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基于集成学习方法的冲击地压危险性预测研究 被引量:3
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作者 吴丙梅 薛生 杨超宇 《矿业安全与环保》 北大核心 2023年第1期54-59,共6页
为了进一步提高冲击地压危险性预测的准确性,利用集成学习方法对冲击地压发生的主要因素指标进行了分析,分别采用集成学习方法中7种分类预测模型对冲击地压危险性进行了预测,实验结果表明,7种模型均具有一定的可靠性,将模型的准确度和... 为了进一步提高冲击地压危险性预测的准确性,利用集成学习方法对冲击地压发生的主要因素指标进行了分析,分别采用集成学习方法中7种分类预测模型对冲击地压危险性进行了预测,实验结果表明,7种模型均具有一定的可靠性,将模型的准确度和海明损失作为评价指标,得出XGBoost算法具有较高的预测性能,可以相对有效地对冲击地压的危险性进行预测。最后,利用SHAP值对XGBoost模型进一步解释,冲击地压危险性受弹性能指数的影响最大。 展开更多
关键词 冲击地压 危险性预测 集成学习 海明损失 SHAP值 XGBoost
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氯化钠溶液对煤体致裂增透实验研究 被引量:2
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作者 苑进伟 薛生 李斌 《安全》 2022年第10期54-59,共6页
为提高对煤体的致裂增透效果,基于高压电脉冲液电致裂煤体增透技术,提出把液电效应中的水换成1mol/L的氯化钠溶液,进行煤块致裂增透实验,研究氯化钠溶液对煤体强化致裂增透效果。实验结果表明:高压电脉冲分别在1mol/L的氯化钠溶液和水... 为提高对煤体的致裂增透效果,基于高压电脉冲液电致裂煤体增透技术,提出把液电效应中的水换成1mol/L的氯化钠溶液,进行煤块致裂增透实验,研究氯化钠溶液对煤体强化致裂增透效果。实验结果表明:高压电脉冲分别在1mol/L的氯化钠溶液和水中放电后,距电极30cm距离处,前者测得的压力峰值比后者测得的压力峰值提高近0.35MPa;在相同的1号煤块和2号煤块钻孔中分别加入水和1mol/L的氯化钠溶液,高压电脉冲对它们各放电8次后,2号煤块与1号煤块相比,2号煤块表面裂隙形成快,分支裂隙明显;根据2个煤块实验前后的首波声时差绘制的Origin等高线图,2号煤块内部产生的裂隙多,裂隙可以延伸到煤块边沿。高压电脉冲氯化钠溶液能够对煤体有致裂增透作用。 展开更多
关键词 煤体 增透实验 高压电脉冲 氯化钠溶液 裂隙
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高精度位场边界识别方法及在煤矿火烧区边界解释的应用
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作者 李健威 薛生 +2 位作者 侯彦威 李雄伟 郭建磊 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2757-2768,共12页
场源边界识别是位场数据解释必不可少的任务,早先人们使用数据的分布特征来获取场源的边界信息,难以在较强的背景异常条件下识别弱异常,为此使用基于一定窗口尺寸的自动控制滤波器来识别场源的分布,然而这种方法的结果对于窗口尺寸有较... 场源边界识别是位场数据解释必不可少的任务,早先人们使用数据的分布特征来获取场源的边界信息,难以在较强的背景异常条件下识别弱异常,为此使用基于一定窗口尺寸的自动控制滤波器来识别场源的分布,然而这种方法的结果对于窗口尺寸有较大的依赖,且对于复杂异常难以良好应用。近几年,人们主要采用位场数据导数的特征点反映场源边界信息的特征,然后利用成像结果与边界的对应关系来识别场源体的水平边界。其中,磁异常水平导数的极值、垂直导数的零值与地质体边界相对应,现有边界识别方法主要采用一阶水平和垂直导数的比值所组成的均衡边界识别滤波器来完成地质体位置的圈定,但方法分辨率和泛用性较低。基于此,提出将基于不同阶导数比值的边界检测滤波器与多尺度无监督深度学习相结合,利用不同阶导数比值来获得更高分辨率的边缘成像结果,同时建立Deep Image Prior(DIP)与Generative Adversarial Network-None Local(GAN-NL)网络相结合的多尺度无监督深度学习,根据边缘成像结果的极值来获取源水平位置。利用多尺度DIP网络来识别源位置,在DIP网络中加入自注意机制神经网络增强其学习能力,可以在不需要大量数据标签的情况下去除噪声,利用GAN-NL网络对极值点进行分类,给出极值点的位置信息。与其他边缘检测滤波器比较的结果表明:所开发的边界识别方法具有更高的分辨能力,其能够更精确、更清晰地显示场源的边缘,相对常规方法精度提升15%左右。多尺度无监督深度学习可以根据边缘成像结果自动给出源边缘,且结果与真实边缘一致,具有良好的泛用性。通常情况下,煤层与围岩之间不存在明显的磁性差异。而煤层自燃时,高温使煤层顶板地层中的黄铁矿、菱铁矿等结核体受热变质,形成含铁磁性矿物的烧成岩。温度降低后,保留了强烈的热剩余物,磁化强度比燃烧前高几十倍,因此煤矿燃烧区存在明显的磁异常。这一特性为利用磁测法圈定燃烧区域边界提供了物理前提。针对山东某矿煤田燃烧区开展磁法勘探来查明其分布,将所开发的边界识别方法用于获取火烧区的分布范围,后期打钻验证结果准确率85%。 展开更多
关键词 位场 边界识别 多尺度 无监督神经网络 煤矿火烧区
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基于机器学习煤矿工人肺通气功能障碍风险预测研究 被引量:2
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作者 丁宇 薛生 +3 位作者 陈前炜 邹元杰 穆敏 叶冬青 《中华疾病控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期698-704,732,共8页
目的研究煤矿工人肺通气功能障碍的影响因素,通过机器学习算法构建矿工肺通气功能障碍发生的风险预测模型,为尽早识别肺通气功能障碍的高危人群、保护矿工健康状况提供重要的科学依据。方法选取2021年4月20日―5月3日在陕北某煤矿参加... 目的研究煤矿工人肺通气功能障碍的影响因素,通过机器学习算法构建矿工肺通气功能障碍发生的风险预测模型,为尽早识别肺通气功能障碍的高危人群、保护矿工健康状况提供重要的科学依据。方法选取2021年4月20日―5月3日在陕北某煤矿参加职业健康体检的679名矿工作为研究对象。通过非条件多因素logistic回归分析模型分析结果确定变量,构建逻辑回归(logistic regression,LR)、随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machines,SVM)和极端梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)模型并根据4种模型的准确度、灵敏度、特异性、阳性预测值、阴性预测值、F1评分、受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)下面积评估模型的性能。结果LR、RF、SVM和XGBoost模型的准确率分别为69.61%、70.59%、72.06%和75.49%。灵敏度分别为61.22%、58.16%、60.20%和64.29%。特异性分别为77.36%、82.08%、83.02%和85.85%。阳性预测值分别为71.42%、75.00%、76.62%和80.77%。阴性预测值分别为68.33%、67.97%、69.29%和72.22%。F1分数为0.66、0.66、0.67和0.72。ROC曲线下面积分别为0.78、0.78、0.78和0.81。XGBoost模型的预测性能优于其他模型,预测精度较高。结论运用XGBoost模型预测煤矿工人的肺通气功能障碍风险,为煤矿工人的健康管理提供相应的理论依据。 展开更多
关键词 煤矿工人 肺通气功能障碍 极端梯度提升树 预测模型
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miRNA作为尘肺病潜在生物标志物的研究与进展 被引量:1
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作者 杜苗苗 王佳 +3 位作者 李雯雯 穆敏 朱峰林 叶冬青 《中华疾病控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1480-1485,共6页
尘肺病是目前我国临床上最常见的职业病之一,其发病机制尚未完全明确,临床上缺乏有效地治疗方法。微小RNA(microRNAs,miRNA)是一类非编码单链的RNA分子,通过与靶基因结合,抑制mRNA翻译或促进mRNA的降解,以此参与基因转录后翻译水平的调... 尘肺病是目前我国临床上最常见的职业病之一,其发病机制尚未完全明确,临床上缺乏有效地治疗方法。微小RNA(microRNAs,miRNA)是一类非编码单链的RNA分子,通过与靶基因结合,抑制mRNA翻译或促进mRNA的降解,以此参与基因转录后翻译水平的调控。已有研究表明miRNA与尘肺病的发生发展密切相关,是尘肺病早期筛查诊断的重要候选生物标志物。本研究就miRNA在尘肺病中的研究现状和进展进行综述,为尘肺病的发病机制研究及早期预警、诊断、治疗提供新的思路及方法。 展开更多
关键词 微小RNA 尘肺病 生物标志物
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