[发明专利]基于主动激励红外温度表征的煤岩体三维感知重构方法

权利要求书

1.基于主动激励红外温度表征的煤岩体三维感知重构方法,其特征在于，包括：

采集煤岩样品并对所述煤岩样品进行煤岩厚度分类，对分类后的煤岩样品进行浇筑，通过主动激励红外装置对浇筑成型的煤岩表面进行光照加热，通过红外热像仪采集所述煤岩表面的温度信号，将所述温度信号作为BP神经网络的输入，获得煤岩介质在不同厚度下的温度变化结果；对所述温度变化结果进行分析，获得煤岩体内部煤岩厚度；

所述方法还包括：

通过所述红外热像仪获得煤岩界面各个点的温度变化，将各个点的温度作为所述BP神经网络的输入值，训练得到所述煤岩界面各个点的厚度；

建立xyz三维坐标系，将各个点的数据信息绘制成表格，基于表格信息进行3D绘图；输入所述煤岩界面各个点的厚度，进行曲面拟合，获得煤岩体三维图形，根据所述煤岩体三维图形获得所述煤岩体内部煤岩厚度；

所述方法还包括基于相似度的BP神经网络迁移学习，用于通过对源领域和目标领域之间的相似度学习，将所述源领域的参数信息迁移到所述目标域。

2.根据权利要求1所述的基于主动激励红外温度表征的煤岩体三维感知重构方法，其特征在于，

通过所述红外热像仪采集所述煤岩表面的温度信号要求所述煤岩样品保持在相同距离、相同强度和相同时间的情况下进行温度信号采集。

3.根据权利要求1所述的基于主动激励红外温度表征的煤岩体三维感知重构方法，其特征在于，

所述温度信号包括温度上升信号和温度衰减信号；

采集所述温度信号后还包括分析所述温度信号的温度变化速率与煤岩厚度之间的相关性，和所述煤岩样品的温度上升变化和温度衰减变化与煤岩厚度的相关性，获得煤岩表面温度变化与煤岩厚度的相关性。

4.根据权利要求1所述的基于主动激励红外温度表征的煤岩体三维感知重构方法，其特征在于，

获得所述温度变化结果还包括，通过样本数据和遗传算法对所述BP神经网络进行训练，获得煤岩厚度预测模型，输入所述温度信号获得煤岩识别厚度，将所述煤岩识别厚度与实际厚度进行对比，根据对比误差修改权值后多次计算，获得所述温度变化结果。

5.根据权利要求1所述的基于主动激励红外温度表征的煤岩体三维感知重构方法，其特征在于，

所述迁移过程包括，基于训练好的BP神经网络输入多个训练集，获得最优源域知识权重系数；通过遗传算法获得所述源域与所述目标域的初始相似度系数，利用梯度下降法对所述初始相似度系数进行优化，获得最优相似度系数；将所述最优源域知识权重系数基于所述最优相似度系数迁移至所述目标域。

6.根据权利要求1所述的基于主动激励红外温度表征的煤岩体三维感知重构方法，其特征在于，

所述迁移过程还包括构建目标域BP神经网络模型；

所述构建目标域BP神经网络模型包括：基于训练好的BP神经网络输入多个训练集，获得最优源域知识权重系数；通过遗传算法选取所述源域与所述目标域的相似度初始值；基于所述最优源域知识权重系数、所述相似度初始值对所述目标域的数据集进行学习、优化，获得所述目标域BP神经网络模型。