基于光谱的煤岩分类模型的配置方法、装置以及处理设备制造方法及图纸

本申请提供了基于光谱的煤岩分类模型的配置方法、装置以及处理设备，用于从煤岩反射光谱入手，结合小波散射变换WST网络和双向长短期记忆BiLSTM网络，来实现更为精确的煤岩分类。本申请提供的基于光谱的煤岩分类模型的配置方法，包括：获取样本煤岩的样本反射光谱曲线信息；用样本反射光谱曲线信息训练小波散射变换WST网络，以使得小波散射变换WST网络识别输入的反射光谱曲线信息的煤岩散射特征；用小波散射变换WST网络输出的煤岩散射特征，训练双向长短期记忆BiLSTM网络，以使得双向长短期记忆BiLSTM网络根据输入的煤岩散射特征进行煤岩识别，其中，两个模型完成训练后，得到WST‑BiLSTM网络，WST‑BiLSTM网络用于根据输入的反射光谱曲线信息进行煤岩识别。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及煤矿领域，具体涉及基于光谱的煤岩分类模型的配置方法、装置以及处理设备。

技术介绍

1、煤岩分类，或者说煤岩分类识别，是指对存在的煤和岩进行识别，一直是实现煤矿智能化采掘的关键技术之一，可以用来指导采煤机或巷道掘进机，进行跟顶或跟底截割的滚筒高度调整。对此，研究人员提出了多种煤岩分类方法，如过程信号监测识别(振动、声发射、电流等信号)、红外热成像识别、图像识别和电磁波探测识别(γ射线、探地雷达、太赫兹信号)等。

2、上述煤岩分类方法虽然在一定程度上可以区分煤和岩石，但由于技术侧重点和使用环境不同，存在一定的局限性。过程信号监测识别技术通过监测截割过程中的机身振动、声发射、电机电流等信号间接区分煤岩类别，但该方法过于依赖煤岩硬度的差异性，且复杂的开采环境和煤岩介质的非均匀性会导致实际采掘过程中信号产生随机性。因此，在坚硬煤层或煤岩分布不均的特殊工况作业时存在一定的局限性；红外热成像识别技术受限于井下复杂的作业环境，存在监测盲区，且工作量较大、识别耗时长；图像识别技术受限于采掘工作面粉尘、水雾、暗光等复杂的环境条件，难以获取完整清晰的煤岩图本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于光谱的煤岩分类模型的配置方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取样本煤岩的样本反射光谱曲线信息，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取样本煤岩的样本反射光谱曲线信息，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取样本煤岩的样本反射光谱曲线信息，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述小波散射变换WST网络采用3层的网架构络，第0层使用小波低通滤波器对输入的所述样本反射光谱曲线信息进行平均，但丢失了细节；第1层捕获所述第0层丢失的细节，实现...

【技术特征摘要】

1.一种基于光谱的煤岩分类模型的配置方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取样本煤岩的样本反射光谱曲线信息，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取样本煤岩的样本反射光谱曲线信息，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取样本煤岩的样本反射光谱曲线信息，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述小波散射变换wst网络采用3层的网架构络，第0层使用小波低通滤波器对输入的所述样本反射光谱曲线信息进行平均，但丢失了细节；第1层捕获所述第0层丢失的细节，实现尺度不变性；第2层继续补充信息改善分类，通过对散射系数进行下采样降低小波散射网络的计算复杂...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄兴，刘泉声，张超凡，刘滨，丁自伟，高峰，李亮，
申请(专利权)人：中国科学院武汉岩土力学研究所，
类型：发明
国别省市：