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LIF技术与SIMCA算法在煤矿突水水源识别中的研究
被引量：
9
1
作者
闫鹏程
周孟然
+2 位作者
刘启蒙
张开远
何晨阳
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期243-247,共5页
煤矿突水水源类型的快速识别对于煤矿水害预警防治意义重大。针对传统水化学方法水源识别耗时较长的问题,提出一种基于激光诱导荧光光谱(LIF)技术与簇类的独立软模式(SIMCA)算法的煤矿突水水源快速识别方法。激光诱导荧光光谱技术具有...
煤矿突水水源类型的快速识别对于煤矿水害预警防治意义重大。针对传统水化学方法水源识别耗时较长的问题,提出一种基于激光诱导荧光光谱(LIF)技术与簇类的独立软模式(SIMCA)算法的煤矿突水水源快速识别方法。激光诱导荧光光谱技术具有分析速度快、灵敏度高等特点,在激光器的辅助下,荧光光谱仪实时采集荧光光谱,根据水样的荧光光谱即可进行水源类型识别,在数据库完备的情况下,只需几秒即可进行煤矿水源判断,对于煤矿的水害预警以及灾后救援来说意义重大。实验利用405nm激光器发射激光,打入被测水体,得到五种常见突水水样的共100组荧光光谱,对各水样的荧光光谱进行光谱预处理。每种水样使用15组共75组荧光光谱作为预测集,剩余的25组水样的荧光光谱作为测试集。利用主成分分析(PCA)分别对五种水样进行建模,而后依据所建模型进行SIMCA分类。实验发现不同水样的荧光光谱差异明显,经过Gaussian-Filter预处理后的荧光光谱,在主成分数为2,显著性程度α=5%的情况下,利用SIMCA算法进行水样分类,预测集和测试集的正确率皆为100%。
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关键词
煤矿突水
水源识别
激光诱导荧光光谱
簇类的独立软模式
主成分分析
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职称材料
题名
LIF技术与SIMCA算法在煤矿突水水源识别中的研究
被引量：
9
1
作者
闫鹏程
周孟然
刘启蒙
张开远
何晨阳
机构
安徽理工大学电气与信息工程学院
矿山地质灾害防治与环境保护安徽省重点实验室
安徽理工大学地球与环境学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期243-247,共5页
基金
国家"十二五"科技支撑计划重点项目(2013BAK06B01)
国家自然科学基金项目(51174258)资助
文摘
煤矿突水水源类型的快速识别对于煤矿水害预警防治意义重大。针对传统水化学方法水源识别耗时较长的问题,提出一种基于激光诱导荧光光谱(LIF)技术与簇类的独立软模式(SIMCA)算法的煤矿突水水源快速识别方法。激光诱导荧光光谱技术具有分析速度快、灵敏度高等特点,在激光器的辅助下,荧光光谱仪实时采集荧光光谱,根据水样的荧光光谱即可进行水源类型识别,在数据库完备的情况下,只需几秒即可进行煤矿水源判断,对于煤矿的水害预警以及灾后救援来说意义重大。实验利用405nm激光器发射激光,打入被测水体,得到五种常见突水水样的共100组荧光光谱,对各水样的荧光光谱进行光谱预处理。每种水样使用15组共75组荧光光谱作为预测集,剩余的25组水样的荧光光谱作为测试集。利用主成分分析(PCA)分别对五种水样进行建模,而后依据所建模型进行SIMCA分类。实验发现不同水样的荧光光谱差异明显,经过Gaussian-Filter预处理后的荧光光谱,在主成分数为2,显著性程度α=5%的情况下,利用SIMCA算法进行水样分类,预测集和测试集的正确率皆为100%。
关键词
煤矿突水
水源识别
激光诱导荧光光谱
簇类的独立软模式
主成分分析
Keywords
Mine water inrush
Source identification
Laser induced fluorescence
Soft independent modeling of class analogy
Principal component analysis
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
LIF技术与SIMCA算法在煤矿突水水源识别中的研究
闫鹏程
周孟然
刘启蒙
张开远
何晨阳
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
9
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