对静态数据的识别效果整体优于动态数据,对工况数据的处理效果最差。为了提高工况数据的识别率,考虑采集数据的时序性和数据集之间的时空耦合性,以TCN算法为主要算法进行改进。分别引入静态数据、动态数据作为训练集,扩大样本容量,得到组合状态下识别正确率大大提高,对测试集进行检验时识别正确率为100%,可见引入静态、动态数据有助于提高工况数据的识别率,增大样本数据容量可以提高深度学习算法的准确率和鲁棒性;(3)对所选取4种煤岩样本分别在8种工况下的煤岩光谱数据进行特征分析和机理研究,得出在6m/s和9m/s风速条件下煤岩光谱数据特征更明显;使用TCN算法对不同风速条件下的煤岩光谱曲线进行识别检验,得出在风速3m/s、9m/s和无风无尘时识别率最高,综合光谱特征分析结果可以得到:在9m/s风速条件下有利于煤岩光谱识别。对塔山煤矿8222综放工作面放煤空间的简化结果进行三维建模和流体仿真分析,得出9m/s风速时,空气幕对减小光谱采集区域内粉尘浓度具有显著作用,在此风速条件下煤岩识别效果最好。该论文有图40幅,表6个,参考文献121篇。
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