矿井深部巷道切顶卸压围岩变形控制技术研究

为了研究深部沿空巷道围岩变形原理及控制技术，文章以潞安集团司马煤矿1206工作面回风巷道为工程背景，针对工作面矿压显现剧烈，原支护方案无法有效控制围岩变形的情况，基于基本顶梁结构假设和来压步距理论进行沿空巷道变形原理分析，提出爆破切顶卸压围岩变形控制技术。结果表明：当沿空巷道爆破切顶后，基本顶断裂长度有效降低，并通过巷道围岩变形监测，确定巷道顶板、底板、煤柱帮和煤壁帮最大变形量分别为124 mm、80 mm、173 mm和113 mm,较原支护方案条件下围岩变形控制能力分别提高了80.7%、84.8%、80.2%和80.5%,说明爆破切顶方式对巷道围岩变形有明显的控制作用。     

基于DnCNN声音增强的高坝泄流微弱空化声音信号识别与提取

空化空蚀是水工建筑物泄洪安全监测的重要内容，但是高坝泄流期间产生的强泄流噪声会大幅减弱空化空蚀音频监测方法的效果甚至致其失效。针对该问题提出了基于降噪卷积神经网络(denoising convolutional neural network, DnCNN)声音增强的空化声信号增强方法，该方法依据语音增强思想，通过DnCNN实现带噪音频监测信号中空化声信号的增强。首先对该方法的实现原理和DnCNN网络结构进行了阐述，然后使用采集自空蚀和泄流试验的空化声信号和泄流噪声对该方法的效果进行验证，最后通过支持向量机信号多分类识别试验和单分类支持向量机空化声信号单分类识别试验对该方法的泛化性能和工程实用性进行评价。研究结果表明该方法能够有效提升带噪空化声信号的信噪比，极大地还原空化声信号的频谱结构特征，实现强泄流噪声中微弱空化声信号的识别与提取，同时该方法具有较强的泛化性能和较好的工程实用性。