典型文献
煤岩单轴压缩破坏声发射轻量化三维卷积预测模型研究
文献摘要：
声发射前兆信息能揭示煤岩内在破坏规律,因此基于声发射前兆信息建立判识模型是煤岩破坏监测预警的核心.基于DenseNet骨架,结合分组卷积(GC)与注意力机制中的"压缩-激励"模块(SE),构建能融合声发射时空特征的轻量化三维卷积预测模型.以红庆河矿3-1煤层强冲击倾向性煤样为研究对象,在煤样单轴压缩过程中,采集不同速率加载下的声发射损伤破坏参数,并将参数预处理为能融合声发射时空特征的图像序列,作为模型输入样本,预测煤样破坏的危险等级,并采用迁移学习预测煤样破坏的剩余时间.结果显示:在预测煤样破坏危险等级的验证样本中,4种网络结构(DenseNet,DenseNet+GC,DenseNet+SE和DenseNet+GC+SE)的预测准确率均高于99.08％,高风险样本召回率均高于99.50％,表明三维卷积能有效捕获声发射时空信息.DenseNet+GC+SE网络的预测概率趋于单点分布,表明该模型能区分不同危险等级.DenseNet+GC+SE网络嵌入分组卷积与SE模块能在保证模型精度的同时,大幅下降模型复杂度与时间复杂度,提升模型效率.煤样破坏剩余时间的预测值与真实值的R2高达99.85％,表明DenseNet+GC+SE迁移模型能依据声发射信号有效预测煤岩破坏.分组卷积还能表征声发射特征多样性,SE模块能评估声发射特征重要性.
文献关键词：
采矿工程;煤岩;单轴压缩;声发射;破坏预测;轻量化三维卷积
中图分类号：
作者姓名：
赵毅鑫;乔海清;谢镕澴;郭继鸿
作者机构：
中国矿业大学(北京)共伴生能源精准开采北京市重点实验室,北京 100083;中国矿业大学(北京)能源与矿业学院,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]赵毅鑫;乔海清;谢镕澴;郭继鸿-.煤岩单轴压缩破坏声发射轻量化三维卷积预测模型研究)[J].岩石力学与工程学报,2022(08):1567-1580
A类：
轻量化三维卷积,DenseNet+GC,DenseNet+SE,DenseNet+GC+SE
B类：
单轴压缩,压缩破坏,卷积预测,前兆信息,信息能,破坏规律,煤岩破坏,监测预警,分组卷积,注意力机制,合声,时空特征,煤层,强冲击,冲击倾向性,煤样,同速率,损伤破坏,破坏参数,图像序列,模型输入,危险等级,迁移学习,剩余时间,预测准确率,召回率,时空信息,单点,网络嵌入,模型精度,模型复杂度,时间复杂度,真实值,迁移模型,声发射信号,声发射特征,特征多样性,特征重要性,采矿工程,破坏预测
AB值：
0.278458
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