煤巷顶板稳定性评价方法研究

• 作者: 任家敏 段迎娟 耿越
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 煤巷 围岩 顶板稳定性评价 机器学习 深度学习 生成对抗网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 分析研究
• 页码范围: 35-39
• 页数: 5页
• 分类号: TD322.4
• 字数: 3955字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017110060

摘要

对用于煤巷顶板稳定性评价的经典方法中常用的单指标法和复合指标法,以及机器学习方法中常用的有监督学习方法和无监督学习方法进行了总结、分析,指出经典方法采用单一指标或仅针对某一类煤岩体进行顶板稳定性评价,评价结果不全面、不可靠,而机器学习方法需要人工标注大量顶板监测数据,工作量大,实际应用效果较差.基于深度学习方法可从顶板监测数据中自动提取特征的优势,提出了采用深度学习中的生成对抗网络对煤巷顶板进行稳定性评价的新模式,从而减少人工工作量.