基于深度学习的大采高工作面矿压预测分析及模型泛化

综采工作面矿压显现的分析与预测对于复杂地质条件下工作面顶板管理,保证矿井生产安全具有重要意义。采用关系型数据库储存液压支架工作阻力数据以及利用工作面推进过程中矿压显现的时序特性,采用SQL语言,运用长短时记忆网络(Long Short Time Memory,LSTM)深度学习方法,以红庆河矿31101大采高综采工作面矿压规律为研究对象,对工作面支架工作阻力、支架不平衡力、支架安全阀开启情况及初次来压与周期来压等矿压显现规律进行分析;基于建立的数据库,预测了红庆河大采高工作面矿山压力,预测结果表明LSTM方法较BP神经网络预测更具准确性。为进一步讨论本研究采用的LSTM网络模型的泛化能力,在采用布尔台42103大采高工作面、上湾矿12401大采高工作面少量矿压数据的前提下,使用迁移学习方法,对矿压数据进行预测检验,结果表明:LSTM模型具有很好的泛化能力,相比于不使用迁移学习方法,迁移学习可提高模型的泛化能力。最后,探讨了模型在3个大采高工作面矿压预测表现的差别,发现数据量本身对模型预测行为影响较大,增大数据量可弥补原始数据缺失等问题。在预测模型基础上设计了周期来压预警模型,集成形成相应矿压分析与预警系统,经工程验证判定预警系统分析效果良好。     

太赫兹波计算鬼成像:原理和展望

本文立足于太赫兹波成像领域近年来备受关注的研究热点—太赫兹波计算鬼成像,首先回顾了鬼成像从量子到经典再到计算的历史过程,然后阐述了计算鬼成像的数学原理,随后综述了计算鬼成像在太赫兹波段的发展历程,及其在超衍射分辨成像、石墨烯光电导成像、太赫兹光谱成像等方面的应用,并在最后展望了太赫兹波计算鬼成像的发展前景:计算鬼成像作为一种成像手段,可以绕开在太赫兹频段缺乏经济高效的焦面阵列式探测器的难题,但目前的成像帧率还难以满足快速成像的应用需求,相信在未来随着器件性能的提升和成像算法的优化,其成像帧率可以得到大幅提升。     

太赫兹脉冲焦平面成像技术的发展与应用

作为太赫兹技术中的重要组成部分,太赫兹脉冲焦平面成像一经问世就引起了行业内的广泛关注,人们引入了各种方法去提升此成像技术的测量性能,同时也尝试将此成像技术应用于不同的工业和基础研究领域。本文综述了近年来人们对太赫兹脉冲焦平面成像的技术改良和应用研究,包括提升成像系统的空间分辨率、信噪比、信息获取能力,以及将此成像技术应用于光谱识别检测、超表面器件功能验证、太赫兹特殊光束测量、太赫兹表面波观测等,希望该综述能够推动太赫兹脉冲焦平面成像的进一步技术革新和应用拓展。     

析晶温度对低膨胀LAS微晶玻璃的影响

以Li2 O-Al2O3-SiO2(LAS)系统微晶玻璃为研究对象,探究低Li2O掺量(4.13wt％)时析晶温度对微晶玻璃的影响,成功制备出超低热膨胀系数的微晶玻璃.利用XRD、DSC、FTIR、SEM研究了微晶玻璃内部的晶相组成、显微结构.结果表明:在Li2O含量为4.13wt％时,随着析晶温度的提高,平均热膨胀系数(CTE)呈现逐渐增加的趋势,而抗折强度和显微硬度也呈现逐渐增大的趋势.综合分析最佳析晶温度为800℃,此时微晶玻璃的热膨胀系数最小且均为负值,30～300℃、30～400℃、30～500℃温度段的平均CTE值分别为-4.216×10-7/℃、-2.500×10-7/℃、-0.931×10-7/℃.