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公开(公告)号：CN118568804B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411046565.3
申请日：2024-08-01
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/20 , G06T17/10 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种工作面推进期间采空区煤自燃三维动态数值模拟方法，包括以下步骤：S1，建立求解域三维几何坐标系；S2，基于求解域三维几何坐标系的原点和坐标轴，构建工作面采空区三维几何结构模型；S3，对工作面采空区三维几何结构模型各区域进行网格划分；S4，在工作面采空区三维几何结构模型的各区域设定相应的源项、边界条件及各网格的物理场初始值；S5，开展采空区煤自燃稳态或瞬态数值模拟，并输出含求解域三维几何坐标位置的工作面采空区物理场计算结果；S6，采用采空区区域物理场坐标变换的方式开展指定工作面推进速度条件下采空区煤自燃三维动态数值模拟。本发明可为因采空区煤自燃引起的矿井灾害防治提供科学指导。
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公开(公告)号：CN115494019B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202211077628.2
申请日：2022-09-05
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01N21/3504 , G01K7/02 , G01D21/02 , H04W4/38 , G08B31/00 , G08B17/103 , G08B17/06 , B01D49/00 , B01D53/26
Abstract: 本发明提供了一种煤田火区温度—气体远程在线检测与预警系统，属于煤田火区治理监测预警领域，包括供电模块、温度—气体检测模块、系统拓展模块、控制模块、无线通信模块以及远程在线监测预警模块。煤田火区温度—气体远程在线检测与预警系统改善了以往人工监测单次数据采集时间间隔长、效率低，以及难以对火区变化情况进行及时跟踪的问题，通过温度—气体检测模块可以实时观测孔内煤火态势气体浓度、温度等的变化趋势，利用无线通信模块将检测的所有参数实时传输给远程在线监测预警模块，进而对煤田火区灭火态势进行远程研判、预警，并实时存储煤火态势参数，达到煤火早发现、早治理的目标，提升煤火灾害监测和预警能力。
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公开(公告)号：CN115083123A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210537860.3
申请日：2022-05-17
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种以实测数据为驱动的矿井煤自燃智能分级预警方法，包括：采用降噪自编码网络对所获取的监测区域无煤自燃迹象状态下的指标气体参量和环境参量的历史数据进行训练，建立监测区域正常状态多元数据重构模型；采用核密度估计法确定监测区域异常状态预警阈值；将采集的监测区域指标气体参量和环境参量数据输入监测区域正常状态多元数据重构模型，计算重构误差；通过比较重构误差和预警阈值的大小关系，判断监测区域有无煤自燃危险；若有煤自燃危险，再结合标志性气体的检出情况判断监测区域煤自燃危险等级。本发明可将矿井现场环境因素融入到煤自燃危险等级判定过程之中，提高煤自燃危险等级判定的准确性，降低防灭火施策的盲目性。
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公开(公告)号：CN115017206B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210537773.8
申请日：2022-05-17
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q50/02 , G06Q50/26 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种矿井CO异常扰动智能识别及煤自燃预警值确定方法，包括步骤：获取工作面正常推采期间采空区无煤自燃迹象状态下的上隅角CO浓度的历史时间序列数据；将所获取的数据划分成各个子序列，并对各个子序列是否为干扰序列进行标记；采用LSTM网络建立上隅角CO浓度时间序列分类模型；采用LSTM自编码网络建立无干扰状态下CO浓度时间序列数据重构模型；根据无干扰状态下CO浓度时间序列数据重构模型训练期间的重构误差确定采空区煤自燃状态异常预警阈值；对采空区煤自燃状态进行实时预警。本方法以现场实测的上隅角CO浓度数据为驱动，充分考虑其时间维度的相关性，可有效减少采空区煤自燃的漏报误报，降低采空区防灭火施策的盲目性。
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公开(公告)号：CN118568804A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411046565.3
申请日：2024-08-01
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/20 , G06T17/10 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种工作面推进期间采空区煤自燃三维动态数值模拟方法，包括以下步骤：S1，建立求解域三维几何坐标系；S2，基于求解域三维几何坐标系的原点和坐标轴，构建工作面采空区三维几何结构模型；S3，对工作面采空区三维几何结构模型各区域进行网格划分；S4，在工作面采空区三维几何结构模型的各区域设定相应的源项、边界条件及各网格的物理场初始值；S5，开展采空区煤自燃稳态或瞬态数值模拟，并输出含求解域三维几何坐标位置的工作面采空区物理场计算结果；S6，采用采空区区域物理场坐标变换的方式开展指定工作面推进速度条件下采空区煤自燃三维动态数值模拟。本发明可为因采空区煤自燃引起的矿井灾害防治提供科学指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115083123B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210537860.3
申请日：2022-05-17
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种以实测数据为驱动的矿井煤自燃智能分级预警方法，包括：采用降噪自编码网络对所获取的监测区域无煤自燃迹象状态下的指标气体参量和环境参量的历史数据进行训练，建立监测区域正常状态多元数据重构模型；采用核密度估计法确定监测区域异常状态预警阈值；将采集的监测区域指标气体参量和环境参量数据输入监测区域正常状态多元数据重构模型，计算重构误差；通过比较重构误差和预警阈值的大小关系，判断监测区域有无煤自燃危险；若有煤自燃危险，再结合标志性气体的检出情况判断监测区域煤自燃危险等级。本发明可将矿井现场环境因素融入到煤自燃危险等级判定过程之中，提高煤自燃危险等级判定的准确性，降低防灭火施策的盲目性。
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公开(公告)号：CN115017206A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210537773.8
申请日：2022-05-17
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种矿井CO异常扰动智能识别及煤自燃预警值确定方法，包括步骤：获取工作面正常推采期间采空区无煤自燃迹象状态下的上隅角CO浓度的历史时间序列数据；将所获取的数据划分成各个子序列，并对各个子序列是否为干扰序列进行标记；采用LSTM网络建立上隅角CO浓度时间序列分类模型；采用LSTM自编码网络建立无干扰状态下CO浓度时间序列数据重构模型；根据无干扰状态下CO浓度时间序列数据重构模型训练期间的重构误差确定采空区煤自燃状态异常预警阈值；对采空区煤自燃状态进行实时预警。本方法以现场实测的上隅角CO浓度数据为驱动，充分考虑其时间维度的相关性，可有效减少采空区煤自燃的漏报误报，降低采空区防灭火施策的盲目性。
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公开(公告)号：CN119763699A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411813312.4
申请日：2024-12-11
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于定向调整及随机寻优的煤自燃多步动力学参数计算方法，获取实际的TG曲线；拟定需要求解的多步反应过程，并通过动力学参数及多步反应过程求解计算的TG曲线；计算多步反应每一个温度下各个固体质量，获取TG曲线及其每个温度点下的误差值，获取最大误差值所对应的温度点，根据动力学特性及实际质量与计算质量的相对大小确定动力学参数的调整方向，定向调整每一步的动力学参数；根据调整后的动力学参数及松弛因子，确定随机范围，根据松弛数通过随机寻优的方式生成动力学参数组合；持续迭代最终获取多步反应的动力学参数。该方法能有效降低煤自燃多步反应动力学参数求解过程中的迭代次数，进而缩短求解时间，有效提高计算效率。
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公开(公告)号：CN119358337A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411492950.0
申请日：2024-10-24
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/13 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于弹簧振子运动的火源位置及强度反演方法，包括：获取火源环境中的n个判断点并根据判断点的参数生成三维网格，在三维网格中随机选取火源点并采用有限差分法或者有限体积法，对火源点对应的导热微分方程进行离散，完成正演模拟；获取三维网格中n个判断点的正演结果与n个判断点的实际温度进行比较；当正演结果与实际温度存在第一差值时，通过n个判断点各自的第一差值大小以及各自受火源点影响的大小，对随机选取的火源点的参数分别进行调整；对调整后的火源点重新进行正演模拟，当正演模拟达到停止条件时，获取此时的火源点的参数作为真实火源点的参数。本发明需要重复的正演次数少，能提高效率，对火源点的定位更加精确。
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公开(公告)号：CN118428555A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410664453.8
申请日：2024-05-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种一种基于卡尔曼滤波的采空区煤自燃CO浓度滤波及预测方法，通过获取[0，M]天的CO测量数据，将[0，N1]且N1＜M天的CO测量数据传输至限幅自回归‑卡尔曼滤波模型中，并获取[0，N1]天的CO浓度滤波值作为CO浓度最优估计值；构建长短期记忆神经网络‑卡尔曼滤波模型；对[0，M]天的CO测量数据完成滤波，对应得到[0，M]天CO浓度滤波值；通过循环神经网络模型RNN进行训练，并通过迭代的方式对后m天的CO浓度进行预测。该方法能够有效滤除井下非煤自燃所引起的从采空区上隅角CO浓度异变的问题，并能够随着采空区上隅角CO数据的输入，实时更新模型，提高模型的准确性和适用性。
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