[發明專利]一種采煤工作面周期來壓分析方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 202011332165.0
• 申請日: 2020-11-24
• 公開（公告）號: CN112380249B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 連小勇;李軍;陳勇升
• 申請（專利權）人: 中國礦業大學（北京）
• 主分類號: G06F16/245
• 分類號: G06F16/245;G06F16/23;G06F16/22
• 代理公司: 北京市廣友專利事務所有限責任公司 11237
• 代理人: 張仲波

本發明的實施例公開一種采煤工作面周期來壓分析方法、裝置及電子設備，涉及煤礦系統大數據處理技術領域，能夠使分析結果更貼近現場實際。所述方法包括：獲取目標支架在采樣時間段內采集的壓力值；將所述壓力值按照采集時序構建第一離散數據序列；獲取所述第一離散數據序列中的極大值；根據所述極大值以及所述極大值的序號，構建極大值集合；對所述極大值集合中的每個極大值，執行以下操作：獲取所述極大值集合中序號與所述極大值的序號之差的絕對值小于預設值的其他極大值；判斷所述極大值是否大于所有的所述其他極大值；若是，則將所述極大值作為來壓峰值；根據來壓峰值以及來壓峰值的采集時間點，計算采煤工作面周期來壓規律。

技術領域

本發明涉及煤礦系統大數據處理技術領域，尤其涉及一種采煤工作面周期來壓分析方法、裝置及電子設備。

背景技術

目前，我國采煤工作面正在從自動化向智能化轉變，智能化的標志就是設備具有自我感知、自我修正、自我決策的能力，智能設備智能化依賴與對環境的感知和分析，智能分析是設備智能化的基礎，智能化工作面擁有海量的監測數據，支架監測數據都是百萬數量級的，如此海量的數據，需要煤礦技術人員逐個核對和調整，排除人為重復及無用數據，分析過程給技術人員帶來極大的痛苦，工作量繁雜瑣碎。

國內外學者在海量礦山壓力監測數據分析和數據三維可視化顯示方面做了大量的研究，并對液壓支架性能與支架和圍巖的相互作用關系做了詳細的闡述：程敬義等基于海量礦壓監測數據構建了支架與頂板狀態感知模型，指出額定工作阻力不能作為評價支架性能的唯一指標；王國法等闡述了煤礦智能化的技術內涵，提出建立智慧煤礦系統大數據處理中心，對監測信息進行智能分析并將智能決策信息通過液壓電液控制系統實現支架對圍巖的自適應調整；趙毅鑫等利用長短時記憶網絡(LSTM)深度學習方法建立了大采高工作面礦壓預測分析及模型泛化，集成形成礦壓分析和預警系統；美國阿拉巴馬大學研制的長壁工作面巖層控制與監測系統(LoSCoMS)可以記錄每一個工作循環的支架壓力數據，利用AI技術實時分析頂板壓力異常和預測周期來壓；澳大利亞R.Trueman等研發長壁工作面視覺分析系統(LVA)，利用時間加權平均工作阻力等指標，研究了支架與圍巖的相互作用關系。

在工作面周期來壓分析算法方面，現有的研究成果一直停留在利用時間加權平均工作阻力和末阻力等支架載荷參數分析工作面來壓特征和規律，單獨依靠時間加權平均工作阻力和末阻力分析存在弊端，分析過程中提取的周期來壓強度與現場實際來壓強度不符，造成分析結果與現場實際存在較大偏差的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供一種采煤工作面周期來壓分析方法、裝置及電子設備，能夠拾取周期來壓過程中的實際來壓強度，并利用實際來壓強度分析采煤工作面周期來壓規律，從而使分析結果更貼近現場實際，減少了對原始數據的處理帶來的影響。

第一方面，本發明實施例提供一種采煤工作面周期來壓分析方法，獲取目標支架在采樣時間段內采集的壓力值，所述壓力值的數量至少為兩個，每個所述壓力值對應一個采集時間點；將所述壓力值按照采集時序構建第一離散數據序列；獲取所述第一離散數據序列中的極大值；根據所述極大值以及所述極大值在所述第一離散數據序列中的序號，構建極大值集合，在所述極大值集合中，每個所述極大值對應一個序號；對所述極大值集合中的每個極大值，執行以下操作：獲取所述極大值集合中序號與所述極大值的序號之差的絕對值小于預設值的其他極大值；判斷所述極大值是否大于所有的所述其他極大值；若是，則將所述極大值作為來壓峰值；根據來壓峰值以及來壓峰值的采集時間點，計算采煤工作面周期來壓規律。

可選的，所述采煤工作面周期來壓規律包括來壓強度和來壓周期；所述根據來壓峰值以及來壓峰值的采集時間點，計算采煤工作面周期來壓規律；包括：計算各所述來壓峰值的平均值，以所述平均值作為采煤工作面的來壓強度；根據來壓峰值的采集時間點，計算在采集時間上相鄰的來壓峰值之間的平均時間間隔，以所述平均時間間隔作為采煤工作面的來壓周期。