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矿山储量动态检测是掌握矿山地质条件和储量变化情况的一项重要工作。企业依法开展矿山储量地质测量，综合运用法律、经济和必要的手段加强矿产开发全程储量动态监督管理，对于促进企业珍惜和合理开发利用资源，推进国土资源管理职能面面到位，建设资源节约型社会，具有重要意义。

矿山资源储量分类：矿产资源储量分类标准是矿产资源管理的基础，是指导矿产资源勘查开采、保护与合理利用资源的重要依据。各级自然资源主管部门要指导矿山企业做好矿产资源储量转换工作，将其生产勘探、采矿设计、生产运行、资源储量管理等工作作为监督检查的重要内容，但是第一步我们就是要获取矿产资源储备量，运用矿产资源监测仪来测得具体参数，然后再进行下一步的分析和操作。

初始遍历矿用设备某监测项的安全监测数据，设定数据预选的大阈值、小阈值及迭代次数，采用Metropolis准则获取概率阈值。随机选出监测项中某个数据项作为初始节点（携带邻近节点值的信息记录表），从初始节点向周围的邻近节点发散，随机选择1个邻近节点作为下一跳节点，计算初始节点与该节点的能量差。若能量差小于0，则跳转至该节点；否则，通过Metropolis准则计算从初始节点到其他邻近节点的概率。若概率大于概率阈值，则选取大概率对应的邻近节点跳转，温度衰减，判断该节点值是否在数据预选阈值范围内，若是则将该节点值记录至数据表中，继续从该节点向邻近节点发散；若概率小于概率阈值，则停留在初始节点，重新选择下一跳节点。当温度衰减至0或达到迭代次数时，数据预选过程结束并记录终点节点值至数据表。

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首先，将通过智能数据预选模型预选后的矿用设备安全监测数据（噪声、功率、温度、振动、电流、电压、湿度、转速）转换为输入矩阵。然后，通过具有不同大小卷积核的卷积层对输入矩阵进行数据特征提取。接着，利用池化层进行数据降维，缩减数据的特征项，再经过全连接得到矿用设备运行状态预测数据。后，将矿用设备运行状态预测数据与历史状态数据进行对比，判断矿用设备状态是否异常。

一些机电设备故障往往表征是温度异常，许多烧坏的元器件往往在故障产生前表现出温度异常升高现象。因此从温度下手，将多次采集到的温度异常值以曲线图的形式呈现出来，对节点用直线连接，并算出直线的斜率，即可对该元器件的温度变化趋势做出大致分析，再利用该直线的斜率值就可以推算出元器件在某一时刻的温度值，将此温度值与该元器件的允许高温度值进行对比，倘若出现高于理论高温度值情况，则此时感应系统会发出警报。由于机电设备在运行过程中，振动是常态，因此对设备振动状态进行检测是普遍采用的方式。目前对设备检测主要有简易诊断仪和精密诊断系统。前者只是简单的利用仪器来进行一些普通的故障排查，精确度不是很高；而精密诊断系统则集合了自动控制系统、智能系统等机电一体化元素，大大提高了检测的效率和精确度。传感器与数据传感器集成在一起，不仅可以对运行状态下设备的振动信号进行数据采集，而且也发挥了其数据存储和频谱分析的功能。软件的作用是利用计算机强大的数据处理能力对数据采集器采集的数据进行处理，而且利用计算机备份功能还能对历史数据进行管理，便于新旧数据的对比。由此看，精密诊断系统大大提高了数据分析处理的精确度，而且也很大程度上释放了效率。

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