9297至尊品牌游戏官方网站

蒲源源
作者: 佚名 发布时间: 2021年10月09日 09:43 浏览次数:

蒲源源

职称职务

讲师




联系电话


Email

yuanyuanpu@cqu.edu.cn

联系地址

重庆市沙坪坝区沙正街174
9297至尊品牌游戏官方网站A区9297至尊品牌游戏官方网站/400030

研究方向

 1、岩石动力灾害监测预警 2、矿山智能化与数据驱动方法 3、矿山地球物理

个人简历


2019.12~至今 9297至尊品牌游戏官方网站,9297至尊品牌游戏官方网站,讲师

2019.9~2019.12 University of Alberta, 土木与环境工程学院,Research associate

2016.8~2019.9 University of Alberta, 土木与环境工程学院,博士

2013.9~2016.6 中国矿业大学,矿业工程学院,硕士

2009.9~2013.6 中国矿业大学,孙越崎学院,本科




代表性研究项目

1、国家重点研发计划“煤矿深部开采煤岩动力灾害防控技术研究”课题二“深部煤岩动力灾害危险性区域快速探测与评价技术”(2017YFC0804202) (主研)

2、加拿大NSERC项目“Rock burst hazard evaluation and prediction in Diavik diamond mine”(主研)

3、国家自然科学基金青年项目“渗流-应力耦合作用下岩体裂隙时序演化规律及全波形空间定位机制”(主持)

4、重庆市渝北区科技计划项目“基于3S多源数据驱动和深度学习的滑坡预警关键技术研究与应用”(主研)




代表性获奖

1、2020年度重庆市科技进步一等奖“矿区滑坡灾害诱发机制及智能化监测预警技术与应用”(8/15




代表性专利/软著

1、含瓦斯岩层动力灾害前兆信息采集与智能预警系统 ,高明忠;陈结;魏立科;蒲源源;王翀;彭博;谢晶;刘洋;李耀家;郝仁轩;卢运海;彭涛;谢杨;邓安:吴斐

2、煤岩动力灾害危险性精准分级预警3D透明可视化系统软件V1.0 ,陈结;姜德义;蒲源源;舒龙勇;魏立科;杜俊生;岳好学;邓从阳




代表性专著、教材




代表性论文

1、Pu, Y., Apel, D. B., Liu, V., & Mitri, H. (2019). Machine learning methods for rockburst prediction-state-of-the-art review. International Journal of Mining Science and Technology, 29(4), 565-570.


2、Pu, Y., Apel, D. B., & Xu, H. (2019). Rockburst prediction in kimberlite with unsupervised learning method and support vector classifier. Tunnelling and Underground Space Technology, 90, 12-18.


3、Pu, Y., Apel, D. B., & Hall, R. (2020). Using machine learning approach for microseismic events recognition in underground excavations: Comparison of ten frequently-used models. Engineering Geology, 268, 105519.


4、Pu, Y., Szmigiel, A., Chen, J., & Apel, D. B. (2020). FlotationNet: A hierarchical deep learning network for froth flotation recovery prediction. Powder Technology, 375, 317-326.


5、Pu, Y., Apel, D.B., Prusek, S. et al. Back-analysis for initial ground stress field at a diamond mine using machine learning approaches. Nat Hazards 105, 191–203 (2021).






 
 



版权所有?9297至尊品牌游戏官方网站 
9297至尊品牌游戏官方网站(资兴)有限公司