【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術屬于煤礦井工開采，尤其涉及基于yolo算法的工作面頂板周期來壓識別方法及系統(tǒng)。
技術介紹
1、周期來壓是煤礦工作面開采過程中，基本頂巖層在采空區(qū)上方因失去支撐而周期性塌陷或斷裂，從而對支護系統(tǒng)施加周期性壓力的現(xiàn)象。周期來壓是礦壓顯現(xiàn)的重要特征，對煤礦開采的安全生產(chǎn)和支護設計有重要影響。
2、煤礦綜采工作面在推進過程中直接頂垮落造成基本頂懸空，隨著工作面進一步推進，基本頂懸空長度達到極限值，會發(fā)生垮落，造成周期性來壓。基本頂垮落受力結構如圖2所示。分別為巖塊m，n受到的載荷，為基本頂對巖塊m施加的壓力，為巖塊n受到的支撐力，為巖塊m的轉(zhuǎn)角，分別為m巖塊在a點和c點施加的剪力，為巖塊m的切落長度，分別為基本頂厚度和直接頂厚度，為工作面采高，為巖塊n的下沉量，見附圖3。
3、來壓強度影響因素：巖塊m的下沉量和質(zhì)量共同決定了巖塊垮落過程中產(chǎn)生的沖擊力大小：隨著巖塊下沉量增加，巖塊的勢能轉(zhuǎn)換為動能的過程越來越劇烈，導致更大的沖擊力；質(zhì)量越大的巖塊，在滑落過程中會積累更多動能，對下方結構造成更大沖擊，支架所需承受的來壓強度越高。當直接頂厚度增大時，巖塊的下沉量相應減小，導致來壓強度降低；當工作面采高增大時巖塊的下沉量相應增加，導致來壓強度增大。此外由于巖塊的質(zhì)量主要取決于巖性和基本頂厚度，可得來壓強度的主要影響因素為直接頂厚度、基本頂厚度、采高、頂板巖性。
4、來壓步距影響因素：當巖塊m發(fā)生破斷時，切落長度決定了巖塊在懸掛狀態(tài)下的受力情況。根據(jù)懸臂梁計算模型，巖塊m的切落長度為：
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6、在基本頂巖石抗拉強度不變的情況下，基本頂厚度越大，基本頂受力面積越大，能夠承受更大的垂直應力，進而基本頂切落長度越大，巖塊的自重變大，巖塊抵抗失穩(wěn)的能力增強，來壓步距相應增大。
7、通過上述分析可得：影響來壓的主要因素包括基本頂厚度、直接頂厚度、采高、煤層傾角和頂板巖性。煤層厚度和工作面傾向長度會對開采后的空間結構產(chǎn)生影響，且推進速度在一定程度上決定了基本頂破斷后能否快速達到自穩(wěn)結構。因此，煤層厚度、工作面傾向長度和推進速度也作為來壓強度的影響因素。
8、近年來，綜采工作面礦壓監(jiān)測與預報技術取得了顯著進展，實現(xiàn)了井下監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時顯示、傳輸和分析。然而，礦壓觀測與預報的基本原理仍然依賴于傳統(tǒng)的測站式觀測，僅能對工作面的部分礦壓顯現(xiàn)特性進行監(jiān)控，無法獲得整個工作面的支架抗壓等信息。其次，由于數(shù)據(jù)采集頻率間隔太長，無法精確地獲取支架移架和安全閥打開等短時內(nèi)的壓力變化情況。另外，各類礦山壓力監(jiān)測系統(tǒng)僅能對現(xiàn)場監(jiān)測到的數(shù)據(jù)進行較為單一的解析，對其進行深層分析和挖掘仍然是人工方式，缺乏有效的工作循環(huán)識別技術，而工作循環(huán)識別是后續(xù)所有工作的基礎；此外，礦山壓力分析指標單一，不能對蘊含在大量礦山壓力數(shù)據(jù)中的支架-圍巖相關信息進行有效的挖掘，更無法有效的實現(xiàn)對來壓預測、冒頂預警以及液壓支架運行狀況的監(jiān)測和維修。
9、目前，綜采工作面礦壓監(jiān)測與分析、頂板來壓預測及冒頂預警研究方面仍然存在以下問題：
10、1.礦壓監(jiān)測和分析無法覆蓋整個工作面，礦壓監(jiān)測與分析仍基于傳統(tǒng)的測站/線式理念，未充分考慮載荷在支架群組之間的分布特征及轉(zhuǎn)移規(guī)律；即在工作面不同位置布置少量測站及測線。一般將工作面整體分為上中下三區(qū)域，分別以區(qū)域為單位構建礦壓預測模型，并用中心位置支架工作循環(huán)阻力變化情況對該區(qū)域礦壓進行表征。該方法為點狀監(jiān)測、無法監(jiān)測到局部生產(chǎn)地質(zhì)條件變化對礦壓顯現(xiàn)及頂板穩(wěn)定性的影響，而全方位的監(jiān)測是現(xiàn)代傳感網(wǎng)技術的核心思想。因此基于傳統(tǒng)的測站式礦壓監(jiān)測是無法準確且全面的實現(xiàn)頂板來壓預測和冒頂預警的。
11、2.現(xiàn)有的液壓支架工作阻力曲線識別算法過于簡單。工作循環(huán)是指通過算法對支架原始壓力數(shù)據(jù)進行分析以判斷出液壓支架實際的初撐和卸載移架時間。工作循環(huán)識別是后續(xù)所有礦壓分析與預報工作的基礎和關鍵，識別的精度也決定了礦壓分析和預報的準確性。然而，現(xiàn)行識別算法無法準確識別。因為，所有的算法核心都集中在“斜率法”上，以識別循環(huán)末阻力。
12、3.數(shù)據(jù)分析與處理能力仍顯不足，近年來，綜采工作面礦壓監(jiān)測與預報技術取得了顯著進展，實現(xiàn)了井下監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時顯示、傳輸。然而，礦壓監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析之間的融合還存在一定的不足。見附圖4液壓支架工作阻力曲線圖。
13、（1）液壓支架工作阻力循環(huán)識別。首先，針對液壓支架的工作阻力曲線數(shù)據(jù)。識別出循環(huán)末阻力與初撐力，分辨出每個采煤循環(huán)。
14、（2）計算加權工作阻力。對于每個采煤循環(huán)，將其工作阻力值乘以該循環(huán)所在的時間，得到該循環(huán)的加權工作阻力。
15、（3）計算均方差。計算所有采煤循環(huán)加權工作阻力的平均值，得到工作面的平均工作阻力。同時，計算加權工作阻力的均方差，以評估數(shù)據(jù)的離散程度。
16、（4）結果分析。將平均工作阻力和均方差作為頂板壓力的判斷依據(jù)。如果平均工作阻力超出了預期范圍，或者均方差較大，可能表明頂板壓力存在異常，需要采取相應的措施。
17、目前，礦壓監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析和處理能力仍顯不足，無法實現(xiàn)實時監(jiān)測和有效分析。這導致在應對礦壓變化時還缺乏足夠的預判和應對策略。現(xiàn)有的方法主要依賴于對液壓支架工作阻力曲線的分析，雖然可以識別一些基本指標，如初撐力和末阻力，但在動態(tài)監(jiān)測和數(shù)據(jù)處理方面未能達到要求。這種局限性使得礦壓變化的監(jiān)測缺乏及時性，無法為現(xiàn)場決策提供實質(zhì)性支持，從而影響了安全管理與風險控制的有效性。
技術實現(xiàn)思路
1、為克服相關技術中存在的問題，本專利技術公開實施例提供了基于yolo算法的工作面頂板周期來壓識別方法及系統(tǒng)，具體涉及利用圖像識別對煤礦開采工作面周期來壓進行識別的技術。
2、所述技術方案如下：基于yolo算法的工作面頂板周期來壓識別方法，包括以下步驟：
3、s1，數(shù)據(jù)融合與空間建模；基于實時采集的液壓支架壓力監(jiān)測數(shù)據(jù)，將不同支架或傳感器的離散監(jiān)測數(shù)據(jù)映射到一個空間坐標系統(tǒng)中，形成三維網(wǎng)格；通過克里金插值計算縱向與橫向的應力差值，將離散的監(jiān)測數(shù)據(jù)映射到三維空間中，生成均勻分布和可視化的采場三維網(wǎng)格應力分布云圖；
4、s2，圖像預處理；利用計算機視覺識別技術，分析和識別出不同的應力區(qū)域，使用標注工具roboflow對采場三維網(wǎng)格壓力分布云圖進行人工標注，將頂板的高應力區(qū)域、低應力區(qū)域和來壓區(qū)域用相應的標簽進行標識；
5、s3，目標檢測與區(qū)域識別；根據(jù)當前生成的3d應力云圖，通過圖像識別與區(qū)域劃分來分析高應力區(qū)域，利用目標檢測算法自動識別3d應力云圖中的高、低應力區(qū)域，精準定位頂板來壓區(qū)域；
6、s4，周期性來壓的判定與預測；圖像識別算法識別出高應力區(qū)域后，對高應力區(qū)域進行深入分析，確定是否具有周期性來壓的特征；通過圖像邊緣檢測技術，提取頂板來壓區(qū)域的時間范圍及其對應的液壓支架分布，根據(jù)設定的應力梯度或絕對應力閾值，提取高應力區(qū)域并計算區(qū)域的面積、體積及邊界特征；分析高應力區(qū)域本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術保護點】
1.一種基于YOLO算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于YOLO算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，在步驟S1中，基于實時采集的液壓支架壓力監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括：
3.根據(jù)權利要求1所述的基于YOLO算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，在步驟S1中，通過克里金插值計算縱向與橫向的應力差值，包括以下步驟：
4.根據(jù)權利要求1所述的基于YOLO算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，在步驟S2中，將頂板的高應力區(qū)域、低應力區(qū)域和來壓區(qū)域用相應的標簽進行標識，包括：一鍵導出COCO、VOC和YOLO格式，自動給轉(zhuǎn)換成txt的格式。
5.根據(jù)權利要求1所述的基于YOLO算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，在步驟S3中，通過圖像識別與區(qū)域劃分來分析高應力區(qū)域，包括：
6.根據(jù)權利要求5所述的基于YOLO算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，YOLO算法對高低應力區(qū)域進行實時圖像識別，包括：
7.根據(jù)權利要求6所述的基于YO
8.根據(jù)權利要求6所述的基于YOLO算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，在步驟S204中，人工評判，包括：
9.根據(jù)權利要求1所述的基于YOLO算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，在步驟S4中，結合周期性預測模型和歷史數(shù)據(jù)，對頂板來壓區(qū)域的壓力變化進行智能化分析，包括：
10.一種基于YOLO算法的工作面頂板周期來壓識別系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)實施如權利要求1-9任意一項所述基于YOLO算法的工作面頂板周期來壓識別方法，該系統(tǒng)包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于yolo算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的基于yolo算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，在步驟s1中，基于實時采集的液壓支架壓力監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括：
3.根據(jù)權利要求1所述的基于yolo算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，在步驟s1中，通過克里金插值計算縱向與橫向的應力差值，包括以下步驟：
4.根據(jù)權利要求1所述的基于yolo算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，在步驟s2中，將頂板的高應力區(qū)域、低應力區(qū)域和來壓區(qū)域用相應的標簽進行標識，包括：一鍵導出coco、voc和yolo格式，自動給轉(zhuǎn)換成txt的格式。
5.根據(jù)權利要求1所述的基于yolo算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，在步驟s3中，通過圖像識別與區(qū)域劃分來分析高應力區(qū)域，包括：
6.根據(jù)權利要求5所述的基于yolo算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，yolo算法對高低應力區(qū)域進行實時圖像識別，包括：
7.根據(jù)權利要求6所述的基于yolo算法的工作面頂板周期來壓識別方法，其特征在于，在步驟s302中，冗余候選框優(yōu)化，包括：每個候選...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：寧建國，呂緒燦，孫艷清，王建軍，宋兆楠，黃濤，李學慧，史新帥，
申請(專利權)人：山東科技大學，
類型：發(fā)明
國別省市：
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