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公开(公告)号：CN119336033A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411868359.0
申请日：2024-12-18
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及煤矿预警技术领域，具体而言，涉及用于煤矿巷道风险的双重预防巡检方法。巡检装置在第一信道接入第一传感器网络，获取并唤醒包含在第一传感器网络的传感器集合；瓦斯传感器响应于唤醒操作，对环境的瓦斯含量进行测量，传感器配置有指示光源，巡检装置基于对指示光源的检测确定瓦斯传感器的状态；确定待巡检的传感器序列，待巡检的传感器序列包括巷道内未通过光学识别的瓦斯传感器；巡航路径按照传感器的布设位置确定，行进速度按照相邻传感器的间隔确定；巡检装置通过直接传输的方式接收传感器采集的瓦斯数据，并基于接收的传感器数据进行瓦斯超标风险的分析。这样就解决了矿井下巡检效率低下，人工成本高昂以及信息传输不便的问题。
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公开(公告)号：CN118246330B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410413718.7
申请日：2024-04-08
Applicant: 中国矿业大学
Inventor： 李爽 , 徐宁可 , 王维辰 , 方新秋 , 鹿乘 , 张祎 , 韩世锋 , 黄晨晨 , 刘娇 , 许锟 , 贺超 , 薛广哲 , 虎东成 , 王建清 , 周滔 , 杨煌 , 陈宁宁
Abstract: 本发明公开了一种基于翠鸟优化算法实现工程优化的方法，本发明建立了基于逃跑策略模拟的两阶段勘探和基于狩猎机制的开发阶段的数学模型。将算法应用到基准测试函数和工程优化问题实例中，实验结果表明，KOA算法搜索能力强，收敛精度高，收敛速度快，且面对实际工程优化问题效果良好，这是因为该算法在勘探阶段提出了一种新的位置更新策略，该策略充分考虑随机个体位置对下一轮迭代结果的影响，避免了该算法陷入局部最优，在开发阶段，该算法充分考虑当前迭代轮次中最优解的重要性，提升了算法整体的收敛能力。
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公开(公告)号：CN117588265B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410067075.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及煤矿安全预警技术领域，具体而言，一种煤矿瓦斯灾害综合治理的风险预警方法，包括，在第一信道接入第一传感器网络，并获取包含在第一传感器网络的传感器集合；对包含在传感器集合内的传感器进行唤醒；基于唤醒后的传感器的设置位置进行巡航路径和行进速度的规划，其中巡航路径按照巷道内传感器的布设位置确定，行进速度按照相邻传感器的间隔确定；无人机按照规划的巡航路径和行进速度进行巡航，通过直接传输的方式接收传感器采集的瓦斯数据，并基于接收的传感器数据进行瓦斯超标风险的分析。这样就解决了矿井下环境复杂、有线传感器网络覆盖范围有限、维护成本高的问题。
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公开(公告)号：CN117519991B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410008151.5
申请日：2024-01-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F9/50 , G06N20/00 , G06N5/022 , G06F16/36 , G06Q50/02 , G06Q90/00 , H04L67/12 , G16Y10/20 , G16Y20/10 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/50
Abstract: 本发明涉及安全技术领域，具体而言，涉及一种基于边云混合的智能化安全双重预防风险识别方法，包括：根据矿井中采集的井下数据的种类生成实时的计算任务，于边缘侧至少两个边缘设备进行计算任务的卸载；且边缘设备执行的计算任务包括于云侧同步卸载计算任务；云侧还基于卸载的计算任务的类别进行关联煤矿安全数据的风险识别，且根据风险识别的结果进行风险的管理。这样就解决了矿井环境复杂，数据量大，传统的风险识别和管理方法往往无法满足需求的问题。
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公开(公告)号：CN117588265A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410067075.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及煤矿安全预警技术领域，具体而言，一种煤矿瓦斯灾害综合治理的风险预警方法，包括，在第一信道接入第一传感器网络，并获取包含在第一传感器网络的传感器集合；对包含在传感器集合内的传感器进行唤醒；基于唤醒后的传感器的设置位置进行巡航路径和行进速度的规划，其中巡航路径按照巷道内传感器的布设位置确定，行进速度按照相邻传感器的间隔确定；无人机按照规划的巡航路径和行进速度进行巡航，通过直接传输的方式接收传感器采集的瓦斯数据，并基于接收的传感器数据进行瓦斯超标风险的分析。这样就解决了矿井下环境复杂、有线传感器网络覆盖范围有限、维护成本高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115526422B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202211291304.9
申请日：2022-10-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q50/02 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种煤矿瓦斯爆炸风险预测方法，包括：S1、采集目标范围内全部煤矿基本信息数据；S2、基于煤矿基本信息数据筛选需进行风险预测的对象；S3、根据煤矿基本信息数据进行煤矿瓦斯爆炸风险等级初步评估，根据风险初步评估结果确定风险预测频率；S4、初步建立瓦斯爆炸致灾指标体系；S5、清洗致灾指标，建立关键致灾指标体系；S6、基于关键致灾指标数据训练机器学习风险预测模型；S7、评估风险预测模型性能，确定采用的预测模型；S8、采用高性能预测模型对风险预测目标矿井进行瓦斯爆炸风险预测。本发明能够对煤矿瓦斯爆炸的风险预测，实现高实用性、低成本、高效率，提高了瓦斯煤矿(56)对比文件汪莹 等.“RS-SVM组合模型下煤矿安全风险预测”《.中国矿业大学学报》.2017,第46卷(第2期),423-429.
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公开(公告)号：CN115526422A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211291304.9
申请日：2022-10-19
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种煤矿瓦斯爆炸风险预测方法，包括：S1、采集目标范围内全部煤矿基本信息数据；S2、基于煤矿基本信息数据筛选需进行风险预测的对象；S3、根据煤矿基本信息数据进行煤矿瓦斯爆炸风险等级初步评估，根据风险初步评估结果确定风险预测频率；S4、初步建立瓦斯爆炸致灾指标体系；S5、清洗致灾指标，建立关键致灾指标体系；S6、基于关键致灾指标数据训练机器学习风险预测模型；S7、评估风险预测模型性能，确定采用的预测模型；S8、采用高性能预测模型对风险预测目标矿井进行瓦斯爆炸风险预测。本发明能够对煤矿瓦斯爆炸的风险预测，实现高实用性、低成本、高效率，提高了瓦斯煤矿生产过程的安全性。
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公开(公告)号：CN111812060A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010567355.4
申请日：2020-06-19
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种甲烷浓度检测系统，包括：光源，设置在地面上，用于产生光信号；设置在矿井下的多个个光纤，多个光纤之间彼此并联连接且形成第一耦接点和第二耦接点，其中第一耦接点通过光缆与所述光源相耦接；多个光纤光栅，与所述光纤相对应设置，且与对应的光纤相连接；光纤光栅解调器，其通过光缆与所述第二耦接点相耦接；以及计算机，与所述光纤光栅解调器相耦接，用于根据接收的所述光信号计算所述矿井下甲烷的浓度；其中，第一耦接点和第二耦接点均设置光纤耦合器。该检测系统检测准确度、灵敏度高，响应迅速、抗电磁干扰、耐腐蚀、防爆、可靠性高以及可远程操控。
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公开(公告)号：CN109854294A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910246707.3
申请日：2019-03-29
Applicant: 中国矿业大学
IPC: E21F7/00
Abstract: 一种烟气驱替增强采空区瓦斯抽采及采空区防治火灾方法，适用于煤矿井下使用。在回采过程中，采空区上方岩层垮断移动，在冒落拱位置处形成环形裂隙带，富集了回采中释放的瓦斯气体，在进风巷外侧巷帮敷设注气管路，并埋入采空区内，在回风巷一侧布置钻场，自钻场向采空区冒落拱位置布置抽采钻孔，通过注气管路向采空区内注入工厂废弃烟气，通过抽采钻孔抽采裂隙带中富集的瓦斯气体，利用烟气抑制采空区内残煤的自燃，利用带压注入烟气平衡采空区内气压，削弱工作面向采空区的漏风，利用烟气置换、驱替和托举残煤及围岩中的瓦斯上浮至裂隙带，提高抽采钻孔中抽采瓦斯量和抽采瓦斯浓度，达到防治采空区火灾，且提高抽采瓦斯质量的效果。
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公开(公告)号：CN118246330A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410413718.7
申请日：2024-04-08
Applicant: 中国矿业大学
Inventor： 李爽 , 徐宁可 , 王维辰 , 方新秋 , 鹿乘 , 张祎 , 韩世锋 , 黄晨晨 , 刘娇 , 许锟 , 贺超 , 薛广哲 , 虎东成 , 王建清 , 周滔 , 杨煌 , 陈宁宁
Abstract: 本发明公开了一种基于翠鸟优化算法实现工程优化的方法，本发明建立了基于逃跑策略模拟的两阶段勘探和基于狩猎机制的开发阶段的数学模型。将算法应用到基准测试函数和工程优化问题实例中，实验结果表明，KOA算法搜索能力强，收敛精度高，收敛速度快，且面对实际工程优化问题效果良好，这是因为该算法在勘探阶段提出了一种新的位置更新策略，该策略充分考虑随机个体位置对下一轮迭代结果的影响，避免了该算法陷入局部最优，在开发阶段，该算法充分考虑当前迭代轮次中最优解的重要性，提升了算法整体的收敛能力。
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