YOLOv2在煤岩智能识别与定位中的应用研究

综采工作面煤层走向复杂，采用“一刀切”的开采方法会加速滚轮截齿的磨损，同时开采效率也大幅降低，对煤岩的精准识别是解决此类问题、实现智能开采的关键。将基于回归方程的深度学习目标检测算法YOLOv2与线性成像模型相结合并通过该算法对井下采集煤岩图像进行了智能识别与定位，同时与Faster R-CNN，SSD对煤岩图像的识别结果进行了对比。结果显示YOLOv2对煤岩的识别精度达到了78%，检测速度达到了63 frame/s，与Faster R-CNN，SSD相比精度高出7.7%，4.7%，而检测速度高出763%，40%；在矿井测量坐标系中YOLOv2标定的煤层边界框角点的计算坐标与实测坐标相比相对误差在3.0%～4.5%之间，相对误差较小，不会对采煤效率产生影响。研究结果表明，YOLOv2可以对煤岩进行准确快速的识别。     

切削液的正确设计及其质量评估

随着机械加工向高速、强力、精密等方向迅速发展，对切削液也提出了越来越高的要求。正确设计切削液，并采用恰当的方法对其质量进行有效的评估，可以使切削速度提高，减小切削力，以达到提高生产率、加工质量、减少切削时间、延长刀具的使用寿命和降低生产成本之目的。     

储层泥浆侵入深度预测方法研究

泥浆侵入半径的确定尚缺乏严格的验证标准.以油水两相渗流理论和离子扩散方程为基础,结合储集层特点,研究了不同储层参数下泥浆滤液对地层的侵入特性.数值模拟侵入时间选取10 d和20 d.数值模拟结果表明,侵入半径在渗透率不变的情况下随孔隙度的增大而减小,在孔隙度不变的情况下随渗透率的增大而增大;当渗透率和孔隙度都发生变化时,泥浆侵入半径一般随孔隙度的增加呈幂函数增加.依据这种关系对测井资料约束处理,得到的泥浆侵入半径较客观地反映了地层的真实情况.     

桃河阳泉城区段泥沙冲淤情况分析研究

利用现有不同年代实测地形图资料，通过分析研究多年泥沙的演变情况来分析、判断桃河河道多年的泥沙冲淤变化情况，利用水工模型的成果和河道实际演变规律相互对比来判断、分析桃河的泥沙规律。     

虚拟演播室技术

介绍了虚拟演播室的原理、实现技术、新技术、新特点、运作方法.     

新一代深度张力面板

新一代深度张力面板不仅具有基本的深度、张力采集、处理、显示功能,同时还具有多种报警及通讯功能.其最大的特点是采用了液晶显示屏和触摸屏,使得信息的显示更加丰富、直观和醒目.同时,触摸屏的采用,省去了传统的按钮、开关及键盘操作模式,使操作更加方便简洁、自然.该面板可以单独工作,也可以配备于测井、录井地面系统中使用.     

振动切削ZGMn13高锰钢的研究状况

介绍国外采用振动切削解决ZGMn13高锰钢的加工问题。分析各种振动及其对加工过程的影响     

综采工作面底板破坏深度的研究

在地应力观测的基础上，采用理论计算和有限元模拟相结合的方法，计算了显德汪煤矿9z煤层底板破坏深度，得到了煤层底板最大破坏深度计算公式。