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公开(公告)号：CN118311656A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410397865.X
申请日：2024-04-03
申请人： 昆明理工大学 , 云南卫士盾科技有限公司 , 中铁一局集团第四工程有限公司
摘要： 本发明涉及一种高阶交错网格与PML的隧道超前探测地震反射波场衰减方法。为了模拟地震波传播，需要引入吸收边界，这种边界并不真实存在于地下介质，地震波传播到此处不会产生反射。本方法采用了高阶交错网格有限差分法来求解一阶速度‑应力弹性波方程。通过这种方法，获取任意时刻的波场信息，从而更准确地模拟地震波在地下介质中的传播过程。最后，为了解决人为边界可能造成的反射问题，本发明采用了新衰减函数的PML(完美匹配层)吸收边界处理方法。这种方法能够有效地吸收地震波，避免反射的产生，从而确保模拟的稳定性和准确性。总体而言，本发明提供了一种精确、稳定的隧道超前探测正演模拟方法，有效解决了人为边界反射问题。
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公开(公告)号：CN117892957A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410057270.X
申请日：2024-01-16
申请人： 昆明理工大学 , 云南卫士盾科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q10/0637 , G06F30/27 , G06Q10/0635 , G06F111/04
摘要： 本发明矿山事故灾难应急资源定位‑分配区间多阶段随机规划方法，包括：分别建立单周期内多个观测时刻下的灾情信息更新的单次决策模型和多周期的贝叶斯序贯决策的矿山事故灾难应急资源分配模型，融合这两个模型构建三级复杂路网的矿山事故灾难应急资源决策的区间多阶段随机规划IMSLP模型，再对IMSLP模型进行处理，将多目标决策问题转化为单目标决策问题中的最优停止问题进行求解。本发明能得出基于三级复杂路网在不同灾情情景下矿山事故灾难应急资源定位‑分配全过程的区间多阶段随机规划IMSLP模型并得到各个周期的车辆选址、路径选择和矿山事故灾难应急资源配送决策，实现对灾情全过程更全面的预测，以便提出更针对性的应急方案。
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公开(公告)号：CN117312766A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311105974.1
申请日：2023-08-30
申请人： 昆明理工大学 , 云南卫士盾科技有限公司 , 四川卫士盾安全技术有限公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/25 , G06F30/23 , G06F111/10
摘要： 本发明提供了一种电磁探测数据联合反演和NSCT的矿井采掘工作面富水区识别方法。该方法首先利用矿井采掘工作面电磁数据联合反演得到电阻率和磁化率参数；其次根据电阻率和磁化率参数通过COMSOL有限元软件进行电磁探测数值模拟，分别得到电阻率和磁化率图像；再次对得到的电阻率和磁化率图像利用NSCT分解为低频子带图像和高频子带图像；然后，设计基于加权平均和新度量参数的融合规则，并分别对低频子带图像和高频子带图像进行融合；之后再利用NSCT反变换得到包含电阻率和磁化率信息的融合图像。最后，将融合结果与先验资料进行对比，表明这一方法有效可靠，为矿井顶板富水区的精确识别和快速定位提供了一种新的解决思路。
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公开(公告)号：CN114114436B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202111214742.0
申请日：2021-10-19
申请人： 昆明理工大学 , 云南卫士盾科技有限公司
摘要： 本发明涉及矿井无线电磁波混合煤岩勘探的折射与反射图像融合成像方法，属矿井工程物探领域。本发明首先基于麦克斯韦方程求解得出电磁波在有耗媒质中的传播过程中的相位衰减系数，振幅衰减系数；再求三层煤岩介质模型反射系数和折射系数；根据三层煤岩介质模型反射系数和折射系数，求解三层煤岩介质模型，再根据相位衰减系数，振幅衰减系数计算出第二层介质和第三层介质交界面处的反射波强度、折射波强度，根据反射波强度、折射波强度分别得到反射波图像和折射波图像；对反射波图像和折射波图像进行图像灰度化、降噪、融合，从而将反射波图像和折射波图像融合。本发明通过改善原始瞬变电磁波成像与构造方式，使得煤岩图像识别的实时性得到更好的改善。
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公开(公告)号：CN113190535B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110067003.7
申请日：2021-01-19
申请人： 云南卫士盾科技有限公司 , 昆明理工大学
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N3/0442 , E21F17/18
摘要： 本发明涉及基于改进灰色‑长短期记忆神经网络组合模型的瓦斯浓度预测方法，包括：采集传感器数据、数据预处理、数据标准化、灰色预测模型的构建、改进灰色预测模型的构建、长短期记忆神经网络的构建、改进灰色—长短期记忆神经网络组合预测模型的构建，模型的检验，所述组合预测模型包括：利用指数型灰色作用量代替原有的静态灰色作用量对灰色预测模型进行改进构造出长短期记忆神经网络预测模型，利用集成学习的方法将改进灰色预测模型和长短期记忆神经网络相结合进而建立改进灰色—长短期记忆神经网络组合预测模型，并采用实际数据和评价指标进行考察组合模型的准确性。本发明能以高精度预测出瓦斯浓度序列。
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公开(公告)号：CN112905950B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110066968.4
申请日：2021-01-19
申请人： 云南卫士盾科技有限公司 , 昆明理工大学
IPC分类号： G06F17/11 , G06Q10/0637 , G06Q50/02 , G06Q50/26
摘要： 本发明涉及基于矿山事故的应急信息接收量模型构建方法，包括：对不同时刻矿山企业得到的信息量进行参数设定，对不同时刻传播过程中的损耗值进行参数设定；分别得到监管部门和救援队经过损耗后的信息接收量；给监管部门和救援队分别设置了一个信息量接收阈值参数，当传输的灾情信息量大于阈值的部分才可以被接收，其余无用信息经排序后被剔除，分别得到监管部门和救援队经过相应阈值后的信息接收量。本发明构建了矿山企业到救援队、矿山企业到监管部门、矿山企业‑监管部门‑救援队应急信息上报接收量模型、监管部门‑救援队、监管部门‑矿山企业决策信息下行接收量模型，用于为在人员安排、资源合理配置方面作出辅助支撑决策作用。
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公开(公告)号：CN114611406A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210281912.5
申请日：2022-03-22
申请人： 中铁一局集团第四工程有限公司 , 昆明理工大学 , 云南卫士盾科技有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/02
摘要： 本发明基于SSA‑CIRCLE‑ELM模型的煤层瓦斯涌出量预测方法，属于瓦斯预测技术领域。本发明方法包括：利用CIRCLE混沌映射对麻雀搜索算法的搜索空间进行初始化；再使用麻雀搜索算法优化极限学习机的SLFN节点，使其参数生成连续概率分布；构建多维状态矩阵，使用极限学习机对多维状态矩阵进行特征映射并使其误差函数最小；再利用优化后极限学习机对瓦斯数据进行预测。本发明能构建出SSA‑CIRCLE‑ELM模型的煤层瓦斯涌出量预测方法。
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公开(公告)号：CN114581354A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210330622.5
申请日：2022-03-31
申请人： 昆明理工大学 , 云南卫士盾科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种采用特征相似性分析和多卷积稀疏表示的矿山掘进巷道顶板变形图像融合方法。该方法首先对图像的形式化描述；其次对两不同传感器相同采样时间获取的原始图像进行图像分解，得到原始图像的背景的细节两个子图像；再次对分解得到的细节层和背景层分别时空特征相似性分析，有效区分两个细节层之间和两个背景层之间的互补与冗余特征，确定图像在下一步融合时的重要程度系数；再次实现对背景层和细节层的分别融合；之后进行图像细节层与背景层的叠加融合，实现图像重构。最后、向后滑动处理图像位置，并重复进行图像分解、融合和重构几个步骤，直至融合完所有的图像帧，实现巷道顶板变形时间维动态演化过程图像融合。
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公开(公告)号：CN114114436A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111214742.0
申请日：2021-10-19
申请人： 昆明理工大学 , 云南卫士盾科技有限公司
摘要： 本发明涉及矿井无线电磁波混合煤岩勘探的折射与反射图像融合成像方法，属矿井工程物探领域。本发明首先基于麦克斯韦方程求解得出电磁波在有耗媒质中的传播过程中的相位衰减系数，振幅衰减系数；再求三层煤岩介质模型反射系数和折射系数；根据煤岩模型反射系数和折射系数，求解三层煤岩介质模型，再根据相位衰减系数，振幅衰减系数计算出第二层介质和第三层介质交界面处的反射波强度、折射波强度，根据反射波强度、折射波强度分别得到反射波图像和折射波图像；对反射波图像和折射波图像进行图像灰度化、降噪、融合，从而将反射波图像和折射波图像融合。本发明通过改善原始瞬变电磁发成像与构造方式，使得煤岩图像识别的实时性得到更好的改善。
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公开(公告)号：CN117454762B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311418898.X
申请日：2023-10-30
申请人： 昆明理工大学 , 云南卫士盾科技有限公司 , 四川卫士盾安全技术有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及Markov‑神经网络的穿煤隧道掌子面瓦斯浓度预测方法，属隧道工程施工过程灾害监测预测领域，包括：根据穿煤隧道掌子面瓦斯浓度相关历史数据集，对数据进行清洗后获取对应穿煤隧道掌子面瓦斯浓度数据流矩阵；将处理后的穿煤隧道掌子面瓦斯浓度数据流矩阵构造马尔可夫先验模型；处理后的数据将作为基于高斯注意力机制优化的深度神经网络的输入，其包括主干模块、场景建模模块、上下文交叉注意模块和预测模块，设置参数，预测穿煤隧道掌子面瓦斯浓度。本发明构造马尔可夫先验模型并在卷积‑门控循环单元神经网络中加入高斯注意力机制，在保持输入穿煤隧道掌子面瓦斯浓度数据流的空间拓扑结构的同时，有效地利用近程、远程对应关系。
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