CN112798448A - 一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置 - Google Patents

一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及矿石勘探技术领域，且公开了一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置，包括钻机岩石硬度监测装置，所述钻机岩石硬度监测装置是由车载监测系统、云服务平台系统以及用户终端人机交互系统组合而成。基于多模态感知，运用大数据算法，可以快速实时检测岩石的硬度的方法，该方法可结合物联网、云计算等技术，实时绘制岩层位置、深度、硬度信息，生成岩层详细地质信息图。且通过实时采集钻机的电压、电流、旋转压力、推进压力、振动波形等信息，根据大数据算法模型，实时输出岩石的硬度数据，并结合激光测距仪、GPS等实时输出岩层的位置、深度信息，结合物联网和云计算，可以绘制出岩层的地质地貌信息。

Description

一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置
技术领域
本发明涉及矿石勘探技术领域，具体为一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置。
背景技术
岩石是由一种或几种矿物和天然玻璃组成的，具有稳定外形的固态集合体。由一种矿物组成的岩石称作单矿岩，如大理岩由方解石组成，石英岩由石英组成等；由数种矿物组成的岩石称作复矿岩，如花岗岩由石英、长石和云母等矿物组成，辉长岩由基性斜长石和辉石组成等等。
传统的岩石的硬度多是现场取样，通过是实验室进行试验测定，这种费工时，费用高；另外也有基于超声波的测量设备，可以在现场直接测量，不过多是针对裸露的岩石；在矿山的钻探中需要一种能够快速检测岩石硬度的方法。
发明内容
本发明提供了一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置，基于多模态感知，运用大数据算法，可以快速实时检测岩石的硬度的方法，该方法可结合物联网、云计算等技术，实时绘制岩层位置、深度、硬度信息。
本发明提供如下技术方案：一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置，包括钻机岩石硬度监测装置，所述钻机岩石硬度监测装置是由车载监测系统、云服务平台系统以及用户终端人机交互系统组合而成；
所述车载监测系统内部包括GPS-北斗定位传感器模块、电压传感器、旋转压力传感器、推进压力传感器、振动频率传感器、电流传感器以及激光测距仪；所述车载监测系统基于GPS-北斗定位传感器模块实现位置监测；所述车载监测系统基于电压传感器、旋转压力传感器、推进压力传感器、振动频率传感器以及电流传感器实现传感器信息采集；所述车载监测系统基于激光测距仪实现钻杆距离监测；
所述云服务平台系统基于智慧云互联网技术，云服务平台系统包括智能计算机以及数据服务器；所述云服务平台系统基于智慧云互联网技术实现与车载监测系统以及用于终端人机交互系统的数据传输；所述云服务平台系统基于智能计算机以及数据服务器进行钻孔状态的预测、岩层孔群状态的预测以及炸药装量的预测；
所述云服务平台系统对采集到的数据进行大数据计算，建立电流、电压、旋转压力、推进压力与岩石硬度的模型；并基于该模型判断出各个参数之间的对应关系；
采用的算法基本公式为：
Figure BDA0002910536160000021
工作过程如下：
(1)、设S是训练元组和它们相关联的类标号的集合，每个元组用一个n维属性向量X＝{x1,x2,...,xn}表示；
(2)、假定有N个类F1,F2,...FN；给定元组X，分类法将预测X属于具有最高后验概率的类；也就是说，朴素贝叶斯分类法预测X属于类Fi，当且仅当；
P(Fi|X)>P(Fj|X) 1≤j≤n,j≠i
这样，P(Fi|X)最大的类F1称为最大后验概率；根据贝叶斯定理
Figure BDA0002910536160000022
(3)、由于P(X)对所有类为常数，所以只需要P(X|Fi)×P(Fi)最大即可；若类的先验概率未知，则通常假定这些类是等概率的，即P(F1)＝P(F2)＝...＝P(FN)，并据此对P(X|Fi)最大化，否则最大化P(X|Fi)×P(Fi)；
(4)、给定具有很多属性的数据集，计算P(X|Fi)的开销非常大；为了降低计算开销，可以做类条件独立的朴素假定；给定元组的类标号，假定属性值有条件地相互独立；因此，
Figure BDA0002910536160000031
考察该属性是分类的还是连续值的，例如为了计算P(X|Fi)，考虑如下两种情况：
(a)、如果Ak是分类属性，则P(xk|Fi)是S中属性Ak的值为xk的Fi类的元组数除以S中Fi类的元组数|Fi,S|
(b)、如果Ak是连续值属性，则假定连续值属性服从均值为η、标准差为σ的高斯分布，由下式定义：
Figure BDA0002910536160000032
即P(xk|Fi)＝g(xk,ηFi,σFi)；
所述用户终端人机交互系统是由手机移动端以及人机交互设备组合而成，所述用户终端人机交互系统可利用手机移动端的APP计算单个钻孔岩层的硬度-深度信息，可以用彩色棒状图的形式展现；同时也可以通过互联网和云平台结合GPS采集到的多个桩点的位置，建立整个矿区岩层的深度-硬度分布信息，绘制出该岩层深度-硬度状态图；在岩层地质深度-硬度状态图的基础上根据矿区炸药的种类和爆破要求，可以计算每个钻孔的炸药用量和埋藏位置，便于精准爆破。
优选的，所述车载监测系统通过电压传感器、旋转压力传感器、推进压力传感器、振动频率传感器、电流传感器采集钻机的电压、电流、旋转压力、推进压力以及针对波形信息。
优选的，所述车载监测系统通过GPS-北斗定位传感器模块以及激光测距仪实时输出岩层的位置、深度信息；结合物联网和云计算，可以绘制出岩层的地质地貌信息，用不同的颜色标识其深度和硬度数据。
优选的，所述钻孔状态的预测包括钻孔位置的计算、钻孔深度的计算以及岩石硬度的预测。
优选的，所述岩层孔群状态的预测包括矿山钻群位置的计算、矿山钻孔深度的计算以及矿山岩石硬度的计算。
优选的，所述炸药装量的预测包括炸药用量的预测和炸药位置的预测。
优选的，所述用户终端人机交互系统基于软件程序可以得出岩石深度硬度图、钻孔位置分布图以及炸药布局图。
优选的，所述车辆监测单元安装在车辆上，通过各模拟量、开关量的采集获取车辆各部位的数据、状态，它会定时将这些数据保存到本地FLASH中。
本发明具备以下有益效果：
该基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置，基于多模态感知，运用大数据算法，可以快速实时检测岩石的硬度的方法，该方法可结合物联网、云计算等技术，实时绘制岩层位置、深度、硬度信息，生成岩层详细地质信息图。且通过实时采集钻机的电压、电流、旋转压力、推进压力、振动波形等信息，根据大数据算法模型，实时输出岩石的硬度数据，并结合激光测距仪、GPS等实时输出岩层的位置、深度信息，结合物联网和云计算，可以绘制出岩层的地质地貌信息。
附图说明
图1为本发明多模态感知的岩石硬度测量架构图；
图2为本发明岩石硬度测量监测系统示意图；
图3为本发明岩石硬度车辆监测流程示意图；
图4为本发明岩石硬度监测数据传输示意图；
图5为本发明软件数据流程图；
图6位本发明矿区岩层硬度-深度地质状况示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-6，一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置，包括钻机岩石硬度监测装置，钻机岩石硬度监测装置是由车载监测系统、云服务平台系统以及用户终端人机交互系统组合而成；
车载监测系统内部包括GPS-北斗定位传感器模块、电压传感器、旋转压力传感器、推进压力传感器、振动频率传感器、电流传感器以及激光测距仪；车载监测系统基于GPS-北斗定位传感器模块实现位置监测；车载监测系统基于电压传感器、旋转压力传感器、推进压力传感器、振动频率传感器以及电流传感器实现传感器信息采集；车载监测系统基于激光测距仪实现钻杆距离监测；
车载监测系统通过电压传感器、旋转压力传感器、推进压力传感器、振动频率传感器、电流传感器采集钻机的电压、电流、旋转压力、推进压力以及针对波形信息；
使得车载监测系统能够监测钻机的数据包括：
监测设备旋转压力、监测设备推进压力；在旋转油路和推进油路中安装压力传感器，以监测旋转压力，及推进压力；
监测设备钻孔深度，采用非接触式，激光传感器，安装在钻机顶部，实时监测钻机每个位置的打孔深度；
监控设备电流电压，监测系统供电电压，利用交流电压变送器实时监测电压信号；利用霍尔元器件，实时监测电机电流信号；
监测设备振动频率；
车载监测系统通过GPS-北斗定位传感器模块以及激光测距仪实时输出岩层的位置、深度信息；高精度定位系统监测：通过搭建一套GPS差分定位系统，实现高精度定位服务，系统包括一座GPS差分定位基站，一台车载接收器；结合物联网和云计算，可以绘制出岩层的地质地貌信息，用不同的颜色标识其深度和硬度数据；
云服务平台系统基于智慧云互联网技术，云服务平台系统包括智能计算机以及数据服务器；数据服务器内部构成岩石硬度数据库、矿山地理位置数据库、岩石深度数据库、电流数据库、压力数据库；云服务平台系统基于智慧云互联网技术实现与车载监测系统以及用于终端人机交互系统的数据传输；云服务平台系统基于智能计算机以及数据服务器进行钻孔状态的预测、岩层孔群状态的预测以及炸药装量的预测；用户终端人机交互系统基于软件程序可以得出岩石深度硬度图、钻孔位置分布图以及炸药布局图；
钻孔状态的预测包括钻孔位置的计算、钻孔深度的计算以及岩石硬度的预测；岩层孔群状态的预测包括矿山钻群位置的计算、矿山钻孔深度的计算以及矿山岩石硬度的计算；炸药装量的预测包括炸药用量的预测和炸药位置的预测；
云服务平台系统对采集到的数据进行大数据计算，建立电流、电压、旋转压力、推进压力与岩石硬度的模型；并基于该模型判断出各个参数之间的对应关系；
采用的算法基本公式为：
Figure BDA0002910536160000061
工作过程如下：
(1)、设S是训练元组和它们相关联的类标号的集合，每个元组用一个n维属性向量X＝{x1,x2,...,xn}表示；
(2)、假定有N个类F1,F2,...FN；给定元组X，分类法将预测X属于具有最高后验概率的类；也就是说，朴素贝叶斯分类法预测X属于类Fi，当且仅当；
P(Fi|X)>P(Fj|X) 1≤j≤n,j≠i
这样，P(Fi|X)最大的类Fi称为最大后验概率；根据贝叶斯定理
Figure BDA0002910536160000071
(3)、由于P(X)对所有类为常数，所以只需要P(X|Fi)×P(Fi)最大即可；若类的先验概率未知，则通常假定这些类是等概率的，即P(F1)＝P(F2)＝...＝P(FN)，并据此对P(X|Fi)最大化，否则最大化P(X|Fi)×P(Fi)；
(4)、给定具有很多属性的数据集，计算P(X|Fi)的开销非常大；为了降低计算开销，可以做类条件独立的朴素假定；给定元组的类标号，假定属性值有条件地相互独立；因此，
Figure BDA0002910536160000072
考察该属性是分类的还是连续值的，例如为了计算P(X|Fi)，考虑如下两种情况：
(a)、如果Ak是分类属性，则P(xk|Fi)是S中属性Ak的值为xk的Fi类的元组数除以S中Fi类的元组数|Fi,S|
(b)、如果Ak是连续值属性，则假定连续值属性服从均值为η、标准差为σ的高斯分布，由下式定义：
Figure BDA0002910536160000081
即P(xk|Fi)＝g(xk,ηFi,σFi)；
用户终端人机交互系统是由手机移动端以及人机交互设备组合而成，所述用户终端人机交互系统可利用手机移动端的APP计算单个钻孔岩层的硬度-深度信息，可以用彩色棒状图的形式展现；同时也可以通过互联网和云平台结合GPS采集到的多个桩点的位置，建立整个矿区岩层的深度-硬度分布信息，绘制出该岩层深度-硬度状态图；在岩层地质深度-硬度状态图的基础上根据矿区炸药的种类和爆破要求，可以计算每个钻孔的炸药用量和埋藏位置，便于精准爆破，这种方式的运用，节约炸药用量，又能避免过度爆破带来的采矿难问题。
车辆监测单元安装在车辆上，通过各模拟量、开关量的采集获取车辆各部位的数据、状态，它会定时将这些数据保存到本地FLASH中。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置，包括钻机岩石硬度监测装置，其特征在于：所述钻机岩石硬度监测装置是由车载监测系统、云服务平台系统以及用户终端人机交互系统组合而成；
所述车载监测系统内部包括GPS-北斗定位传感器模块、电压传感器、旋转压力传感器、推进压力传感器、振动频率传感器、电流传感器以及激光测距仪；所述车载监测系统基于GPS-北斗定位传感器模块实现位置监测；所述车载监测系统基于电压传感器、旋转压力传感器、推进压力传感器、振动频率传感器以及电流传感器实现传感器信息采集；所述车载监测系统基于激光测距仪实现钻杆距离监测；
所述云服务平台系统基于智慧云互联网技术，云服务平台系统包括智能计算机以及数据服务器；所述云服务平台系统基于智慧云互联网技术实现与车载监测系统以及用于终端人机交互系统的数据传输；所述云服务平台系统基于智能计算机以及数据服务器进行钻孔状态的预测、岩层孔群状态的预测以及炸药装量的预测；
所述云服务平台系统对采集到的数据进行大数据计算，建立电流(I)、电压(V)、钻杆有效位移(D)、旋转压力(PX)、推进压力(PT)与岩石硬度(F)的模型；并基于该模型判断出各个参数之间的对应关系；
采用的算法基本公式为：
Figure FDA0002910536150000011
工作过程如下：
(1)、设S是训练元组和它们相关联的类标号的集合，每个元组用一个n维属性向量X＝{x1,x2,...,xn}表示；
(2)、假定有N个类F1,F2,...FN；给定元组X，分类法将预测X属于具有最高后验概率的类；也就是说，朴素贝叶斯分类法预测X属于类Fi，当且仅当；
P(Fi|X)>P(Fj|X) 1≤j≤n,j≠i
这样，P(Fi|X)最大的类Fi称为最大后验概率；根据贝叶斯定理
Figure FDA0002910536150000021
(3)、由于P(X)对所有类为常数，所以只需要P(X|Fi)×P(Fi)最大即可；若类的先验概率未知，则通常假定这些类是等概率的，即P(F1)＝P(F2)＝...＝P(FN)，并据此对P(X|Fi)最大化，否则最大化P(X|Fi)×P(Fi)；
(4)、给定具有很多属性的数据集，计算P(X|Fi)的开销非常大；为了降低计算开销，可以做类条件独立的朴素假定；给定元组的类标号，假定属性值有条件地相互独立；因此，
Figure FDA0002910536150000022
考察该属性是分类的还是连续值的，例如为了计算P(X|Fi)，考虑如下两种情况：
(a)、如果Ak是分类属性，则P(xk|Fi)是S中属性Ak的值为xk的Fi类的元组数除以S中Fi类的元组数|Fi,S|
(b)、如果Ak是连续值属性，则假定连续值属性服从均值为η、标准差为σ的高斯分布，由下式定义：
Figure FDA0002910536150000023
即P(xk|Fi)＝g(xk,ηFi,σFi)；
所述用户终端人机交互系统是由手机移动端以及人机交互设备组合而成，所述用户终端人机交互系统可利用手机移动端的APP计算单个钻孔岩层的硬度-深度信息，可以用彩色棒状图的形式展现；同时也可以通过互联网和云平台结合GPS采集到的多个桩点的位置，建立整个矿区岩层的深度-硬度分布信息，绘制出该岩层深度-硬度状态图；在岩层地质深度-硬度状态图的基础上根据矿区炸药的种类和爆破要求，可以计算每个钻孔的炸药用量和埋藏位置，便于精准爆破。
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置，其特征在于：所述车载监测系统通过电压传感器、旋转压力传感器、推进压力传感器、振动频率传感器、电流传感器采集钻机的电压、电流、旋转压力、推进压力以及针对波形信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置，其特征在于：所述车载监测系统通过GPS-北斗定位传感器模块以及激光测距仪实时输出岩层的位置、深度信息；结合物联网和云计算，可以绘制出岩层的地质地貌信息，用不同的颜色标识其深度和硬度数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置，其特征在于：所述钻孔状态的预测包括钻孔位置的计算、钻孔深度的计算以及岩石硬度的预测。
5.根据权利要求1所述的一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置，其特征在于：所述岩层孔群状态的预测包括矿山钻群位置的计算、矿山钻孔深度的计算以及矿山岩石硬度的计算。
6.根据权利要求1所述的一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置，其特征在于：所述炸药装量的预测包括炸药用量的预测和炸药位置的预测。
7.根据权利要求1所述的一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置，其特征在于：所述用户终端人机交互系统基于软件程序可以得出岩石深度硬度图、钻孔位置分布图以及炸药布局图。
8.根据权利要求1所述的一种基于多模态感知的岩石硬度测量方法及装置，其特征在于：所述车辆监测单元安装在车辆上，通过各模拟量、开关量的采集获取车辆各部位的数据、状态，它会定时将这些数据保存到本地FLASH中。
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