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近红外光谱灰分预测模型中煤炭样本的优化方法 被引量:12
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作者 赵凯 雷萌 《工矿自动化》 北大核心 2012年第9期35-38,共4页
针对近红外光谱灰分预测模型中样本数据特有的问题,首先采用主成分分析方法剔除建模样本集中的异常样本,并提取出煤炭光谱的特征信息;然后提出一种集成自组织映射神经网络和模糊C均值聚类算法的双层聚类方法,将样本集分为5个子集,并滤... 针对近红外光谱灰分预测模型中样本数据特有的问题,首先采用主成分分析方法剔除建模样本集中的异常样本,并提取出煤炭光谱的特征信息;然后提出一种集成自组织映射神经网络和模糊C均值聚类算法的双层聚类方法,将样本集分为5个子集,并滤除其中的争议点;最后搭建基于GA-BP神经网络的煤炭灰分预测子模型,单独分析各子集的测试集样本。实验结果表明,基于主成分分析和双层聚类方法的煤炭样本优化方法不仅能准确排除异常样本和可疑样本,还能有效地压缩样本数据,使得各子模型的学习精度和运算速度得到显著提高。该方法为近红外光谱煤质分析技术的发展应用提供了一种有效可行的新途径。 展开更多
关键词 煤质分析 煤炭灰分 煤炭样本优化 灰分预测模型 近红外光谱分析 煤炭光谱特征 双层聚类方法
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基于径向基神经网络的浮选精煤灰分预测 被引量:2
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作者 郭西进 于国防 +1 位作者 陈晓天 王广胜 《选煤技术》 CAS 2017年第5期69-72,共4页
鉴于精煤灰分的测量对煤泥浮选自动化的生产有着重要的意义,然而传统的燃烧法测量灰分的办法无法满足自动化生产的需求,设计了一种基于泡沫图像的浮选精煤灰分预测模型。首先对泡沫图像进行去噪声处理,然后用MIV值评价法对影响精煤灰分... 鉴于精煤灰分的测量对煤泥浮选自动化的生产有着重要的意义,然而传统的燃烧法测量灰分的办法无法满足自动化生产的需求,设计了一种基于泡沫图像的浮选精煤灰分预测模型。首先对泡沫图像进行去噪声处理,然后用MIV值评价法对影响精煤灰分的特征进行筛选,最后建立基于径向基神经网络的精煤灰分预测模型,并通过与BP神经网络预测结果的对比,说明该网络在预测精煤灰分的优越性。 展开更多
关键词 精煤灰分 泡沫图像 RBF神经网络 MIV值评价法 灰分预测模型
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缸内直喷式汽油机颗粒物捕集器最新技术发展 被引量:9
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作者 陈京瑞 朱晓峰 +2 位作者 张志谋 娄林 石磊 《小型内燃机与车辆技术》 2017年第3期87-91,共5页
基于《轻型汽车污染物排放限值及其测量方法(第六阶段)》排放标准正式推出的具体国情,阐述了汽油机颗粒物捕集器中积碳和灰分的生成机理和相应的质量估计模型,介绍了汽油机颗粒物捕集器的再生管理和温度保护机制,明确了捕集效率的计算。
关键词 缸内直喷汽油机 颗粒物捕集器 积碳模型 灰分模型 捕集效率 再生管理 温度保护
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激光诱导等离子体煤炭全组分测量系统的研究 被引量:2
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作者 刘舆帅 杨永强 +4 位作者 朱正婷 剧殿臣 时宏杰 刘峰 董爱民 《选煤技术》 CAS 2022年第1期7-14,共8页
煤炭灰分是选煤厂生产过程中的核心指标,实时在线获得煤炭灰分对选煤厂智能化建设具有重要意义。研究从研制基础核心元器件出发,在系统集成、系统控制、光谱-灰分计算模型和算法等方面开展研究,开发了空气冷却的Nd:YAG固体激光器、高效... 煤炭灰分是选煤厂生产过程中的核心指标,实时在线获得煤炭灰分对选煤厂智能化建设具有重要意义。研究从研制基础核心元器件出发,在系统集成、系统控制、光谱-灰分计算模型和算法等方面开展研究,开发了空气冷却的Nd:YAG固体激光器、高效率反射光栅光谱仪、透射光栅光谱仪和适用于高基体效应条件下的光谱成像技术,建立了在线测量的光谱处理算法和光谱-灰分计算模型,最终研制出激光诱导等离子体煤炭全组分测量系统。吕临能化选煤厂工业性试验结果表明:该系统操作简单,维护方便,工作效果稳定,系统检测结果与化验结果最大误差为1.06%,平均误差为0.373%;对于同一煤样,系统检测结果与化验结果的平均误差在0.3%以下,再现性测试结果误差低于0.2%,准确度和测量精度均符合标准规定;使用该系统指导生产后,可使月平均浮选精煤产率提高0.7个百分点,月平均浮选药剂用量减少18 g/t。 展开更多
关键词 煤炭灰分测量 激光诱导等离子体煤炭全组分测量系统 ND:YAG固体激光器 光栅光谱仪 光谱成像技术 光谱-灰分计算模型 在线实时测灰
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Performance analysis of jig for coal cleaning using 3D response surface methodology 被引量:3
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作者 Kumar Shravan Venugopal R. 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI CSCD 2017年第2期333-337,共5页
Beneficiation of coal of -4.76 mm + 3 mm size fraction was investigated in a laboratory model Denver jig.Process variables were studied to analyze their effect on the performance of jig in terms of yield and ash conte... Beneficiation of coal of -4.76 mm + 3 mm size fraction was investigated in a laboratory model Denver jig.Process variables were studied to analyze their effect on the performance of jig in terms of yield and ash content of clean coal. Three-factor three-level Box-Behnken design of experiments with response surface methodology(RSM) was employed to understand the performance behavior of jig. From the study, the bed height was found to be the most significant parameter affecting the yield and ash content of clean coal. It was possible to reduce the ash content from 24.32% in feed to an ash content of 16.55% in clean coal at 2 L/min water flow rate and 10 min jigging time. Influence of operating variables of the jig on responses was presented and discussed in 3D surface plots. The developed model was found to be significant within the range of parameters under investigation with correlation of co-efficient values as 0.99(yield) and 0.98(ash). 展开更多
关键词 Coal beneficiation Jigging Bed height 3D-RSM Box-Behnken
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