基于机器学习的煤矿通风机降噪工艺研究

针对煤矿通风机噪声问题,提出一种基于机器学习的降噪工艺。通过采集与分析通风机振动和噪声信号,利用XGBoost算法构建噪声预测模型,并结合多目标优化算法生成最优降噪策略。实验结果表明,该工艺能够在不影响通风效果的前提下,显著降低通风机噪声,且降噪效果优于传统的被动降噪措施。研究成果拓展了机器学习在矿山机械降噪领域的应用,可为煤矿安全生产和职业健康提供新的解决方案。

一种新型矿井水处理设备的应用

化乐煤业公司针对矿井水一体净化处理器存在的入料不均匀、沉降物排出不畅等问题进行了技术改造,将入料方式由多点改为一点入料,将一体净化器分为混料反应区、稳流区和斜管沉淀区,将原来的双层斜管改为单层斜管,取消原有中间隔板等,有效解决了处理器存在的问题。