基于小波变换的矿井通风设备噪音源分析与确定

为了准确地确定矿井通风所产生的噪声声源,为治理噪声打下基础,考虑到空气动力噪声、机械噪声、电机噪声这三大类噪声在频率和强度方面的差异,文章利用小波变换对实际测量的噪声信号进行了分解.根据分解的结果,可以比较准确地确定产生噪声的声源,为后续重点且有针对性的治理噪声打下了良好的基础.实验证明,利用小波变换确定噪声源的方法是可行且有效的.     

基于粗糙集融合最小二乘支持向量机的煤矿安全预警模型

针对煤矿安全影响因素多、各影响因素之间相互关联、样本信息采集困难等问题,分析了煤矿安全生产系统风险,从人员、设备、环境、管理四个方面构建了煤矿安全影响因素指标体系,基于粗糙集理论融合最小二乘支持向量机方法的提出了煤矿安全机预警模型,并以实测数据为例对该预警模型的计算结果进行了训练和检验。结果表明,粗糙集融合最小二乘支持向量机能够有效提高预警效率,反映各控制因素对煤矿安全的影响,计算结果与样本值拟合精度较高,对保障煤矿安全生产具有重要而现实的意义。     

基于经验小波变换的矿山微震信号识别研究

针对微震信号与爆破震动信号自动识别难的问题,提出了基于经验小波变换(EWT)的矿山微震信号识别方法。运用仿真信号对EWT和经验模态分解(EMD)进行对比检验,表明EWT分解效果要优于EMD,而且可以减少模态混叠问题;对矿山实测的400组爆破震动和微震信号进行EWT分解,得到紧支集频谱的内禀模态分量,借助互信息量筛选得到f1~f7共7个分量,进而分别利用分量f1~f7构建Hankel矩阵,计算每个Hankel矩阵的奇异值平均值、方均根值、标准差,并作为特征量;利用支持向量机(SVM)对微震和爆破震动信号进行分类。结果表明：爆破震动信号分量f1~f7的奇异值方均根值和标准差都要大于微震信号,分量f1~f5的奇异值平均值要大于微震信号;EWT_Hankel_SVD特征提取法识别效果要优于应用较为广泛的EWT_SVD,且基于EWT_Hankel_SVD分类准确率达到92.5%。     

基于阻尼最小二乘的二维高密度电阻率CT层析成像研究

高密度电阻率法是集中了电剖面法和电测深法,观测中采用组合不同极距组成的一种阵列勘探方法。本文首先采用有限差分求解电位实现二维高密度电阻率正演计算;其次采用非线性adjoint方法求取雅克比矩阵;并采用最小二乘实现电阻率二维反演;通过与商业软件比较,在算法稳定性及异常分辨上均取得较好效果。     

抗差加权总体最小二乘算法及其在矿区高程拟合中的应用

文中针对矿区高程异常参数求解中,传统最小二乘系数矩阵易受观测值误差影响、总体最小二乘难以抵抗粗差等缺陷,提出一种抗差加权总体最小二乘算法。采用模拟和矿区实测数据对算法进行验证,结果表明：该算法既能削弱系数矩阵受观测值误差影响,也能较好抵抗观测粗差,极大提高了解算结果的精度与可靠性。     

基于Shearlet变换的探地雷达数据噪声压制研究

应用探地雷达(GPR)探测地下目标分布状况时,接收数据中的有效信号往往容易受噪声及空气直达波等的干扰,增加地下目标识别的难度,影响地下目标识别的准确性.Shearlet变换在图像和地震数据去噪上的成功应用说明其去噪能力的优越性.但应用Shearlet变换对数据进行降噪处理时,阈值的选择对去噪效果影响较大.为了提高应用Shearlet变换对探地雷达数据进行去噪处理时的效果,本文提出了一种结合奇异值分解的Shearlet变换噪声压制方法.该方法能有效去除随机噪声,增强有效反射信号.将该方法应用到仿真和实测探地雷达数据处理中,结果证实了该方法的有效性.     

基于多元统计分析的矿井水源的Bayes逐步判别及混合模型

综合利用多元统计技术、Bayes逐步判别分析法和混合计算理论,依据地下水含水层组分的水化学数据,分别建立祁东矿区的Bayes逐步分析单一水源判别模型和混合水源判别模型,并分别对模型进行验证.结果表明:Bayes单一水源判别模型正确率比模糊评价法、BP神经网络方法高,与聚类分析相同;混合水源识别模型判别水源比例精度高,其回代估计法得到的误判率小,具有较强的水源识别能力,对矿区水源判别工作有很大帮助.     

基于偏最小二乘回归的回转切削钻机凿岩速度预测

针对回转切削钻机凿岩速度回归建模过程中出现钻进参数间多重共线性问题,提出应用偏最小二乘回归对凿岩速度进行预测的建模思路。采用拟线性化的偏最小二乘回归方法,通过对胜利露天矿回转切削钻机的钻进参数进行分析并引入它们的一次效应、二次效应及交互效应来建立凿岩速度预测的回归模型。     

基于最小二乘支持向量机的选煤厂日用水量短期预测

针对选煤厂日用水量时间序列的预测问题，提出应用最小二乘支持向量机（LSSVM）这一新的机器学习方法来实现日用水量的短期预测.借鉴多层动态自适应优化算法的思想，提出最小二乘支持向量机参数优化的多层动态交叉验证法；用微熵率法求得选煤厂日用水量时间序列的最佳嵌入维数和最佳延迟参数，重构相空间，建立了基于最小二乘支持向量机的选煤厂日用水量时间序列等维信息一步预测模型.预测结果表明:基于LSSVM的预测模型的预测精度比BP神经网络预测模型的预测精度要高，能够满足选煤厂日用水量预测的需要.     

基于最小二乘支持向量机的动力配煤着火特性预测模型

将最小二乘支持向量机建模方法引入到动力配煤着火特性的分析建模中,针对配煤指标中计算困难的着火温度指标建立了最小二乘支持向量机模型,一方面克服了神经网络算法的过拟合、泛化能力弱等缺点;另一方面提高了求解过程的计算速度。采用微粒群算法(PSO)对模型参数进行优化,模型留一验证得到预测均方误差为8.60,相关系数为0.93,对65个样本进行预测分析,得到较高的预测精度。因此采用最小二乘支持向量机方法可以实现较精确的配煤着火温度预测。     

Solving method of generalized nonlinear dynamic least squares for data processing in building of digital mine

Data are very important to build the digital mine. Data come from many sources, have different types and temporal states. Relations between one class of data and the other one, or between data and unknown parameters are more nonlinear. The unknown parameters are non-random or random, among which the random parameters often dynamically vary with time. Therefore it is not accurate and reliable to process the data in building the digital mine with the classical least squares method or the method of the common nonlinear least squares. So a generalized nonlinear dynamic least squares method to process data in building the digital mine is put forward. In the meantime, the corresponding mathematical model is also given. The generalized nonlinear least squares problem is more complex than the common nonlinear least squares problem and its solution is more difficultly obtained because the dimensions of data and parameters in the former are bigger. So a new solution model and the method are put forward to solve the generalized nonlinear dynamic least squares problem. In fact, the problem can be converted to two sub-problems, each of which has a single variable. That is to say, a complex problem can be separated and then solved. So the dimension of unknown parameters can be reduced to its half, which simplifies the original high dimensional equations. The method lessens the calculating load and opens up a new way to process the data in building the digital mine, which have more sources, different types and more temporal states.     

基于多元统计分析的矿井突水水源Fisher识别及混合模型

综合运用多元统计分析技术、Fisher判别分析理论和混合计算理论,依据含水层地下水组分数据,分别建立河南焦作矿区突水水源的Fisher识别模型和混合模型,并分别对它们进行验证。结果表明：因子分析能有效建立识别模型训练水样;突水水源Fisher识别模型对混合程度较低地下水判别精度较高,利用回代估计法所得到的误判率小,具有较强的涌水水源判别能力;混合模型能有效确定地下水混合程度,δ18O的预测值与实测值偏差总体上低于10%,应用混合模型还能进行水文地球化学质量平衡模拟。     

煤矿噪声和谐化控制与虚拟环境的研究

虚拟听闻环境是模拟封闭系统的听音效果,能给人一种身临其境的感受.提出了用微机再现封闭系统脉冲响应,并设计了以预先给定的封闭系统刺猬图的数据库资料和双耳传输函数为仿真模型,将输进系统的声音信号按照模型对左右声道分别进行各自的时间延迟和大小衰减变化,模拟直达声和随后众多的反射声的双耳效果,最后送入耳机,输出双耳信号的全过程.从而获得音质效果主观感受的一种方法,为评价音质效果及煤矿噪声和谐化控制提供一种手段.     

基于因子分析的突水水源类型判别的研究

调研收集了顾北煤矿的水文地质资料,运用SPSS因子分析方法对各种水化学离子指标进行浓缩,抽取和综合成主因子,以少数变量最大程度地反映信息的完整性。将适合模型判别的因子运用Bayesian多类线性识别模型,分别对煤系砂岩裂隙水和太灰充水含水层水的待判水样进行了判别,结果表明：砂岩裂隙水和太灰水综合判别准确率达86.9%,与直接运用Bayesian模型判别相比,其分析过程的复杂性降低,准确性较高。     

Research on the characteristics of noise source on heading face and noise propagation in mine laneway

Based on the complexity and dynamic random analysis of machine noise source in mine heading face, this article established the noise pressure mathematical model of noise propagation in mine laneway of different noise sources, carried out noise propagation numerical simulation in long space, and revealed noise propagation law of more radiated noise sources in the mine roadway. The results show that, under conditions that the total noise power is always the same, regardless of point source, surface noise source, or body noise source, the corresponding noise attenuation trend along the mine laneway and attenuation curve shape are basically the same. However, the attenuation velocity corresponding to complex stereo noise source is slower than single point source and the noise pressure value is higher than the single point source. The actual noise of measured values is close to the theoretical value or, say, there is little error for complex stereo noise source, whereas the error to single point source and surface noise is higher, respectively.     

基于均差最小二乘拟合方程形式的研究

分析了均差与拟合函数导数之间的关系,研究了拟合函数的形式及其中多项式最高次数的确定,以及拟合函数中系数的近似确定。结果表明,该方法可较好地确定拟合函数的具体形式,其确定的近似系数与实际值接近度较好。该方法对于提高科研拟合函数的精确度和减少拟合工作量具有借鉴意义。     

矿井供热热源选择及可再生能源利用对比分析

〗〖HT5H〗 摘要：简要介绍了最新与煤炭行业暖通相关的法律法规,分析了在新的政策与形势下,煤炭行业暖通设计发展方向。针对矿井面临的热源改造及新热源设计问题,分别论述了燃气锅炉供热方案、燃煤锅炉供热方案、蓄热电锅炉供热方案、太阳能供热方案、空压机余热供热方案及矿井乏风余热利用供热等热源方案的选择与设计原理。分析了上述六类热源供热运行成本,对各种方案的优缺点进行了分析说明。结果表明在矿区太阳能与空压机余热不足的情况下,燃煤锅炉相对运行最省成本最低,但建设费用最高,燃气锅炉建设费用最低,但运行成本最高。综合对比分析表明矿区应首选矿井乏风余热利用方案作为矿区热源替代方案。     

基于MODFLOW-USG的矿井水文地质仿真分析

为探究水文地质的影响因素,并为后续的防治工作提供清晰可用的数据来源,在分析影响矿井水文地质的原因的基础上,提出了一种新的MODFLOW-USG(非结构网格)模拟方法。以我国陕西某褐煤矿井地质为例,对MODFLOW-USG的详细建模过程和优势进行了分析,证明了MODFLOW-USG的可行性和有效性。分析认为,利用MODFLOW-USG可以处理许多复杂的水文地质特征,如不连续性(地质断层、矿井开口等)、陡峭和不平坦的斜坡,或夹出地层,处理方法可以为相关行业的水文地质灾害防治提供一定借鉴。     

基于小波变换时能密度法的隧道空洞充填物识别研究

灰岩地区隧道修建过程中,制约安全高效建设的最主要因素是隧道掘进工作面前方的不良地质情况,加之溶洞、断层与破碎带等不良地质具有较强的隐蔽性,如何提高隧道短距离超前地质预报的判释水平显得尤为重要。为便于对地质雷达信号图谱特征进行定量解释,开展了基于时域有限差分法的正演模拟与室内物理模型实验。在小波变换与奇异性检测原理的基础上,构造了与地质雷达发射子波波形相似度高的雷达小波基,添加到小波分析工具箱中,提出了一种新的基于雷达小波基的小波变换时能密度法,将其应用于空洞充填物正演模拟与模型实验地质雷达信号的定量识别,并与波形分析法、Db4小波变换法和雷达小波变换法的识别结果进行比较。研究结果表明,波形分析法虽能有效识别空洞充填物的尺寸大小,但需通过反射系数等先验知识来确定空洞充填物的界面反射位于波峰或波谷;Db4小波变换模极大值法易得到地质雷达信号奇异点,但奇异点的提取位置与不同小波基的时频局部化特征有关,Db4小波变换法识别结果的相对误差约15%;雷达小波变换模极大值法与小波变换时能密度法的识别效果均较好,但小波变换时能密度法的分辨率更高,且不需选择最优尺度。当空洞充填物的尺寸大于电磁波波长时,小波变换时能密度法识别结果的相对误差小于5%。