-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107728218B
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201710974560.0
申请日：2017-10-18
IPC: G01V3/12
Abstract: 本发明公开了一种煤岩破裂同源电磁信号判别方法，本发明物理意义明确、可操作性强，方法中涉及的计算参数及判别步骤均适于编程实现；该方法不仅能够识别出不同电磁辐射仪监测到的同源电磁信号，而且能自动计算出同源电磁信号的到时时差，有效解决依靠人工进行同源电磁信号判别、电磁信号到时标定及到时时差计算存在的主观性强、偏差大、费时费力等问题，为解决电磁辐射源定位难题提供支撑。
-
公开(公告)号：CN107843874A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201711052286.8
申请日：2017-10-31
IPC: G01S5/04
Abstract: 本发明公开了一种煤岩动力灾害前兆电磁辐射定位煤岩主破裂的方法，该方法在井下巷道布置4组以上三分量电磁传感器，每组传感器由相互正交的三个定向电磁信号接收天线组成，通过监测主机采集电磁信号，其利用原子时钟保证不同传感器接收信号严格同步；利用电磁信号频率作为特征参数，选取并确保不同天线接收到的是同一破裂产生的电磁信号，分别对每组电磁信号传感器的三个通道的信号强度进行矢量叠加，确定其所在位置磁感线的方向；根据磁感线方向，求出与其垂直的传播方向平面；多组传感器确定的电磁传播方向平面相交确定煤岩破裂位置。
-
公开(公告)号：CN116990648B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311243596.3
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01R31/12 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于一维空洞卷积神经网络的故障电弧检测方法，其包括以下步骤：S1.故障电弧实验与电流波形分析；S2.模型构建；S3.基于1D‑DCNN检测故障电弧，针对串联故障电弧不易检测问题，搭建点接触式串联故障电弧实验平台，采集了单负载和双支路负载正常工作与发生故障时干路电流数据，建立了以半个周期为样本的故障电弧数据库，进一步提出一维空洞卷积神经网络端到端故障电弧检测模型，该模型从高采样率电流数据中自主学习特征，无需人工提取特征，能够同时进行故障电弧检测与故障负载类型辨识，通过测试集验证模型性能，所提模型对负载分类准确率为99.95%，负载状态检测准确率为99.67%，总体准确率为99.62%，能够满足故障电弧检测的准确率要求。
-
公开(公告)号：CN115711157B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211417822.0
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京科技大学
IPC: E21F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于采动磁场分布式监测的煤层突出危险区域识别方法，所述方法包括：选择待掘进煤层工作面作为识别的目标巷道，将其底板抽放巷或者顶板抽放巷作为监测地点；将多个磁场传感器按预设的间隔距离布置在底板抽放巷或者顶板抽放巷靠近煤层的一侧；测试监测地点煤岩体的初始磁场强度E0作为背景值；实时监测煤层掘进过程中煤岩体的磁场强度E，计算相对磁场强度W；实时绘制各个磁场传感器的相对磁场强度W曲线；利用相对磁场强度W曲线判断磁场传感器周围区域的煤层突出危险性，利用相对磁场强度W的24小时平均值Wd绘制的等值线图识别待掘进煤层突出危险区。本发明能够提高煤层突出危险识别的可靠性和准确率。
-
公开(公告)号：CN113914932B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202010654402.9
申请日：2020-07-08
IPC: E21F17/18
Abstract: 本发明公开了利用震动波断层扫描识别煤与瓦斯突出危险区域的方法，包括以下步骤：步骤1，安装微震监测系统；步骤2，利用微震监测系统采集分析震动波传播信息和震源多维震动信息；步骤3，采用震动波波速信息对煤岩层的断层扫描，利用震动波波速异常系数区域预测应力异常区Q1；利用微震频次、震源集中度等预测地质异常区Q2，采用微震能量、频次等动态识别采掘扰动异常区Q3；步骤4，将Q1、Q2和Q3共同组成煤与瓦斯突出危险区域Q；步骤5，利用突出综合预警指数I综定量化确定煤与瓦斯突出危险区域的危险程度，并进行煤与瓦斯突出危险分级；步骤6，根据不同危险级别制定相应的防治措施。
-
-
-
-
Search Results
25
records
(took 0.045 seconds)
