矸石浆体输送管道堵塞监测与识别方法
李家豪1
冀汶莉1
张丁丁2
马晨阳2
1.西安科技大学通信与信息工程学院,陕西西安 7106002.西安科技大学能源学院,陕西西安 710054
摘要：井下充填技术中长距离管道输送矸石浆体易发生沉降、堵塞等问题,目前大多采用点位采集和局部观测方式监测管道输送状态,难以对长距离管道实现连续覆盖与异常精确定位.针对该问题,提出了采用基于相敏光时域反射计的分布式声波传感(DAS)技术对矸石浆体输送管道堵塞状况进行全域连续监测;搭建了矸石浆体输送管道堵塞实验平台,模拟管道正常输送、堵塞20％、堵塞40％、堵塞60％工况,采用DAS光纤采集管道沿线振动信号;采用一维卷积神经网络(1DCNN)、长短期记忆网络(LSTM)、交叉注意力(CA)机制构建双分支识别模型,以DAS振动信号的能量和功率谱密度为特征,对管道堵塞工况进行分类识别.实验结果表明,该模型对输送管道正常状态的识别准确率、召回率、F1分数分别为91.27％,93.10％,92.28％,对不同堵塞状态的平均识别准确率、召回率、F1分数分别为92.72％,92.06％,92.39％,优于多尺度卷积结合隐马尔可夫组合模型等DAS振动信号识别模型.基于上述方法开发了矸石浆体输送管道堵塞DAS监测和智能识别系统,实现了振动信号特征分析可视化和管道堵塞识别的B/S网络服务应用.
关键词：充填开采矸石浆体管道运输管道堵塞识别分布式声波传感(DAS)DAS光纤DAS振动信号识别
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(52474147)陕西省秦创原科学家+工程师队伍项目(2023KXJ-144)陕西省自然基金面上项目(2025JC-YBMS-642)
论文发表日期：2026-02-28
在线出版日期：2026-04-07（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 25-33,116 )
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