Method Article

Recherche sur un modèle profondément intégré pour l’optimisation structurelle dans la prédiction de la température de combustion spontanée du charbon

DOI:

10.3791/69457

December 19th, 2025

In This Article

Summary

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Ici, nous décrivons un protocole pour prédire la température de la combustion spontanée du charbon en utilisant un cadre CNN-LSTM-Attention optimisé pour SSA qui optimise automatiquement la structure et les paramètres du réseau, améliorant ainsi la précision, l’adaptabilité et la généralisation à travers des ensembles de données hétérogènes et des conditions minières variées.

Abstract

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Ici, nous proposons un protocole pour la prédiction de la température de combustion spontanée du charbon, basé sur un cadre d’attention optimisé par l’algorithme de recherche de moineaux (SNC) pour la mémoire à court terme long (LSTM) optimisé par les réseaux neuronaux convolutionnels (SNC). Ce protocole répond aux limitations des architectures réseau fixes, à la généralisation restreinte et à la faible transférabilité couramment rencontrées dans les méthodes conventionnelles. Le cadre extrait les caractéristiques spatiales à l’aide de CNN et capture les dépendances temporelles avec les réseaux LSTM, tandis que le mécanisme d’attention met en évidence les phases critiques de température et les caractéristiques marquantes. La SSA optimise conjointement la profondeur du réseau et les hyperparamètres, permettant une adaptation dynamique à la diversité des complexités de données selon les sites miniers et les conditions expérimentales. Le protocole comprend l’acquisition de données, le prétraitement des fonctionnalités, la construction du modèle, l’optimisation des paramètres et les étapes de validation. Les résultats expérimentaux démontrent que le modèle proposé atteint une précision prédictive significativement supérieure sur des ensembles de données homogènes et maintient une performance de généralisation robuste sur des ensembles de données hétérogènes, ce qui le rend parfaitement adapté à la surveillance en temps réel de la température des mines de charbon et aux systèmes d’alerte précoce.

Introduction

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Le charbon joue toujours un rôle dominant dans la structure énergétique chinoise. Cependant, lors du stockage, du transport et de l’exploitation minière, un chauffage spontané peut se produire, entraînant une combustion spontanée. Cela provoque souvent des incendies de mines, menaçant sérieusement la sécurité des mines et la vie destravailleurs 1,2,3,4. Ainsi, une prévision précise des risques d’incendie des mines de charbon et de leurs variations de température est essentielle pour l’alerte précoce et la pr....

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Protocol

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1. Collecte de données sur la combustion spontanée du charbon

  1. Assemblez le système d’oxydation de chauffage programmé au charbon de type air, incluant le système d’alimentation en gaz, l’unité de contrôle de température et les instruments d’analyse des gaz. Assurez-vous que toutes les connexions sont sécurisées, que les réglages de contrôle de température sont précis, et que le chromatographe en phase gazeuse ainsi que les autres dispositifs d’analyse sont entièrement calibrés.
  2. Pèser 1000 g d’échantillon de charbon mélangé (conserver la forme originale en morceaux), homogénéiser soigneusement l’échantillon en uti....

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Results

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La stabilité du modèle a été validée à l’aide de quatre ensembles de données indépendants, démontrant une performance prédictive cohérente à travers différentes conditions géologiques. Cette section présente des résultats représentatifs et des évaluations de performance des expériences de combustion spontanée du charbon ainsi que du modèle d’attention SSA-CNN-LSTM proposé. Tout d’abord, les variations de multiples indicateurs de gaz collectées lors des ex.......

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Discussion

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Utilisez des blocs de charbon intacts ; Effectuez uniquement un nettoyage de surface après l’échantillonnage et doublez immédiatement le scellement pour éviter une exposition prolongée. Maintenez la conduite de gaz étanche avec le contrôle de débit constant (MFC), exécutez le chauffage programmé exactement comme indiqué dans le protocole, et calibrez le GC selon des normes certifiées. Acquérir les signaux de température et de gaz à intervalles fixes et synchroniser les horodatages (voir .......

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Disclosures

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Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Acknowledgements

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Ce travail a été soutenu par la National Natural Science Foundation of China (Grant No. 52274206) pour le projet sur les caractéristiques de perturbation dynamique et de fluage de cisaillement des roches dures profondes et du comportement critique des lois de puissance, ainsi que par le National Natural Science Foundation of China Youth Fund (Grant No. 51904144) pour l’étude des effets de diffusion lors de la migration de gaz de la veine de charbon.

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Vanne d’échantillonnage de gaz à 6 orifices et 2 positions avec actionneur universelVICI ValcoEUDA-2C6UWTraccords 1/16" ; des bâtons de 0,75 mm ; RS-232 ; Distance de 2"
Bateau d’échantillons d’alumineMTI CorporationEQ-CA-L50W40H20>99,5 % Al2O3 ; 50 et plus de fois ; 40 et fois ; 20 mm
Logiciels de chromatographieAgilent TechnologiesOpenLab CDSAcquisition/traitement des données
Échantillons de charbon (collectés sur le terrain)Collecté en interne ou sur le terrainN/ASource détaillée dans Méthodes
CUDA / cuDNNNVIDIAhttps://developer.nvidia.com/cuda-zoneCUDA 11.x ; correspondance cuDNN
Mainframe DAQKeysightDAQ970ADMM à 6½ ; USB/LAN
Dessiccant (indicateur)W.A. Hammond Drierite23001Sulfate de calcium ; 8 mailles ; 1 lb
Pompe à air à membraneKNFhttps://www.knf.comApprovisionnement continu en air ; débit réglable
Blau de laboratoire FRRempartKEL2 (série)Conforme à la norme NFPA 2112
Chromatographe en phase gazeuseAgilent TechnologiesG3540A (Système 8890 GC)système GC ; EPC ; jusqu’à 2 entrées / 4 détecteurs
Gants résistants à la chaleurAnsell43-113Intermittent jusqu’à ~350 ° ; C
Air de haute puretéAir Liquide / Airgashttps://www.airgas.com/solutions/specialty-gases/pure-gases/alphagaz&ge ; Pureté à 99,99 %
IDEJetBrains / Microsofthttps://www.jetbrains.com/pycharm/ ; https://code.visualstudio.com/downloadPyCharm / VS Code
Filtres en ligneSwagelokhttps://www.swagelok.com/downloads/webcatalogs/en/ms-01-92.pdfÉléments SS frittés 0.5&ndash ; 15 & micro ; m
Thermocouples de type KOMEGAhttps://www.omega.comType K (NiCr&ndash ; NiSi)
Contrôleur de débit massique (0 & ndash ; 200 sccm)Alicat ScientificMC-200SCCM-Dsérie MC ; ± ; (0,8 % rdg + 0,2 % FS)
Gaz d’étalonnage multicomposantesMesserhttps://specialtygases.messergroup.com/standard-gas-mixturesConcentration personnalisée ; Certificat
Système d’exploitationMicrosofthttps://www.microsoft.com/en-us/software-download/windows11Windows 11
Système d’exploitationCanoniquehttps://ubuntu.com/download/desktopUbuntu LTS (22.04/24.04)
Tubulure PTFE/PFASwagelokhttps://products.swagelok.com/en/all-products/hoses-flexible-tubing/ptfe-pfa-core-hose/c/716?clp=trueRésistante chimiquement ; 1/16&ndash ; 1/4 en OD
PythonFondation Python Softwarehttps://www.python.org/downloads/Version 3.8
Bateau d’échantillons de quartzMTI CorporationEQ-QB-1017 (taille d’exemple)~1200 ° ; Température de travail C
Lunettes de sécurité3M93506P1-DC (exemple)Éclaboussures chimiques ; Options anti-brouillard
Tubes sans soudure en acier inoxydableSwagelokhttps://www.swagelok.com/downloads/webcatalogs/en/ms-01-181.pdf316/316L ; 1/16&ndash ; 1/4 en OD
Tubages et raccords en acier inoxydable FerrulesSwagelokhttps://products.swagelok.com/en/all-products/fittings/tube-fittings-adapters/c/154?clp=true316/316L ; Double virule
Régulateur de températureEurotherm3216PID à boucle unique ; Rampes/alarmes programmables
TensorFlowGooglehttps://www.tensorflow.orgVersion 2.6
Module thermocouple USBNI (Instruments Nationaux)781314-01 (USB-TC01)K/J/T ; Logiciels de journalisation
Débitmètre à surface variable (Visi-Float)Dwyer InstrumentsVFA-2-EC-SS (0.2&ndash ; 2 SCFH Air)Plage à faible débit ; Lecture directe
GPU de station de travailNVIDIA900-1G136-2530-000 (Édition des Fondateurs)GeForce RTX 4090, 24 Go GDDR6X (FE)

References

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  1. Zhang, J., Zhou, X., Su, J., Xiao, Y. An interpretable machine learning model for optimization of prediction index gases in coal spontaneous combustion. Alexandria Eng J. 122, 268-278 (2025).
  2. Wang, K., Huang, H., Deng, J., Zhang, Y., Wang, Q.

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Coal Spontaneous CombustionTemperature PredictionConvolutional Neural NetworksLong Short Term MemoryAttention MechanismSparrow Search AlgorithmModel OptimizationFeature PreprocessingReal Time MonitoringEarly Warning Systems

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