公开(公告)号：CN117849735A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311748659.0

申请日：2023-12-15

Applicant: 国能神东煤炭集团有限责任公司 ,  中国神华能源股份有限公司神东煤炭分公司 ,  中国矿业大学(北京)

Inventor： 郭爱军 ,  关丙火 ,  许献磊 ,  朱鹏桥 ,  马正

IPC: G01S7/40 ,  G01S7/02 ,  G01S13/88 ,  G01V3/12

Abstract: 本申请提供了一种煤岩层位的确定方法、装置和煤岩识别系统。该方法包括：获取瞬时振幅图谱；从瞬时振幅图谱中选取波长在第一预定范围内的极值点，得到煤岩的粗略分界位置；采用追踪扫描叠加技术，从粗略分界位置中选取波长在第二预定范围内的极值点，得到煤岩的精确分界位置。该方案先通过希尔伯特变化得到的瞬时振幅谱上可以对识别“煤‑岩石”粗略分界位置，之后利用“追踪扫描叠加”识别“煤‑岩”精确分界位置，希尔伯特变化可以将信号中的特征提取出来，而追踪扫描叠加可以对数据进行叠加处理，保证了数据的准确性，这样可以通过粗略识别以及精细识别来识别到准确的煤岩层位，提高了煤岩识别的准确率。

公开(公告)号：CN119914316A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202311412147.7

申请日：2023-10-30

Applicant: 北京市政建设集团有限责任公司 ,  中国矿业大学(北京)

Inventor： 郭飞 ,  朱鹏桥 ,  姜瑜 ,  李泽华 ,  闫坤 ,  何心瑶 ,  郭腾

IPC: E21D11/10 ,  G01B15/02 ,  G01S13/88

Abstract: 本发明涉及一种基于约束定位的盾构隧道注浆层厚度智能检测方法，目的是实现盾构隧道注浆质量的实时、高效和智能检测。该方法步骤包括：1.基于探地雷达原始数据识别直达波，得到直达波的精确到达时间，并对原始数据进行预处理；2.根据隧道实际情况计算用于界面定位的约束量，也即电磁波在空气层、管片层和注浆层中的理论传播时间；3.根据直达波的精确到达时间和约束量依次预估“空气‑管片”、“管片‑注浆层”和“注浆层‑围岩”这三个界面的位置，也即这三个界面的反射波到达的大致时间；4.在三个界面反射波到达的大致时间附近的一个波长范围内分别搜寻三个界面反射波到达的精确时间，也即三个界面的精确位置；5.根据直达波的精确到达时间和三个界面反射波的精确到达时间，可以计算空气层、管片层和注浆层的厚度。该方法可以实时、准确获取空气层、管片层和注浆层的厚度，作为注浆质量评价的依据。

公开(公告)号：CN118037804A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202311438708.0

申请日：2023-11-01

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 朱鹏桥 ,  许献磊 ,  许艺炜 ,  彭苏萍

IPC: G06T7/60

Abstract: 本发明涉及一种基于人工神经网络的煤岩层位快速校正方法，目的是实现煤岩层位测量厚度的快速校正，降低层位厚度的测量误差，提高煤岩层位测量精度。该方法步骤包括：1.在对原始数据进行预处理后，通过层位追踪算法，得到“空气‑煤”界面曲线和“煤‑岩”界面曲线，从而计算得到空气层和煤层厚度的测量值；2.用尺子进行实际测量，得到每一个空气层厚度和煤层厚度的真实值；3.基于空气层的真实值及测量值构建空气层厚度快速校正数据集；4.基于空气层和煤层厚度的真实值及测量值构建煤层厚度快速校正数据；5.基于空气层厚度快速校正数据集，进行人工神经网络构建和训练；6.基于煤层厚度快速校正数据集，进行人工神经网络构建和训练；7.利用步骤5中训练后的神经网络模型进行空气层厚度的校正；8.利用步骤6中训练后的神经网络模型进行煤层厚度的校正。

公开(公告)号：CN118501834A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410564850.8

申请日：2024-05-09

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 朱鹏桥 ,  许献磊 ,  彭苏萍 ,  许艺炜

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/88 ,  G01S13/08 ,  G06F18/23 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于空气耦合式地质雷达的表面煤岩识别方法，旨在通过电磁波在煤岩表面的反射标准振幅，实现精准煤岩识别和煤层截割指导。该方法步骤包括：1.获取空气耦合地质雷达在不同性质煤岩表面反射的实际振幅，及地质雷达与煤岩表面之间的悬空距离；2.获取所述步骤S1中不同性质的煤岩表面反射的标准振幅；3.基于地质雷达悬空距离、实际振幅与标准振幅构建反射标准振幅预测数据集；4.针对步骤S3中反射标准振幅预测数据集，进行人工神经网络构建和训练；5.利用步骤S4得到的训练后的人工神经网络模型进行标准振幅预测。6.针对步骤S5中得到的标准振幅，进行聚类分析，平均绝对值较大的1类判别为岩，反之为煤。

公开(公告)号：CN119105100A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411216054.1

申请日：2024-09-02

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 朱鹏桥 ,  许献磊 ,  彭苏萍

IPC: G01V3/12 ,  G01S13/88 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明涉及一种基于地质雷达的放顶煤含矸量计算方法，目的是获取放顶煤开采过程中的煤层含矸量，为放煤自动化提供数据支撑，提高煤炭生产质量和生产效率。包括：采用地质雷达对不同含矸量的煤层进行探测，得到反射波数据，并进行预处理；利用预处理的数据计算不同含矸量对应的特征振幅；根据已知含矸量和对应的特征振幅建立含矸量计算模型；在放顶煤开采过程中采用地质雷达对放顶煤层进行探测，得到多道反射波数据，并进行预处理，计算每道数据的特征振幅；利用计算的多个特征振幅获得放顶煤层当前的校正特征振幅；通过当前的校正特征振幅和含矸量计算模型，计算放顶煤层当前的含矸量。本发明提高了含矸量计算的准确性和可靠性。