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教师研究成果简介——煤矿动力灾害大数据平台
2021-01-30 11:35  

 

王俊陆,信息学院,实验师,20189月攻读攻读博士学位。参与国家级自然科学基金项目2项,国家重点研发计划项目2项,辽宁省重点研发计划项目1项,校企合作横向项目3项,获得发明专利1项,在国内外重要期刊及会议发表论文10余篇,其中SCIEI索引9篇。

产学研合作方向的研究成果

为了解决井下煤矿动力灾害监控管理系统存在的缺陷以及海量多样化监测数据的高效存储、分析与共享问题,将大数据处理技术引入煤矿动力在还监控管理中,开展煤矿井上、井下联合监测的核心技术攻关,通过研究煤矿深部动力在还致灾机理与灾变准则,研发煤矿动力灾害综合监控管理大数据采集平台以及煤矿动力灾害综合监控管理大数据传输与存储平台,实现大数据平台实现微震二级数据管理,完成基于机器学习与数据挖掘技术的大数据微震信号的特征识别,研发煤矿动力灾害综合监控管理大数据分析平台与大数据共享平台,并基于煤矿研发成果,结合辽宁地区其他煤矿具体地质地理条件,逐步形成以辽宁省为中心,辐射全国的煤矿动力灾害大数据处理中心和信息中心,在一定程度上填补煤矿动力灾害综合监控管理大数据技术领域的空白,提升全国煤炭行业信息技术水平、灾害监控管理技术水平,实现煤炭的安全、高效生产。

 

 

研究或技术的特色和创新点

通过架构大同矿区无线地面台站监测系统,根据微震信号特征,研究动力灾害类型的判断方法,提出煤矿动力灾害类型判识方法,采用小波分解进行时域分析,使用阈值函数处理的最低级别的近似系数LC4和细节系数DDC4进行一维小波重构,逐层将近似系数和细节系数逐层重构为小波,将隐藏层节点用作循环条件,通过前馈神经网络学习算法,将微震事件与已学习的事件进行类型匹配,实现了煤矿灾害类型的智能化分析。

 

研究动力灾害震级频次关系,通过对塔山矿的实际情况进行分析,提出基于两级线性回归的动力灾害预警方法,将海量历史灾害数据进行数据汇总,通过线性回归法建立灾害模型,提出置信因子变换的方法预测灾害波形未来的发展趋势,为煤矿动力灾害预警技术提供理论支持。

研究或技术解决的关键问题

目前,煤矿动力灾害主要以井下监测为主,监控管理也局限于对单一矿井或局部区域进行研究和分析,而由于煤矿各区域开采深度及煤岩性质的不同,导致动力灾害发生的频度、机理也各有不同,故井下监测很难从整个矿区层面或更大范围考虑,不能很好适用于整个矿区;且传统的煤矿动力灾害监测系统一般是建立在 C/S模式之上,随着煤矿系统的发展,系统移植性差,加大了煤矿对设备、管理的投资成本;此外,煤矿动力灾害监测系统的数据具有数据规模大、数据多样性等特点,各个煤矿微震等数据文件之间信息孤立,存储效率低,集成难度大,无法实现共享数据,不利于我国稀缺的灾害预测专家对监控数据的集中分析和处理,给数据之间的融合、深度数据挖掘造成了很大的困难。

研究或技术应用的前景、预计产生的社会效益

已与辽宁沈阳沈煤集团、铁岭铁煤集团、山西大同同煤集团、河南平顶山平煤神马集团、黑龙江双鸭山龙煤集团开展深入合作,实现一套完整的采集、传输、分析及预警四位一体的线下分析、线上实时监控的解决方案,完善并优化现有的煤矿动力灾害综合监控管理系统,具有良好的市场推广前景。

在科研成果转化、产业化方面取得成果,实现新转化应用1个,应用成果转化1个,解决一批煤矿动力灾害安全监管方面的科学技术问题;与煤矿相关政府部门,企事业单位研究探讨行业技术标准以及发展中的难题,以及相关的解决方案,针对现有研究技术,提供煤矿动力灾害监测预警相关先进技术与解决方案。

 

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