基于贝叶斯算法优化的CatBoost矿压显现预测

通过传统的监测手段获取矿压数据并采用统计学或机器学习算法对矿压进行预测已不能满足矿山智能化发展要求,需要寻求新的方法提升矿压数据监测及矿压预测的准确性和实时性。基于三维相似物理模型试验,搭建分布式光纤监测系统,沿模型走向和高度2个方向预埋分布式光纤,在模拟工作面开采过程中采集来压数据,并引入光纤布里渊频移平均变化度作为判断是否来压的指标;通过对光纤监测数据进行噪声去除、归一化及相空间重构等预处理,将一维初始监测数据转换为三维数据;使用贝叶斯算法对CatBoost算法进行迭代参数寻优,在达到最大迭代次数后将最优参数组合装载到CatBoost算法中,通过训练得到矿压显现预测模型。结果表明:贝叶斯算法比传统网格搜索法的迭代次数更少、误差更小;与随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)和极值梯度提升树(XGBoost)算法相比,CatBoost算法的预测精度更高、泛化能力更强;基于贝叶斯算法优化的CatBoost矿压显现预测模型能准确预测出测试集中的3次来压,且整体预测趋势与实测值较为吻合,平均绝对误差为0.0091,均方根误差为0.0077,决定系数为0.9339。

基于布里渊放大结构的分布式光纤温度传感技术的研究

阐述了一种基于布里渊放大结构的分布式光纤温度传感技术，该技术利用了光纤中布里渊频移与温度的依赖关系．本文从传感光纤的结构特点和材料的物性系数出发，在理论上证明了光纤温度与布里渊频移量之间存在线性关系．基于此传感技术建立了一实验系统。

巨厚砾岩层下采场支承压力分布的理论及试验研究

巨厚砾岩层下的采场围岩极易形成应力集中而引发巷道失稳,其倾向支承压力分布规律是该问题的核心。文中通过建立采场倾向支承压力理论模型,对巨厚砾岩层下采场倾向支承压力进行了理论计算。随后搭建了巨厚砾岩层下采场三维物理相似模型,将分布式光纤技术用于模型试验采场支承压力测试,并对比研究了模型开挖过程中支承压力与光纤测试Brillouin频移之间的关系。结果表明,巨厚砾岩下倾向采动支承压力分布具有峰值大和影响范围大的特点,理论计算支承压力峰值为35 MPa,影响范围约200 m;模型试验光纤测试曲线表明支承压力分布规律为从不变→增大→峰值→减小→不变的变化趋势,光纤测试结果与理论计算一致,通过光纤频移变化可以反映倾向支承压力的变化规律,为采场倾向支承压力监测提供了新的研究手段。

基于GRU和XGBoost的矿压显现规律预测

采用光纤传感器监测的光纤频移值对矿压显现规律进行表征的过程中,传感器采集的数据存在缺失现象,无法准确预测矿压显现规律。针对该问题,以千秋煤矿为工程背景,在假设光纤下半部分数据丢失的前提下,引入GRU(门控循环单元)和LSTM(长短期记忆网络)2种预测模型,对缺失的光纤频移值进行对比预测,得出GRU模型的收敛速度优于LSTM模型的收敛速度,说明基于GRU模型的缺失值处理方法较优。将原始完整的光纤频移值转换为可表征矿压显现位置的光纤平均频移变化度,引入XGBoost(极端梯度提升)模型和BP神经网络模型进行对比预测,XGBoost模型能准确预测出测试集中所有出现“尖峰”的位置,而BP神经网络模型只预测出2处“尖峰”位置,说明XGBoost模型的预测效果优于BP神经网络模型的预测效果。将预测出的光纤频移缺失值替换至缺失位置,形成“完整”光纤频移值数据,将该数据转换为光纤平均频移变化度后,采用XGBoost模型进行预测。验证结果表明:LSTM模型及GRU模型均可准确预测出光纤下半部分的数据,且GRU模型准确性较LSTM模型准确性高;使用XGBoost可准确预测出测试集中出现的周期来压;通过GRU模型预测出的缺失数据经整合至缺失位置后,使用XGBoost模型仍可进行有效的矿压预测。

基于染料荧光多个特征的光纤温度传感器

以罗丹明B的多个荧光特征作为不同的温度传感信号,设计制作了一种新型的、可以通过多个不同方式传感温度的光纤温度传感器,搭建了温度传感系统,研究了包括荧光强度、荧光谱带带宽、谱峰以及谱带重心波长的位置、谱带上不同波长处的强度比例等各荧光特征的温敏特性。其中,两种新型传感方法以发射谱带的重心位置以及谱带上不同波长的荧光强度之比作为传感信号,表现出比传统的峰值频移法和双色染料荧光强度比法更高的灵敏度和精度。传感系统的典型性能指标为:重心法传感的灵敏度为0.049 nm/℃,非线性度为1.5%FS,分辨力2℃,重复性为0.8%FS;自参考双波长强度比法的灵敏度为0.002 04/℃,非线性度为2.9%FS,分辨力1.5℃,重复性为1.6%FS。这种新型多传感函数的光纤温度传感器及系统可以满足实际应用中不同测温环境的特定需求,尤其在生理、自然环境温区有良好的应用前景。为了验证实验系统,用家用微波炉加热一杯水,基于重心法和自参考强度比法成功检测到了水的实时升温曲线。

布里渊分布式光纤传感技术的分类及发展

从光时域反射仪的原理及特点入手,介绍了分布式光纤传感技术的特点、作用及其分类。分析了基于布里渊散射的分布式光纤传感技术的当前进展及发展趋势,主要包括基于布里渊光时域反射、布里渊光时域分析、布里渊光频域分析、布里渊光相关域分析和布里渊光相关域反射的分布式光纤传感技术。对这五种传感技术的特点及存在的问题进行了比较,分析了每种传感技术所能达到的技术指标,指出了基于布里渊散射的分布式光纤传感技术未来的发展方向。

应用于物联网的光纤布里渊传感系统设计

为了解决当前光纤布里渊传感系统存在的通信速度慢,抗干扰能力差等缺陷,设计一种应用于物联网的光纤布里渊传感系统。该系统包括感知层、传输层、支撑层和应用层AD模块、FPGA模块负责物联网散射信号处理,基于BOTDA技术设计光纤布里渊传感器采集结构完成信号采集;传感器根据采集的数据提取布里渊散射光频移信息,计算光纤布里渊频移与温度和应变关系,基于此系实现物联网的大功率广播检测,最后仿真测试结果表明,系统采集数据用时均值为9.41 ms,散射信号噪声消除程度可达97.36%。

基于光纤多普勒效应的超声传感方法

通过光纤频移干涉技术测量了超声在光纤中产生的多普勒频移,提出一种光纤超声传感方法.将缠绕在压电陶瓷上的光纤环接入到频移干涉萨格拉克干涉仪中,以压电陶瓷作为超声波信号源,调节声光调制器使得干涉信号偏置在零点,达到系统灵敏度最高,通过干涉信号的频率和幅值测量到了超声引起光纤环中发生的多普勒频移,进而获得了作用在光纤环上的超声波信号.实验结果表明,用该方法测量超声频率的相对误差为0.001%,频响在所测量的20~200kHz范围内具有良好的线性.该方法在管道健康监测、固体内部裂缝监测、大型机械装备结构损伤监测等方面具有应用前景.

基于卡尔曼预测的光频域反射分布式光纤传感性能提升方法

针对光频域反射(OFDR)分布式光纤传感在长距离、大量程应用场景中,参考光谱与测量光谱间的相似度(SD)退化及由此造成的鲁棒性下降的问题,本文研究了可调谐激光光源调谐非线性补偿模型,发现补偿的残余误差会引起传感单元产生随机位置偏差(PoD)。基于对PoD的统计学分析,建立了参考和测量光谱间SD的评价体系,并提出一种基于卡尔曼预测和局部寻优的传感单元随机PoD补偿方法,实现了参考和测量光谱位置的高效、精准匹配。本文所提方法能够在50 m的传感光纤上以5 mm的空间分辨率实现大量程传感(最高温度~450℃,最大应变~10000με),且兼顾高鲁棒性和高速度(计算量可降低到原来的5.8%~28.6%)。这些优点使该方法能够广泛应用于现有的光频域反射分布式光纤传感系统。

多属性融合分布式光纤导水裂隙带高度预测方法

针对上覆岩层导水裂隙带发育高度预测这个研究难点,以光纤监测覆岩变形模拟试验为基础,融合测点频移值、高度、覆岩岩性等因素,提出一种基于深度学习的导水裂隙带发育高度预测方法。先将测点频移值分解为随机、周期和趋势等分量,建立预测模型,叠加后再利用预测频移值变化特征推测导水裂隙带的发育高度。实验结果表明本方法预测的发育高度平均误差为11 mm,其精度控制在允许误差范围内。

光纤频移干涉腔衰荡折射率传感方法研究

研究了一种基于频移干涉原理的新型连续波光纤腔衰荡液体折射率传感方法,采用熔融拉锥方法制作锥形光纤传感探头,并对不同浓度下液体的折射率进行了实验研究。结果表明,溶液质量分数小于9%时,NaCl和葡萄糖溶液的探测灵敏度分别为3.779dB·RIU-1和6.413dB·RIU-1(RIU为折射率单元),系统的最低检测限为10^-4。在40min的连续观察时间内,腔内损耗的标准差小于0.4%,系统表现出良好的稳定性。与传统技术相比,该技术无需高速探测设备,降低了对硬件设备的要求。该系统具有结构简单、成本低、灵敏度高等优点,在化学探测、生物传感领域具有一定的应用前景。