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公开(公告)号:CN118134243A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410096809.2
申请日:2024-01-24
申请人: 华亭煤业集团有限责任公司 , 中国矿业大学(北京)
IPC分类号: G06Q10/0635 , G06N20/00 , G01D21/02
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习多指标气体煤自燃温度预测方法,涉及煤自燃温度预测技术领域,包括以下步骤:S101、使用地理信息系统划分煤储存或运输场所的区域,将其细分成多个子区域,每个子区域具有相对均匀的空间特征,并将每个子区域进行初始编号。本发明通过地理信息系统精细划分煤储存场所,提高了对空间异质性的准确考虑,为深度学习模型提供更准确的输入,标注多指标数据确保模型更精准地评估每个子区域的自燃风险,结合地理信息和多指标数据提高了整体预测的准确性,建立在每个子区域内的深度学习模型实现了全面考虑多因素对自燃风险的影响,实时监测和风险信号生成机制及时提醒工作人员,迅速采取措施,降低潜在损失。