人工监督神经网络在煤层裂缝发育区识别中的应用

针对在地震属性应用中难以精细识别煤层裂缝发育区边界的难题,开展了基于人工监督神经网络技术的煤层裂缝发育区应用研究。从地震资料中获取倾角导向体以提取高质量的地震属性,以多属性为指导进行人工拾取样点,并基于多层感知器进行神经网络机器训练学习,建立裂缝的最优属性集,拓展整体数据后获得裂缝概率体,从而识别划分出煤层裂缝发育区。该技术在山西阳泉新元矿区进行了应用,煤层裂缝发育区的识别结果明显优于属性直接识别,但勘探区内暂无钻井资料,预测效果还有待进一步验证。     

双盘式磁力耦合器振动噪声分析与实验研究

为了在双盘式磁力耦合器设计阶段分析振动噪声特性,优化双盘式磁力耦合器设计,提出了一种利用模态叠加原理来分析其振动噪声的方法。双盘式磁力耦合器具有高转矩密度与高效率等优势,因此逐渐发展成为煤矿机械柔性传动装置。由于双盘式磁力耦合内部的转子磁场非正弦分布以及涡电流谐波等因素影响,双盘式磁力耦合器输出转矩中不可避免的存在波动。若根据计算得出的双盘式磁力耦合器的电磁振动噪声特点,在设计时选取振动噪声小的参数进行优化组合,可在实际中降低其电磁振动及噪声,有利于减少制造成本。本文结合双盘式磁力耦合器的结构特征,提出了一种模态叠加响应法计算电磁振动噪声,建立了其电磁径向力的解析模型,并在多物理场耦合作用下分析主要电磁径向力波在工作频率内的谐波响应,最后在额定功率为55 kW双盘式磁力耦合器实验台上进行试验验证。基于麦克斯韦张量法,建立了双盘式磁力耦合器的径向电磁力解析模型,并得出0阶与10阶电磁径向力波是产生振动噪声的最主要原因;利用多物理场耦合分析法进行谐波响应NVH特性分析,结果显示0阶力波的振动加速度与形变量均大于10阶力波的振动加速度与形变量,因此双盘式磁力耦合器的电磁振动主要来源于0阶力波;在额定功率为55 kW,最高转速为1 500 r/min的双盘式磁力耦合器实验台进行振动测试,试验结果显示在1 500 r/min时,试验得出的最大振动峰值及频率约为35 m/s^2和4 950 Hz,与有限元仿真结果的误差对应为6.3%和1.1%;而当变频电机的输入转速依次增大时,振动加速度的理论值、仿真值与试验值的曲线形态较为接近,误差较小;噪声估计值与实测值的最大误差仅为8.9%,基本验证了本文所提出模态叠加法的正确性。     

煤矿锚杆(索)支护参数设计及效果监测

针对工作面巷道支护效果不佳或者支护过度导致支护成本高的问题,以某煤矿3号煤层工作面为研究对象,在分析其顶底板、煤层特点情况的基础上,分析了锚杆(索)联合支护的机理,并搭建模型验证所设计支护参数下的顶底板变形及应力情况,经试验应用发现锚杆(索)联合支护能够起到恰当的支护效果。     

磷矿山开采系统对黄柏河东支的影响研究

从黄柏河东支流域磷矿山绿色开发要求出发，基于地表水环境系统和矿业开采的耦合影响作用，开展了磷矿山开采对黄柏河东支的水环境的影响研究。通过定量和定性分析，在磷矿山开采过程中对黄柏河东支的各种影响因素中，矿井涌水(占比为43.19%)、尾渣淋溶水(占比为15.51%)、矿废石淋溶水(占比为14.64%)和生产废水(占比为10.84%)为磷矿山开采对黄柏河东支水环境的主要影响因素，尤其是矿井涌水携带的总污染物量大，影响占比接近50%。该研究影响分析为黄柏河东支水环境的治理提供有力指引支撑。     

电力系统自动化发展方向分析

计算机技术、控制技术及信息技术的发展,电力系统自动化面临着空前的变革,多媒体技术、智能控制技术将迅速进入电力系统自动化领域。     

泵站压力管道振动特性分析及减振优化设计

为探究泵站压力管道的不同布置形式对管道振动的影响,选取宁夏盐环定泵站工程二泵站#1压力管道为研究对象,建立基于流固耦合的泵站压力管道水流ALGOR数值模型,并采用DASP振动测试系统获取振动信号对模拟结果进行验证,分析压力管道水流流态对管道振动的激励特征并提出优化设计方案。结果表明,压力管道进水管处、支管总管相接处及总出水管处均有强烈的振动,但进水管的振动较出水总管振动更为强烈;减振优化设计方案中,调整支管距离对降低水流对管道振动的激励效果微弱,增大管径及改变总管走向对其效果较好,其中总管走向在2°～5°之间较佳,不仅能降低管道振动,而且能减少泵站能耗损失。研究结果可为高扬程泵站压力管道的优化设计提供理论依据。     

基于卷积神经网络的葡萄叶片氮含量识别方法

为实现对葡萄叶片氮素含量快速、便捷的识别，在卷积神经网络VGG-16网络结构基础上，将数据增广后的图像按不同梯度划分进行模型训练，通过十折交叉验证法探究最佳的训练集与验证集分配比例，并构建4个不同深度的网络模型进行训练对比，采用全局平均池化代替全连接层约简网络参数量。训练结果表明，氮含量梯度设为0.70%、0.35%和0.175%时，室内简单背景识别准确率分别为85.9%、76.2%和71.1%；晴天室外复杂背景下识别准确率分别为44.6%、35.0%和30.4%。研究结果表明利用VGG-16建立的网络学习模型对葡萄叶片氮含量识别提供了一种新的便捷方法，对农业信息化和智能化技术应用具有一定促进作用。