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煤矿事故分析与煤矿大数据和物联网 被引量：112
1
作者 孙继平 《工矿自动化》 北大核心 2015年第3期1-5,共5页
按事故类别分析了2004—2013年全国煤矿事故:顶板、瓦斯、运输、水害、机电、爆破、火灾等事故起数和死亡人数占比分别为52.7%和36.8%,11.3%和29.7%,16.9%和11.3%,3.1%和8.1%,4.1%和2.5%,2.7%和1.9%,0.4%和1.9%;顶板事故起数和死亡人数... 按事故类别分析了2004—2013年全国煤矿事故:顶板、瓦斯、运输、水害、机电、爆破、火灾等事故起数和死亡人数占比分别为52.7%和36.8%,11.3%和29.7%,16.9%和11.3%,3.1%和8.1%,4.1%和2.5%,2.7%和1.9%,0.4%和1.9%;顶板事故起数和死亡人数最多;瓦斯事故起数居第3位,死亡人数居第2位,但2005年和2013年死亡人数最多;运输事故起数居第2位,死亡人数居第3位;煤矿各类事故起数和死亡人数均大幅下降;瓦斯和顶板事故起数占比明显下降,但运输和机电事故起数占比有所上升,需进一步加强运输和机电事故防治。探讨了大数据在煤与瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾等事故预警,煤矿重大关键设备故障诊断,煤炭需求和价格预测等方面的应用。探讨了物联网在矿用安全标志准用产品管控、煤矿重大关键设备管控与远程维护、煤矿设备材料管控、防碰撞、持证上岗与专人操作管控等方面的应用。 展开更多
关键词 煤矿 事故分析 大数据 物联网 煤与瓦斯突出预警 冲击地压预警 水害预警 火灾预警
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煤与瓦斯突出预警技术研究现状及发展趋势 被引量：25
2
作者 宁小亮 《工矿自动化》 北大核心 2019年第8期25-31,37,共8页
从煤与瓦斯突出灾害预警理论、预警信息采集途径、预警指标与模型、预警软件系统4个方面对煤与瓦斯突出预警技术的研究成果进行了综合梳理和详细分析,指出了现有煤与瓦斯突出预警技术存在的问题:部分预警信息获取的时效性和可靠性有待... 从煤与瓦斯突出灾害预警理论、预警信息采集途径、预警指标与模型、预警软件系统4个方面对煤与瓦斯突出预警技术的研究成果进行了综合梳理和详细分析,指出了现有煤与瓦斯突出预警技术存在的问题:部分预警信息获取的时效性和可靠性有待进一步提高,预警模型未实现信息有效深度挖掘等;提出了煤与瓦斯突出预警技术的发展趋势:高自动化水平、高精度的突出预警信息监测采集技术及装备研发,基于大数据的突出预警指标与模型研究,基于云技术的突出预警软件系统开发。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 煤与瓦斯突出预警 预警理论 预警信息采集 预警指标 预警模型 预警软件系统
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采动效应微震特征及其变化规律 被引量：15
3
作者 雷文杰 王兆丰 韩真理 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期795-803,共9页
依据采动应力是煤与瓦斯突出的外在动力,构建煤巷采动微震监测系统,分析煤壁崩落过程及其诱因,研究顶板、煤壁破裂微震动态响应特征,了解采动应力显现、调整变化规律。优选小波基函数,按照频率顺序将半小时内396次采动效应触发的微震事... 依据采动应力是煤与瓦斯突出的外在动力,构建煤巷采动微震监测系统,分析煤壁崩落过程及其诱因,研究顶板、煤壁破裂微震动态响应特征,了解采动应力显现、调整变化规律。优选小波基函数,按照频率顺序将半小时内396次采动效应触发的微震事件进行小波包4层分解、重构;根据采动顺序和信号优势频带,将采动微震响应信号划分为爆破、煤壁崩落、顶板和煤壁破裂4类信号,采用归一化频带能量分析顶板、煤壁破裂事件的变化趋势。爆破冲击和顶板压力导致煤壁崩落,顶板压力还会导致煤壁破裂,顶板和煤壁破裂是煤巷采动应力的具体显现。顶板压力初期显现剧烈,爆破结束1.6 s内煤壁发生5次崩落,1.933 s时达到峰值、24.89 min趋于稳定;顶板破裂事件主要集中在初期2 min内,相应的事件率为76.2%。煤壁压力滞后顶板压力5.8 s后显现,3.71 min后达到峰值、29.217 min稳定;煤壁破裂事件主要集中在初期5 min内,相应的事件率为45.9%。顶板、煤壁破裂事件及其优势频带能量变化趋势揭示采动应力转移、调整过程,采动效应稳定与否可用于煤与瓦斯突出预警,并值得进一步深入研究。 展开更多
关键词 采矿工程 采动微震响应 煤岩破裂 优势频带归一化能量 采动应力变化 煤与瓦斯突出预警
原文传递
基于图像识别的矿井煤与瓦斯突出预警研究
4
作者 阎馨 刘海生 +1 位作者 屠乃威 吴书文 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第10期1935-1942,共8页
针对现有矿井煤与瓦斯突出预警方法存在的不足,提出了一种基于图像识别的矿井煤与瓦斯突出预警方法。首先,基于VGG16网络建立瓦斯浓度、声发射强度和电磁辐射强度变化的煤与瓦斯突出危险性图像识别模型。然后,基于Dempster-Shafer(D-S)... 针对现有矿井煤与瓦斯突出预警方法存在的不足,提出了一种基于图像识别的矿井煤与瓦斯突出预警方法。首先,基于VGG16网络建立瓦斯浓度、声发射强度和电磁辐射强度变化的煤与瓦斯突出危险性图像识别模型。然后,基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论对3种模型的突出危险性识别结果进行融合处理,消除预警的不确定性,实现准确预警。最后,利用来自生产现场的数据所生成的瓦斯浓度、声发射强度、电磁辐射强度变化图像进行实验。实验结果表明,所提方法的预警准确率高、预警速度快,其预警效果优于峰谷比值法和Res Net50方法。实验结果证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出预警 图像识别 VGG16网络 D-S证据理论 不确定性
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