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输送带上煤含水率检测装置设计
被引量：
1
1
作者
程学珍
邱家康
逄明祥
《工矿自动化》
北大核心
2013年第4期17-20,共4页
针对煤矿在利用输送带运输煤炭的过程中容易发生煤自燃的问题,提出了一种输送带上煤含水率检测装置的设计方案,介绍了装置的硬件和软件设计。该装置利用微波透射法,通过测量微波功率衰减得到煤的含水量。标定实验证明该装置具有误差小...
针对煤矿在利用输送带运输煤炭的过程中容易发生煤自燃的问题,提出了一种输送带上煤含水率检测装置的设计方案,介绍了装置的硬件和软件设计。该装置利用微波透射法,通过测量微波功率衰减得到煤的含水量。标定实验证明该装置具有误差小、测量精度高的优点,为煤矿测量输送带上煤含水率提供了一种有效方法。
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关键词
带式输送机
输送带
煤含水率
煤
水分检测
微波透射
微波功
率
衰减
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职称材料
基于CNN-Bi-LSTM模型的煤含水率预测研究
被引量：
4
2
作者
刘强
李娜
+3 位作者
张淼
李昊
刘冠佑
张帆
《中国煤炭》
2023年第12期97-104,共8页
煤含水率监测对降低储运煤的碳排放指标意义重大,针对港口煤场堆垛含水率监测需求,提出了一种基于CNN-Bi-LSTM网络的煤炭含水率预测方法,该方法基于卷积神经网络和双向长短期记忆网络,利用其特征提取及时间序列特征记忆能力,通过采集黄...
煤含水率监测对降低储运煤的碳排放指标意义重大,针对港口煤场堆垛含水率监测需求,提出了一种基于CNN-Bi-LSTM网络的煤炭含水率预测方法,该方法基于卷积神经网络和双向长短期记忆网络,利用其特征提取及时间序列特征记忆能力,通过采集黄骅港煤炭转运堆场的海量煤含水率数据和场区气象数据,对多源数据训练学习和融合分析,实现对港口煤炭含水率预测,并进行了有效性实验验证。实验结果表明,与传统算法模型相比,所提出的CNN-Bi-LSTM混合神经网络模型在预测精度、收敛率和鲁棒性方面表现最优,使用该预测方法建立的洒水管控模型可有效降低煤炭堆场用水量,减少煤炭堆场的起尘概率,环境状况也得到有效改善。
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关键词
煤
炭港口
煤含水率
智能洒水
卷积神经网络
长短期记忆网络
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职称材料
基于EMD-GRU的港口堆场煤炭含水率智能预测与实验研究
3
作者
李娜
刘强
+3 位作者
张淼
张崇进
胡而已
张帆
《中国煤炭》
北大核心
2024年第5期104-112,共9页
针对煤炭港口堆场洒水抑尘需求,提出了基于EMD-GRU的煤炭含水率预测模型并进行了实验验证。通过建立煤炭堆场含水率预测模型,利用实时数据驱动预测煤炭堆垛含水率变化,根据气象数据与含水率变化情况判断煤炭堆垛未来起尘情况并制定相应...
针对煤炭港口堆场洒水抑尘需求,提出了基于EMD-GRU的煤炭含水率预测模型并进行了实验验证。通过建立煤炭堆场含水率预测模型,利用实时数据驱动预测煤炭堆垛含水率变化,根据气象数据与含水率变化情况判断煤炭堆垛未来起尘情况并制定相应的洒水策略。实验结果表明,EMD-GRU模型的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差和决定系数分别为0.768、0.566、9.52%、0.944,与SVR、DTR、RNN、LSTM、GRU等预测模型相比,EMD-GRU预测模型的各误差值均最低,决定系数为最高,且预测精度与拟合效果最好。
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关键词
煤含水率
气象要素
深度学习
EMD-GRU
预测模型
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职称材料
题名
输送带上煤含水率检测装置设计
被引量：
1
1
作者
程学珍
邱家康
逄明祥
机构
山东科技大学信息与电气工程学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2013年第4期17-20,共4页
基金
济南市高校自主创新项目(200906005)
山东科技大学创新团队项目(2010KYTD101)
文摘
针对煤矿在利用输送带运输煤炭的过程中容易发生煤自燃的问题,提出了一种输送带上煤含水率检测装置的设计方案,介绍了装置的硬件和软件设计。该装置利用微波透射法,通过测量微波功率衰减得到煤的含水量。标定实验证明该装置具有误差小、测量精度高的优点,为煤矿测量输送带上煤含水率提供了一种有效方法。
关键词
带式输送机
输送带
煤含水率
煤
水分检测
微波透射
微波功
率
衰减
Keywords
belt conveyor
conveying belt
coal moisture
detection of coal moisture
microwave transmission
microwave power attenuation
分类号
TD634 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
基于CNN-Bi-LSTM模型的煤含水率预测研究
被引量：
4
2
作者
刘强
李娜
张淼
李昊
刘冠佑
张帆
机构
国家能源投资集团神华黄骅港务有限责任公司
中国矿业大学〈北京〉人工智能学院
出处
《中国煤炭》
2023年第12期97-104,共8页
基金
高等学校学科创新引智计划资助项目(B21014),神华黄骅港务有限责任公司重点科技项目(U03462),大学生创新训练项目(202204057)。
文摘
煤含水率监测对降低储运煤的碳排放指标意义重大,针对港口煤场堆垛含水率监测需求,提出了一种基于CNN-Bi-LSTM网络的煤炭含水率预测方法,该方法基于卷积神经网络和双向长短期记忆网络,利用其特征提取及时间序列特征记忆能力,通过采集黄骅港煤炭转运堆场的海量煤含水率数据和场区气象数据,对多源数据训练学习和融合分析,实现对港口煤炭含水率预测,并进行了有效性实验验证。实验结果表明,与传统算法模型相比,所提出的CNN-Bi-LSTM混合神经网络模型在预测精度、收敛率和鲁棒性方面表现最优,使用该预测方法建立的洒水管控模型可有效降低煤炭堆场用水量,减少煤炭堆场的起尘概率,环境状况也得到有效改善。
关键词
煤
炭港口
煤含水率
智能洒水
卷积神经网络
长短期记忆网络
Keywords
coal port
coal moisture content
intelligent watering
CNN
LSTM
分类号
TD315 [矿业工程—矿井建设]
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职称材料
题名
基于EMD-GRU的港口堆场煤炭含水率智能预测与实验研究
3
作者
李娜
刘强
张淼
张崇进
胡而已
张帆
机构
国家能源投资集团神华黄骅港务有限责任公司
中国矿业大学〈北京〉人工智能学院
应急管理部信息研究院
出处
《中国煤炭》
北大核心
2024年第5期104-112,共9页
基金
国能集团研发科研项目资助(U03462)。
文摘
针对煤炭港口堆场洒水抑尘需求,提出了基于EMD-GRU的煤炭含水率预测模型并进行了实验验证。通过建立煤炭堆场含水率预测模型,利用实时数据驱动预测煤炭堆垛含水率变化,根据气象数据与含水率变化情况判断煤炭堆垛未来起尘情况并制定相应的洒水策略。实验结果表明,EMD-GRU模型的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差和决定系数分别为0.768、0.566、9.52%、0.944,与SVR、DTR、RNN、LSTM、GRU等预测模型相比,EMD-GRU预测模型的各误差值均最低,决定系数为最高,且预测精度与拟合效果最好。
关键词
煤含水率
气象要素
深度学习
EMD-GRU
预测模型
Keywords
coal moisture content
meteorological elements
deep learning
EMD-GRU
prediction model
分类号
X736.1 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
输送带上煤含水率检测装置设计
程学珍
邱家康
逄明祥
《工矿自动化》
北大核心
2013
1
在线阅读
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职称材料
2
基于CNN-Bi-LSTM模型的煤含水率预测研究
刘强
李娜
张淼
李昊
刘冠佑
张帆
《中国煤炭》
2023
4
在线阅读
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职称材料
3
基于EMD-GRU的港口堆场煤炭含水率智能预测与实验研究
李娜
刘强
张淼
张崇进
胡而已
张帆
《中国煤炭》
北大核心
2024
0
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职称材料
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