-
公开(公告)号：CN119164900B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411648488.9
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东大学
IPC: G01N21/25 , G01N15/0227 , G01V8/10 , G01S17/08 , G01S7/48 , G06V20/10 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及煤矸分类识别技术领域，特别是涉及基于高光谱成像和激光测距的煤矸石识别方法与系统，所述方法包括：将高光谱图像数据映射到激光测距数据的三维点云上，得到映射结果；采用训练后的网络模型，对映射结果提取出多尺度的空间特征和多尺度的光谱特征；对提取的特征进行融合，然后基于融合后的特征，生成候选目标区域；对候选目标区域进行分类，得到煤矸石的分类结果；基于激光测距数据，构建煤表面的三维模型；对所述煤表面的三维模型，生成三角网格模型；对三角网格模型进行平滑处理，得到重构模型；基于重构模型，确定煤块的粒度；基于光谱数据，对煤炭的岩相特征进行鉴定，区分不同种类的煤炭。提高了煤矸石分拣的准确性和效率。
-
公开(公告)号：CN119151936B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411648452.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/41 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于煤岩碳含量检测技术领域，具体公开了一种基于多特征图像光谱技术的煤岩碳含量检测方法与系统，方法包括：构建典型煤岩类型及其对应的特征光谱和纹理特征数据库；对混合样品光谱图像中每个像素点的图像类别进行文本标注；将数据库中的数据作为源域数据，将待测煤岩样品的高光谱数据作为目标域数据，通过迁移学习实现对目标域待测煤岩样品的煤岩分类；对于识别得到的煤炭样品，识别得到煤炭样品光谱图像上每一个像素点是否含有碳含量；对于具有碳含量的像素点，利用训练好的碳含量预测模型，得到煤炭样品光谱图像上每个像素点的碳含量，保证了煤岩碳含量的快速准确检测。
-
公开(公告)号：CN119167238B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411648450.1
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/2431 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06F18/214 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种基于钻进参数与成像高光谱的煤岩界面识别方法及系统，涉及煤岩界面识别技术领域，包括：实时采集地层钻孔施工过程中的钻进参数数据；基于所采集的数据，滤除钻孔机械参数对钻进速度的影响，获取钻进过程指数数据，再经预处理后，获取当前有效钻进时段的钻进信号时序数据；提取钻进信号的时频域特征，并通过第一分类模型，输出煤岩界面的初步识别结果；若初步识别出煤岩界面，则收集该煤岩界面钻进前后设定范围内的钻孔钻屑，并扫描获取成像高光谱数据，以此进行煤岩界面的二次识别并输出；若未识别出煤岩界面，则重复进行下一时段的钻进参数数据采集及识别。本发明可实现更低成本、更高精度的煤岩界面识别。
-
公开(公告)号：CN119164900A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411648488.9
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东大学
IPC: G01N21/25 , G01N15/0227 , G01V8/10 , G01S17/08 , G01S7/48 , G06V20/10 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及煤矸分类识别技术领域，特别是涉及基于高光谱成像和激光测距的煤矸石识别方法与系统，所述方法包括：将高光谱图像数据映射到激光测距数据的三维点云上，得到映射结果；采用训练后的网络模型，对映射结果提取出多尺度的空间特征和多尺度的光谱特征；对提取的特征进行融合，然后基于融合后的特征，生成候选目标区域；对候选目标区域进行分类，得到煤矸石的分类结果；基于激光测距数据，构建煤表面的三维模型；对所述煤表面的三维模型，生成三角网格模型；对三角网格模型进行平滑处理，得到重构模型；基于重构模型，确定煤块的粒度；基于光谱数据，对煤炭的岩相特征进行鉴定，区分不同种类的煤炭。提高了煤矸石分拣的准确性和效率。
-
公开(公告)号：CN119145861B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411648447.X
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东大学
IPC: E21C41/18 , E21C35/24 , E21C35/00 , E21C39/00 , E21B49/00 , E21B49/08 , G06F18/25 , G06F18/2433 , G06V10/764 , G06N20/00 , G01V11/00 , G01N33/22 , G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明属于煤矿井巷开采技术领域，具体公开了一种基于声光电多源数据融合的煤矿井巷综合开采方法及系统，方法包括：判断钻进过程是否存在安全风险；获取采煤过程中截割头的截齿温度，利用煤岩识别模型，得到煤岩的初步识别结果；获取输送过程中煤岩样品的反射光谱，通过机器学习得到煤岩的二次识别结果；对煤岩的初步识别结果和二次识别结果进行联合分析，得到最终的煤岩识别结果；对煤炭样品进行元素测试，利用煤质指标的预测模型，得到灰分、发热量、挥发分和硫分的定量检测结果，基于所述定量检测结果确定煤炭类型，进而实现对不同类型煤炭的分选。本发明能够实现煤矿安全开采‑煤岩高效识别‑煤炭智能优选的一体化连续进行。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119167238A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411648450.1
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/2431 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06F18/214 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种基于钻进参数与成像高光谱的煤岩界面识别方法及系统，涉及煤岩界面识别技术领域，包括：实时采集地层钻孔施工过程中的钻进参数数据；基于所采集的数据，滤除钻孔机械参数对钻进速度的影响，获取钻进过程指数数据，再经预处理后，获取当前有效钻进时段的钻进信号时序数据；提取钻进信号的时频域特征，并通过第一分类模型，输出煤岩界面的初步识别结果；若初步识别出煤岩界面，则收集该煤岩界面钻进前后设定范围内的钻孔钻屑，并扫描获取成像高光谱数据，以此进行煤岩界面的二次识别并输出；若未识别出煤岩界面，则重复进行下一时段的钻进参数数据采集及识别。本发明可实现更低成本、更高精度的煤岩界面识别。
-
公开(公告)号：CN119151936A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411648452.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/41 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于煤岩碳含量检测技术领域，具体公开了一种基于多特征图像光谱技术的煤岩碳含量检测方法与系统，方法包括：构建典型煤岩类型及其对应的特征光谱和纹理特征数据库；对混合样品光谱图像中每个像素点的图像类别进行文本标注；将数据库中的数据作为源域数据，将待测煤岩样品的高光谱数据作为目标域数据，通过迁移学习实现对目标域待测煤岩样品的煤岩分类；对于识别得到的煤炭样品，识别得到煤炭样品光谱图像上每一个像素点是否含有碳含量；对于具有碳含量的像素点，利用训练好的碳含量预测模型，得到煤炭样品光谱图像上每个像素点的碳含量，保证了煤岩碳含量的快速准确检测。
-
公开(公告)号：CN119412023A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411602090.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 山东大学 , 中国国家铁路集团有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于光谱分析的随钻地化信息测试方法与系统，涉及随钻地化信息测试技术领域，该系统包括：钻进模块，用于对隧道掌子面进行钻孔和岩渣冲洗；岩渣提取模块，用于自动化收集钻进过程中的冲洗液，对冲洗液进行多层过滤和干燥后，提取干燥的岩渣岩粉；地化信息采集模块，用于利用探头测试采集所述岩粉岩渣的光谱数据和元素数据；地化信息分析模块，包括控制单元和数据处理单元；其中，控制单元用于控制钻进模块、岩渣提取模块和地化信息采集模块的运行；数据处理单元用于采用基于MMCA‑Net的多模态融合识别模型对采集的光谱数据和元素数据进行融合识别分析，高效、准确识别掌子面岩体岩石的元素和矿物的种类及含量。
-
公开(公告)号：CN118940196B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411418810.9
申请日：2024-10-12
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及不良地质识别技术领域，具体公开了一种基于知识与数据双驱动的地质异常识别方法及系统，方法包括：构建不良地质地物特征数据库；构建地质异常空间关系知识库；筛选出反映隧道前方不良地质存在的物探法反常指标集合；对反常指标集合进行词嵌入，得到反常指标矩阵；获取隧道开挖中阶段性揭露的不良地质空间信息，形成空间特征集合；对空间特征集合进行词嵌入，得到语义向量矩阵；对反常指标矩阵和语义向量矩阵分别进行特征提取，得到数据特征序列和知识特征序列；使用稀疏自动编码器对数据特征序列和知识特征序列进行特征融合，基于融合后的特征，利用分类器得到不良地质识别结果。本发明提高了隧道不良地质预报的可解释性。
-
公开(公告)号：CN119145861A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411648447.X
申请日：2024-11-19
Applicant: 山东大学
IPC: E21C41/18 , E21C35/24 , E21C35/00 , E21C39/00 , E21B49/00 , E21B49/08 , G06F18/25 , G06F18/2433 , G06V10/764 , G06N20/00 , G01V11/00 , G01N33/22 , G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明属于煤矿井巷开采技术领域，具体公开了一种基于声光电多源数据融合的煤矿井巷综合开采方法及系统，方法包括：判断钻进过程是否存在安全风险；获取采煤过程中截割头的截齿温度，利用煤岩识别模型，得到煤岩的初步识别结果；获取输送过程中煤岩样品的反射光谱，通过机器学习得到煤岩的二次识别结果；对煤岩的初步识别结果和二次识别结果进行联合分析，得到最终的煤岩识别结果；对煤炭样品进行元素测试，利用煤质指标的预测模型，得到灰分、发热量、挥发分和硫分的定量检测结果，基于所述定量检测结果确定煤炭类型，进而实现对不同类型煤炭的分选。本发明能够实现煤矿安全开采‑煤岩高效识别‑煤炭智能优选的一体化连续进行。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.02 seconds)
