简介:针对塌陷地动态治理亟需解决地面动态沉陷精准预测这一问题,采用理论分析和实测研究相结合的方法,从分析地面点动态沉陷过程为入手,明确了地面点动态沉陷过程中下沉量、下沉速度和下沉加速的变化规律,在此基础上,建立了符合地面点动态沉陷演化过程的基于Hill函数的动态沉陷预测模型,并采用济三煤矿 5316 工作面、东滩煤矿 3307 工作面和义能煤矿CG1301 工作面的地表沉陷实测资料对模型进行了验证,验证表明各案例的相对中误差均可控制在 3%以内,说明此模型能够很好的实现地面点的动态沉陷预测.
简介:溜槽堵塞作为工业生产中的一种常见问题,不仅影响生产效率还可能导致安全隐患,因此实时准确地检测溜槽堵塞状态具有重要意义.然而传统的检测方法在实际应用中存在诸多问题与挑战,如精度不高、依赖人工干预等.文章基于音频信息构建结合了 WaveNet 和 GRU 的WaveGNet深度网络模型,通过提取分析声音信号寻找溜槽堵塞的特征,以实现准确的堵塞检测.WaveNet能够提取高质量的声音信号特征,而GRU网络则能够捕获声音序列中的时间关系.通过将两者融合以更好地理解声音信号,在时间和频率维度上进行更准确的分析,揭示与堵塞状态相关的模式从而提高检测的准确性和鲁棒性.通过声音信息直接捕获堵塞状态,减少了人工干预的需求且具备实时性.该方法有望为工业生产中的溜槽堵塞检测提供一种创新、高效且可靠的解决方案,在实际应用中具有重大潜力.