中国神华能源股份有限公司神东煤炭分公司

本发明公开了一种液压支架推移千斤顶组件拆解装置及拆解方法，属于煤矿液压支架维修设备领域。装置包括带水平滑槽的支撑框架、滑移框架、带竖向导向孔的顶升框架、顶升杆、锁紧螺钉、水平推移螺钉和顶升螺钉，顶升杆下端设有托板。拆解时，锁紧螺钉将装置固定于底座，顶升螺钉驱动顶升杆上升将千斤顶耳轴从耳轴槽中顶出，水平推移螺钉驱动滑移框架后移使耳轴完全分离，千斤顶下降后由电动拖车拖出。本发明无需天车即可实现快速拆解，结构简单、操作便捷、效率高、劳动强度低。

本发明公开了一种面向保水开采的煤层开采参数动态调控方法，包括：获取煤层开采工作面历史开采过程中的第一开采参数的序列以及目标含水层的第一水文参数的序列；根据第一开采参数的序列与第一水文参数的序列之间的滞后相关关系，确定开采参数变化引起目标含水层水文参数变化的响应时滞，并按照响应时滞对第一开采参数的序列和第一水文参数的序列进行时滞配准，得到配准后的历史数据；确定水文参数预测值；如果水文参数预测值不满足预设保水控制条件，则调整第二开采参数。本发明能够降低因开采参数变化与目标含水层水文响应之间存在时间滞后而造成的历史数据错配，并进一步提高开采参数与其对应水文响应之间的匹配准确性。

本发明涉及一种煤仓红外环形全景温度成像方法及系统。控制煤仓顶部云台按预设角度序列步进旋转，带动红外测温相机稳姿后采集不同方位的原煤红外温度图像；对多帧图像分别进行梯形透视形变校正，修正煤仓圆形空间导致的边缘画面畸变；将校正后图像进行渐隐加权融合处理，生成连续完整的矩形全域煤温图像，经极坐标映射变换生成适配煤仓圆形储煤结构的环形煤温分布图，并对中心区域进行透明化处理以剔除无效画面。本发明依托云台旋转扫描消减测温盲区；延时稳姿确保温度数据精准匹配；结合梯形形变校正与渐隐加权融合算法，消减煤尘造成的图像噪声与拼接断层；生成中心透明的环形煤温分布图，匹配煤仓截面形态，直观呈现原煤全域温度场。

本公开涉及网络运维技术领域，尤其是提供一种网络故障定位方法、设备、介质和产品，方法包括：确定目标网络中当前的故障业务集和非故障业务集；若确定故障业务集和非故障业务集中不存在相同业务，则针对目标网络中的每条光缆段，在确定故障业务集和光缆段满足第一关系条件，且非故障业务集和光缆段满足第二关系条件的情况下，将光缆段确定为候选故障光缆段，其中，第一关系条件为光缆段承载了故障业务集中的所有故障业务，第二关系条件为光缆段不承载非故障业务集中的任一非故障业务；基于至少一个候选故障光缆段的光缆段配置信息，确定网络故障定位结果；本公开提升了网络故障定位精准度。

本申请实施例公开了一种移动式液压支架油缸安装车包括了移动车、驱动组件、提升架和固定组件，作业时，先将待搬运油缸放置于提升架与固定组件围合的固定空间内，通过固定组件稳固夹紧油缸。操作人员推动移动车，将油缸转运至液压支架检修安装工位，随后启动驱动组件，驱动组件产生动力带动提升架沿移动车上的滑轨平稳滑动，实现油缸的升降调节。待油缸调整至适配安装高度后，即可完成油缸的搬运与安装准备，之后操作人员即可安装油缸，全程无需人工直接托举搬运。

本发明公开了一种浅埋煤层保水开采减损控制方法及系统，该方法首先根据目标矿区地质数据获取煤层开采参数和覆岩关键层参数的分布区间，建立覆岩数值模型，并以煤层开采参数和覆岩关键层参数为变量进行数值模拟，构建导水裂隙带高度预测模型，然后将目标工作面的煤层开采参数数值和覆岩关键层参数数值输入至导水裂隙带高度预测模型进行预测计算，得到导水裂隙带预测高度；若导水裂隙带预测高度大于煤层上方基岩厚度，则将导水裂隙带预测高度修正为煤层上方基岩厚度；最后将导水裂隙带预测高度与安全阈值进行比较，判定风险等级，根据风险等级执行相应的减损措施。采用本发明可以提升导水裂隙带高度的预测精度和煤层保水开采的安全性。

本申请公开了一种基于本安信号转换的矿用隔爆转换方法及转换器，转换器包括隔爆壳体，所述隔爆壳体内设置有本安电源模块、双向信号转换单元和通信转换模块，所述隔爆壳体上开设有本安信号输入端口、本安信号输出端口、非安信号输入端口、非安信号输出端口和通信接口，实现本安信号与非安信号的双向转换，支持通过本安信号控制非安信号输出以驱动交流电磁阀，同时适配不同设备的信号制式，提升煤矿井下信号转换的安全性、兼容性和控制灵活性。所述本安电源模块分别与双向信号转换单元、通信转换模块电性连接；所述双向信号转换单元实现本安信号与非安信号的双向转换；所述通信转换模块与双向信号转换单元电性连接。

本发明公开了基于视觉断点优化的无人机可见光影像乔木目标监测方法，包括：通过无人机采集林区RGB视频序列及飞行参数，提取图像视觉特征构建时空状态空间；结合乔木冠层特征构建概率响应模型，提取候选区域并生成目标编号；建立跨帧联通模型，通过特征相似性与轨迹一致性分析实现目标关联跟踪；监测视觉断点事件，基于历史状态预测目标状态并完成断点恢复；构建全局优化框架，融合多类误差求解最优目标状态；最终输出目标位置、边界框、轨迹等监测结果。该方法无需高成本设备，通过轻量化处理实现实时监测，提升复杂场景下目标跟踪的稳定性与连续性，适用于城市绿化巡查、林业资源调查等多元生态监测场景。

本发明公开了一种无人机高分辨率影像植被覆盖度计算方法，包括：通过无人机采集目标区域影像并经处理构建含类别标签的地被正射影像样本集；提取植被指数与纹理特征组成多维特征集合，采用层次聚类判别特征相关性后，通过主成分分析法完成特征解耦；基于深度学习框架构建含多层级特征提取模块与交叉联级融合模块的神经网络模型，按比例划分样本集并采用特定损失函数与优化器迭代训练，通过多类评价指标筛选最优模型；利用最优模型对解耦后数据进行植被像元分类并输出植被概率图，对概率图中各像元植被分类概率积分计算，统计非异常值总像元数得到植被覆盖度。该方法提升植被像元识别效率与覆盖度计算准确性，适用于复杂地表环境监测。