放顶煤工艺中声学场景识别研究

作者：李富强; 李昕

来源：中国煤炭, 2023, 49(02): 82-88.

DOI：10.19880/j.cnki.ccm.2023.02.010

• 放顶煤
• 煤矸识别
• 声学分类模型
• 机器学习
• C-GRU

为解决放顶煤作业中煤矸识别准确度不高的问题，采取了构建声学分类模型的方法，对混合神经网络算法进行了研究，并建立了声学场景分类模型。以国家能源集团乌海能源有限责任公司老石旦煤矿综放工作面为研究对象，通过标定采集到的声音数据建立数据集，并进行模型训练和测试，应用在综采工作面。实验及实际应用表明：两种模型的识别率都在80%以上，其中混合神经网络模型的识别率在88.8%,识别时间为0.634 2 s,可实现综放作业中对煤和矸石的快速精准识别；同时，进一步提出了合理有效的放煤逻辑，提升了放顶煤作业的智能化水平。