【摘 要】
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针对煤矿围岩应力在线监测困难、灾害预警能力较弱的问题,通过自主设计的基于LoRa协议的围岩应力无线传感器和无线网关,实现了对井下围岩应力灾变的信息采集与数据传输.在围岩应力实时监测数据的基础上,应用深度学习理论,提出了应用自适应矩估计优化算法的深度循环神经网络围岩灾变预警模型(Adam-DRNN),构建了高应力围岩灾变信息捕捉及智能预警系统.试验结果表明,Adam-DRNN预警模型具有较高的准确度和较强的泛化能力,与BP神经网络预警模型、支持向量回归预警模型和差分自回归移动平均预警模型相比较,预测效果分别
【机 构】
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陕西煤业化工技术研究院有限责任公司现代煤炭开采技术研究所,陕西西安 710065;西安科技大学计算机科学与技术学院,陕西西安 710054;陕西煤业股份有限公司,陕西西安 710065;西安峻茂信息科
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针对煤矿围岩应力在线监测困难、灾害预警能力较弱的问题,通过自主设计的基于LoRa协议的围岩应力无线传感器和无线网关,实现了对井下围岩应力灾变的信息采集与数据传输.在围岩应力实时监测数据的基础上,应用深度学习理论,提出了应用自适应矩估计优化算法的深度循环神经网络围岩灾变预警模型(Adam-DRNN),构建了高应力围岩灾变信息捕捉及智能预警系统.试验结果表明,Adam-DRNN预警模型具有较高的准确度和较强的泛化能力,与BP神经网络预警模型、支持向量回归预警模型和差分自回归移动平均预警模型相比较,预测效果分别提高了23.1％、2％和6.1％.高应力围岩灾变信息捕捉及智能预警系统实现了对工作面及巷道区域矿山压力的实时监控和智能预警,提高了矿井安全生产管理水平,具有较强的实用价值.
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铰接式卡车作为露天矿的主要运输设备,一旦发生火灾事故,将给矿山生产造成较大经济损失.铰接式卡车工作强度大、着火点多,其消防问题日益突出.通过对铰接式卡车火灾案例和火灾致因的分析,开展了基于多传感器融合的卡车发动机舱火灾探测系统研究,设计了基于铰接式卡车特殊环境的高效率超细干粉灭火方案,参照瑞典SP技术研究所发布的瑞典SP 5320《重型车辆机舱火灾探测系统试验方法》和瑞典SP 4912《车辆机舱灭火系统性能试验方法》,研制了卡车发动机舱火灾探测和灭火效能验证试验装置,针对探测系统设计了 13种火灾场景,针
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