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Enregistrement W2810807492 · doi:10.1155/2018/8465651

An Experimental Investigation on the Relationship between MS Frequency Response and Coal and Gas Outburst

2018· article· en· W2810807492 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueShock and Vibration · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Properties and Utilization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAcoustic emissionCoalMicroseismSIGNAL (programming language)Filter (signal processing)Energy (signal processing)WaveletAmplitudeStage (stratigraphy)AcousticsResidualFracture (geology)Coal miningFrequency domainEnvironmental scienceMaterials scienceGeologyEngineeringComputer scienceMathematicsPhysicsStatisticsSeismologyOpticsComposite materialElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microseismic (MS) frequency response is an important part of high‐efficiency data mining to achieve the aim of coal and gas outburst (CGOB) early warning. Based on the variation pattern of acoustic emission (AE) signal in the coal failure process, the experimental characteristics of MS activity and typical signals CGOB were obtained in this study. First, the AE behavior of coal failure experiment was studied, and an explanation of laws was provided as follows: the fracture behavior of coal sample exhibits certain characteristics of AE response in terms of AE event count, signal amplitude, and frequency; each stage has its own physical meaning during the process of loading test. Based on these laws, CGOB experiments were carried out using a large CGOB physical simulation system with a MS monitoring system. Notching filter and wavelet packet transform technique were used in the denoising and feature extraction of six typical MS events (signals). The features of each stage, including the time‐frequency domain, were extracted and quantitatively expressed. We finally arrive at the following conclusions: (1) CGOB exhibits significantly periodic characteristics, and each CGOB stage corresponds to the significant response characteristics of MS. CGOB presents varying characteristics, such as “valley‐peaks‐valley”. (2) From the incubation stage to happen stage of outburst, the spectrum significantly moved from extremely low frequency (100‐200 Hz) to high‐frequency band (approach to 1600 Hz). During the residual stage, MS frequency manifested the concentration distribution (50 Hz) and offered the advantage of energy concentration. (3) The phenomenon of signal energy also shows the trend of energy transform low to high and to low modes along with the process. Signals total energy distribution (42.81%, 1,437.5‐1,812.5 Hz) in the happen stage are markedly larger than those of events in incubation stage (7.01%) and residual stage (1.44%). The methodology presented in this paper for CGOB signal analysis provides a new method to obtain MS response precursor and predict CGOB disaster. This approach can be useful for rockburst anticipation and control during mining in gas and highly stressed coal mines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle