基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

动压影响下软弱泥岩顶底板巷道支护技术研究

动压影响下软弱泥岩顶底板巷道存在围岩变形量严重问题,制约矿井正常生产。本文在对巷道原支护参数进行详细分析基础上,认为在动压影响下的泥岩顶、底板巷道未对底板进行加固从而引起底鼓量过大是造成巷道围岩变形量过大主要原因。提出采用以锚注技术为核心的巷道支护优化方案,并具体对巷道支护参数及施工工艺进行阐述。现场应用表明,优化后的巷道支护措施有效对巷道围岩进行控制,底板底鼓量控制在10mm以内,确保了巷道使用安全。研究结果可以为类似情况下的其他矿井巷道围岩控制提供一定借鉴。     

煤层软硬分层吸附瓦斯性能差异性及其对瓦斯赋存的影响

为研究煤层软、硬分层吸附瓦斯性能差异性及其对瓦斯赋存的影响,分析了煤层内软分层的形成机理及结构特征,采集了我国多个煤与瓦斯突出矿井的煤样作为试验对象,应用高压容量法开展了软、硬分层煤样吸附瓦斯性能参数的对比试验,探讨了软煤、硬煤吸附性能的差异性。在此基础上,对煤层软、硬分层吸附瓦斯性能差异性与瓦斯赋存特征之间的关联进行了研究,结果表明:试验煤样软分层的极限吸附量均大于硬分层;随着瓦斯压力的增加,试验煤样软、硬分层瓦斯含量的差值逐渐增大,其曲线的变化特征与Langmuir方程类似,并且软、硬分层瓦斯含量数值的差异主要由吸附量差值构成;煤层软、硬分层吸附瓦斯性能的差异不仅对煤层原始瓦斯赋存特征有着显著的影响,同时还将影响煤巷掘进、瓦斯抽采过程中煤体内瓦斯流场的分布规律,需要根据煤层软、硬分层的组合特点,制订切实有效的瓦斯抽采技术方案。     

某高速公路软基预压路段工后沉降分析

软基预压采用双标准控制,项目采用双曲线法沉降推算,要求推算的工后沉降量小于设计容许值,同时连续两个月观测的沉降量每月不超过3mm^5mm,有效地解决了软基路段上建设高速公路预压时间不足带来的工后沉降给营运期带来的危害。     

羊场湾煤矿软岩底板炉渣混凝土加固技术

为提高软岩底板强度而供无轨胶轮车等大型车辆行驶，结合羊场湾煤矿16206机巷软岩底板地质条件，研究了炉渣混凝土底板加固技术，确定了合理的配比方案，并对机巷现场进行混凝土地坪铺设应用。研究与应用结果表明：炉渣混凝土底板强度可满足大型车辆连续运输所需，极大地提高了底板承载能力，防止底鼓，为长距离巷道实现连续运输提供了基础保障。     

基于近红外光谱的鸡蛋产地溯源

为了快速、准确、无损地追溯鸡蛋的不同产地,借助于近红外光谱技术,采用主成分析结合PLS-DA判别模型和簇类独立软模式法(SIMCA)建立了鸡蛋的溯源模型。利用标准正态变量(standard normal variate,SNV)、Savitzky-Golay平滑滤波(SG)和多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)等方法对原始光谱数据进行了预处理,结果表明SG(3点)平滑处理结果最好;利用主成分分析方法对不同地区的鸡蛋进行聚类分析,发现当主成分数为3时,建立的SIMCA溯源效果最好。结果表明,在显著水平0.05时,4个地区(朔州、吕梁、太谷、运城)验证集的识别率均为100%,其中吕梁和运城地区的拒绝率为100%,朔州和太谷地区的拒绝率为98.6%。说明SIMCA模式建立的模型基本能够判别鸡蛋产地。