一种集成孤立树采样的瓦斯涌出量异常值数据检测方法

    公开(公告)号:CN117171691A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311216319.3

    申请日:2023-09-20

    发明人: 付华 许桐 邵靖宇

    摘要: 本发明设计一种集成孤立树采样的瓦斯涌出量异常值数据检测方法,利用孤立树采样模型随机切割特征空间数据样本的特点,减少正常样本与异常值的判别误报,并基于集成学习的思想,将所有孤立树作为一个整体,通过统计每棵孤立树中正异常样本的切割次数,动态设定孤立树子采样模型切割次数的权重值,以提升瓦斯涌出量异常值的检测精度和分类效率,实现瓦斯涌出量异常值的实时判别,保障现代化煤矿井下工作的安全性和可靠性;能够对煤矿井下监测传感器收集得到的瓦斯涌出量数据快速有效地进行异常值检测,提高瓦斯涌出量数据集的质量,为研究人员分析归纳井下瓦斯灾害提供可靠的数据支撑。

    一种含瓦斯煤破裂过程信号特征辨识方法

    公开(公告)号:CN117194960A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311235859.6

    申请日:2023-09-22

    摘要: 本发明设计一种含瓦斯煤破裂过程信号特征辨识方法,首先获取瓦斯信号,并对其进行去噪处理;基于去噪处理后得到的瓦斯信号,确定窗函数;利用辅助窗函数求取瓦斯信号的局域特性,表示出瓦斯信号能量的时频分布,通过时频分布就可以分析出含瓦斯煤破裂过程中瓦斯信号的特征,实现对含瓦斯煤破裂过程信号的特征辨识;本发明在时频混合空间对含瓦斯煤破裂过程所发信号进行分析的方法具有物理意义明确,具有计算方式简单且实施成本低的优点,时频分析方法给出了信号在特定时间及特定频率的能量分布,描述了含瓦斯煤破裂过程所发信号频率随时间变化的过程;得出的含煤瓦斯破裂过程中瓦斯信号的特征向量可以为下一步煤与瓦斯突出的预测提供理论支持。

    一种前后时序数据特征识别的瓦斯涌出量检测方法

    公开(公告)号:CN117171689A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311214302.4

    申请日:2023-09-20

    发明人: 付华 许桐 邵靖宇

    摘要: 本发明设计一种前后时序数据特征识别的瓦斯涌出量检测方法,涉及煤矿井下瓦斯灾害预防技术领域;建立前后时序数据特征检测模型,所述模型包括数据特征提取网络、数据特征学习网络以及权重决策网络;将瓦斯涌出量原始数据输入至前后时序数据特征检测模型,经过数据特征提取网络、数据特征学习网络以及权重决策网络,得到更小误差的瓦斯涌出量数据;更有效地对存在关联性的长短时序数据特征进行挖掘,提高检测模型的修正准确率,减少瓦斯涌出量原始数据中存在的误差值,为有效预防瓦斯突出灾害做好基础。

    矿用手持式灾害信息辨识系统及方法

    公开(公告)号:CN103075193A

    公开(公告)日:2013-05-01

    申请号:CN201210574118.6

    申请日:2012-12-26

    IPC分类号: E21F17/18 G08C17/00

    摘要: 本发明一种矿用手持式灾害信息辨识系统及方法,属于矿井灾害信息预警领域,该装置包括数据采集分析处理单元和智能分析预警显示单元;数据采集分析处理单元包括无线数据采集模块、中央数据处理器;智能分析预警显示单元包括数据信号转换电路、触摸型显示器;无线数据采集模块用于接收井下不同位置处的每个信号检测装置通过无线通讯方式传输多种数据的装置;中央数据处理器用于对无线模块采集到的井下温度、瓦斯浓度、氧气浓度和风速进行数据处理并预警分析的装置;本发明借助智能预警技术、信息通信技术、无线通信技术等手段,突破了传统预警设备体积大、速度慢、数据处理单一,难以移动携带监测等问题。