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作者：柴敬;王梓名;马晨阳;张丁丁;李至;周森;秋丰岐;吴玉意;冀汶莉;赵鹏翔;
单位：西安科技大学能源与矿业工程学院;西安科技大学西部矿井开采及灾害防治教育部重点实验室;中煤能源研究院有限责任公司;西安科技大学安全科学与工程学院;
摘要：煤矸石浆体输送管道在输送过程中易产生堵塞、腐蚀等多种问题。目前针对浆体管道输送中存在的堵塞问题，精准定位仍面临着巨大挑战。基于此，提出了一种以分布式声波传感技术(DAS)为监测手段，结合图像降噪与ResNet-UNet复合网络对堵塞点位进行监测和识别的方法；为评估所提出的技术方案，建立了15.14 m的环管模型，并进行注浆堵塞模拟试验。结果表明：相比于传统的UNet及ResNet网络，ResNet-UNet网络模型可在有效避免梯度爆炸问题的基础上，较为精准地对堵塞点位图像进行识别，堵塞点定位的准确率为97.83%,精确率为97.76%,召回率为94.80%,F1分数为0.958 9。该研究在全覆盖式监测矸石输送管道的基础上，有效解决了DAS传感监测时，由于其高灵敏度所带来的噪声处理难题，较为精确地实现了堵塞点的定位效果，研究为矸石浆体输送管道监测及堵塞点的定位问题提供了智能化的解决方案。
关键词：分布式声波传感技术;;矸石浆体管道输送;;降噪算法;;ResNet-UNet模型;;图像识别;;堵塞定位
基金资助：国家自然科学基金项目(52474147);; 陕西省秦创原科学家+工程师队伍项目(2023KXJ-144);; 西安市秦创原“科学家+工程师”团队建设项目(23KGDW0027-2022)
