谱聚类结合LIF在矿井突水水源类型识别中的应用

作者：周孟然; 宋红萍^*; 胡锋; 来文豪; 王锦国

来源：光谱学与光谱分析, 2021, 41(02): 435-440.

• 激光诱导荧光
• 矿井突水水源
• 谱聚类
• MFO

突水事故威胁井下人员的生命安全和造成财产损失,因此准确检测出突水水源类型具有重大意义。使用水化学分析法检测水源类型耗时长、过程复杂。激光诱导荧光(LIF)技术具有快速、灵敏、干扰小等优点,将LIF技术结合智能算法建立突水水源识别模型可以准确检测出突水水源的类型。目前这类模型一般需要对荧光光谱进行去噪、降维、波段选取等处理,过程繁琐,并且模型都是在均匀分组的突水水源荧光光谱上建立的,并没有讨论不均匀分组对模型的影响,也没有针对不均匀分组建立模型。在实际工程应用中,采集的样本数量是有很大概率呈现不均匀的,因此本文提出一种飞蛾扑火(MFO)算法结合谱聚类(SC)的方法实现对不均匀分组的突水水源荧光光谱的识别。实验中,首先从淮南煤矿获取5种实验水样,使用激光诱导荧光实验设备采集所有水样的荧光光谱,五种水样的组数分别为75, 80, 80, 30和135。其次,建立MFO-SC水样识别模型,通过对比后标签映射方式选择K-Means、相似矩阵的计算方式选择高斯核函数和划分准则选择ncut,用MFO对高斯核函数的参数寻优得到σ的值为1.745并且固定模型的初始聚类中心。随后,分别建立K-Means, SVM和MFO-SVM3种水样识别模型。对比MFO-SC模型与K-Means模型,得到MFO-SC模型的最优准确率为100%且平均准确率也为100%, K-Means模型的最优准确率为99.75%,而平均准确率为79.57%;再分别计算SVM模型和MFO-SVM模型的训练集准确率和测试集准确率, SVM模型训练集准确率为80%,测试集准确率为80%; MFO-SVM模型训练集准确率为100%,测试集准确率为95.625%。最后,使用4种模型对其他三个不均匀分组的突水水源荧光光谱进行识别,研究结果表明将MFO-SC算法用于突水水源类型的识别上是有效的,可以准确地检测出突水水源的类型,对煤矿生产安全有重要意义。

• 单位
  安徽理工大学