申请/专利权人：中国矿业大学(北京);大同煤矿集团有限责任公司

申请日：2020-03-23

公开（公告）日：2024-01-30

公开（公告）号：CN111582536B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/02;G06N20/00;G06F18/23

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.30#授权;2020.12.15#实质审查的生效;2020.08.25#公开

摘要：本发明说明书一个或多个实施例提供一种基于特征学习的隐伏断层预测方法、装置、设备及介质，其中的方法包括：根据采掘区的揭露信息得到断层属性信息，按照预设规则对所述断层属性信息进行处理以得到断层样本数据；将断层样本数据以走向特征聚类得到井田断层发育的各优势走向簇，所述走向特征的最佳分组数由轮廓系数确定；在断层走向特征聚类的基础上，对各所述优势走向簇以为断层定义的距离为特征再次进行聚类，得到井田内发育的各断层带。本发明先后采用走向和距离特征识别了断层带，定义了断层带的延伸指数、缓冲半径、落差期望以分别刻画断层带走向上的延伸、倾向上的离散、和落差特征，实现了煤矿采掘工作面前方隐伏断层的定量化预测。

主权项：1.一种基于特征学习的隐伏断层预测方法，其特征在于，所述方法包括：根据采掘区的揭露信息得到断层属性信息，所述断层属性信息至少包括断层的位置、落差、走向及延伸长度属性信息，按照预设规则对所述断层属性信息进行处理以得到断层样本数据；将断层样本数据以走向特征聚类得到井田断层发育的各优势走向簇，所述走向特征的最佳分组数由轮廓系数确定；在断层走向特征聚类的基础上，对各所述优势走向簇以为断层定义的距离为特征再次进行聚类，得到井田内发育的各断层带，其中，所述断层距离特征的最佳分组数由轮廓系数确定；采用线性回归方法得到各断层带中线，并计算各所述断层带的延伸指数、缓冲半径及落差期望属性值，以刻画断层带走向的延伸、倾向的离散及落差特征，并借此预测采掘工作面前方隐伏断层。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国矿业大学(北京);大同煤矿集团有限责任公司 基于特征学习的隐伏断层预测方法、装置、设备和介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD