基于AI的矿井水害识别模型库构建与95%高精度验证

本研究论文聚焦于"基于人工智能技术的矿井水害来源识别模型库的建立方法研究"。在当前矿井安全管理中，准确识别水害来源对于防止事故至关重要。作者提出了一种创新的方法，旨在通过构建水害识别模型库，利用水的水化学特性作为主要依据，以提高水害识别的精确度。 该研究的核心原则是确保模型库内部各类水害来源模型的类内离散度尽可能小，这意味着每个模型应能代表其所属类型的水害特征，具有较高的精度和稳定性。同时，模型间的类间离散度则被要求尽可能大，以清晰地区分不同类型的水害来源，增强模型的区分度。这可以通过数学公式来量化并指导模型的建立过程。 具体来说，作者提供了数学公式来衡量和优化这些离散度，并介绍了实际操作的技术手段，包括数据采集、特征提取、模型训练和验证等步骤。通过在山西潞安环保能源开发股份有限公司的多个煤矿进行生产性验证，结果显示，这种方法是切实可行的，能够有效提高矿井水来源的判断准确性，达到了95%的识别率。 此外，论文还提到了项目的研究背景，即2017年4月收到的稿件，以及相关基金资助情况。作者阴宁宝、郝军和余生晨分别来自不同的研究机构，他们的专业领域涵盖了矿井水害来源识别、煤矿安全生产管理和计算机科学，这体现了研究团队的专业素养和跨学科合作的优势。 最后，论文的关键点包括矿山水化学模型库、水源识别技术、类内离散度和类间离散度的概念，这些概念在矿井安全管理和灾害预防中的应用具有重要的理论价值和实践意义。论文被归类为行业研究，并获得了中图分类号TD745.21，表明其专注于煤炭工业中的水资源管理和安全技术。 这项研究不仅提供了理论基础，还展示了实际应用的有效性，对于提升矿井水害管理的智能化水平具有显著的推动作用。