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公开(公告)号：CN113408322A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202010183067.9
申请日：2020-03-16
申请人： 大同煤矿集团有限责任公司 , 中国矿业大学(北京)
摘要： 本发明公开了一种矿井中突透水情景的判识方法及装置，所述方法包括：获取部署于矿井各巷道中的各监测设备当前监测的水流数据，组成当前的监测数据向量h1；将h1输入到分类器，获取所述分类器输出的h1对应的情景类；根据h1对应的情景类中的情景数据向量所涉及的突水或透水情景，判识当前的突水或透水情景；其中，所述分类器是预先通过分类为不同情景类的情景数据样本集训练得到的。应用本发明能够基于矿井的巷道中各监测设备当前监测的水流数据，快速地判识出矿井中的突透水情景，以便及时开展相应的应急救援与处置。
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公开(公告)号：CN111582536A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010206984.4
申请日：2020-03-23
申请人： 中国矿业大学(北京) , 大同煤矿集团有限责任公司
摘要： 本发明说明书一个或多个实施例提供一种基于特征学习的隐伏断层预测方法、装置、设备及介质，其中的方法包括：根据采掘区的揭露信息得到断层属性信息，按照预设规则对所述断层属性信息进行处理以得到断层样本数据；将断层样本数据以走向特征聚类得到井田断层发育的各优势走向簇，所述走向特征的最佳分组数由轮廓系数确定；在断层走向特征聚类的基础上，对各所述优势走向簇以为断层定义的距离为特征再次进行聚类，得到井田内发育的各断层带。本发明先后采用走向和距离特征识别了断层带，定义了断层带的延伸指数、缓冲半径、落差期望以分别刻画断层带走向上的延伸、倾向上的离散、和落差特征，实现了煤矿采掘工作面前方隐伏断层的定量化预测。
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公开(公告)号：CN113408322B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202010183067.9
申请日：2020-03-16
申请人： 大同煤矿集团有限责任公司 , 中国矿业大学(北京)
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/762 , E21F17/00 , E21F17/18
摘要： 本发明公开了一种矿井中突透水情景的判识方法及装置，所述方法包括：获取部署于矿井各巷道中的各监测设备当前监测的水流数据，组成当前的监测数据向量h1；将h1输入到分类器，获取所述分类器输出的h1对应的情景类；根据h1对应的情景类中的情景数据向量所涉及的突水或透水情景，判识当前的突水或透水情景；其中，所述分类器是预先通过分类为不同情景类的情景数据样本集训练得到的。应用本发明能够基于矿井的巷道中各监测设备当前监测的水流数据，快速地判识出矿井中的突透水情景，以便及时开展相应的应急救援与处置。
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公开(公告)号：CN111582536B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202010206984.4
申请日：2020-03-23
申请人： 中国矿业大学(北京) , 大同煤矿集团有限责任公司
摘要： 本发明说明书一个或多个实施例提供一种基于特征学习的隐伏断层预测方法、装置、设备及介质，其中的方法包括：根据采掘区的揭露信息得到断层属性信息，按照预设规则对所述断层属性信息进行处理以得到断层样本数据；将断层样本数据以走向特征聚类得到井田断层发育的各优势走向簇，所述走向特征的最佳分组数由轮廓系数确定；在断层走向特征聚类的基础上，对各所述优势走向簇以为断层定义的距离为特征再次进行聚类，得到井田内发育的各断层带。本发明先后采用走向和距离特征识别了断层带，定义了断层带的延伸指数、缓冲半径、落差期望以分别刻画断层带走向上的延伸、倾向上的离散、(56)对比文件孙振宇等“.基于SVM算法的地震小断层自动识别”《.煤炭学报》.2017,第42卷(第11期),2945-2952.刘栋等.“用沙坝断层滑移型微震事件群活动特征分析”《.安全与环境学报》.2018,第18卷(第3期),1036-1040.Qiang Wu et al.“Prediction ofconcealed faults in front of a coalfaceusing feature learning”《.Bulletin ofEngineering Geology and the Environment》.2020,4191–4204.来骥;盛红雷.基于聚类分析的复杂网络链路预测性能研究《.计算技术与自动化》.2020,第38卷(第4期),144-150.刘敬寿;丁文龙;肖子亢;戴俊生.储层裂缝综合表征与预测研究进展《.地球物理学进展》.2019,第34卷(第6期),2283-2300.胡幸平;崔效锋.华北地区中部地震精定位与构造应力场研究《.震灾防御技术》.2013,第8卷(第4期),351-360.
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公开(公告)号：CN111832506B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010701602.5
申请日：2020-07-20
申请人： 中国矿业大学 , 大同煤矿集团有限责任公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/13 , G06Q10/0639 , G06Q50/02
摘要： 一种基于长时序植被指数的重建植被遥感判别方法，适用于矿山生态环境监测技术领域。通过植被的长时序植被指数，在进过噪声识别与预测值计算后基于傅里叶级数与最小二乘法构建植被生长曲线，进一步得到区域植被在时序年份内的年度植被指数均值，利用线性拟合计算每5年间植被指数的变化趋势，通过某一时点过去与未来5年间变化趋势的差异度作为判别指标，当差异度超过设置的阈值时则认定为重建植被且差异度最大的年份为植被重建起始时间。其有效反映了植被完整的生长过程从而减少了单一时点数据的片面性，噪声识别与预测值计算提高了时序数据的精确度，而植被生长趋势差异度作为判别指标减少了单一年份的异常数据对植被整体生长趋势的影响。
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公开(公告)号：CN111832506A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010701602.5
申请日：2020-07-20
申请人： 大同煤矿集团有限责任公司 , 中国矿业大学
摘要： 一种基于长时序植被指数的重建植被遥感判别方法，适用于矿山生态环境监测技术领域。通过植被的长时序植被指数，在进过噪声识别与预测值计算后基于傅里叶级数与最小二乘法构建植被生长曲线，进一步得到区域植被在时序年份内的年度植被指数均值，利用线性拟合计算每5年间植被指数的变化趋势，通过某一时点过去与未来5年间变化趋势的差异度作为判别指标，当差异度超过设置的阈值时则认定为重建植被且差异度最大的年份为植被重建起始时间。其有效反映了植被完整的生长过程从而减少了单一时点数据的片面性，噪声识别与预测值计算提高了时序数据的精确度，而植被生长趋势差异度作为判别指标减少了单一年份的异常数据对植被整体生长趋势的影响。
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