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Influencing Factors of Rock Electrical Signal Analysis Based on Artificial IntelligenceFactores que influyen en el análisis de señales eléctricas de rocas basado en la inteligencia artificial

Resumen

Para obtener el mecanismo de generación y los factores de influencia de la señal eléctrica de carbón y roca, se proporciona una referencia para la predicción de la señal eléctrica de carbón y roca y el desastre dinámico. En primer lugar, se deduce la ley de relación de energía de carga utilizando la relación universal o funcional de la ley de Newton, y luego se seleccionan masas de carbón y roca con diferentes propiedades como carbón, granito y arenisca. Utilizando el sistema de prueba establecido, se analiza la influencia de la señal eléctrica de carbón y roca a partir de la temperatura de carbón y roca, propiedades de carbón y roca, fricción de carbón y roca, velocidad de carga de carbón y roca y tamaño de carga de carbón y roca. Los principales resultados se pueden resumir de la siguiente manera: en el proceso de aumento de temperatura de carbón y roca, la regla de cambio de las señales eléctricas se puede dividir en tres etapas según la intensidad de las señales eléctricas generadas. Las amplitudes de las señales eléctricas generadas por la compresión uniaxial de la masa de carbón y roca con diferentes propiedades son claramente diferentes. Las señales eléctricas pueden generarse durante la fricción de carbón y roca. Con el aumento de la velocidad de carga, el semáforo eléctrico generado cuando el carbón y la roca están a punto de fracturarse tiende a ser potenciado. El tamaño de la señal eléctrica no es proporcional al tamaño de la carga, pero la señal eléctrica es mayor cuando la ruptura es inminente. El análisis de los factores de influencia de las señales eléctricas de carbón y roca puede proporcionar una referencia para la investigación sobre el mecanismo de generación de las señales eléctricas de carbón y roca.

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