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露天开采工艺的离散事件系统仿真优化方法
被引量：
1
1
作者
许晨
孙健东
+3 位作者
张治军
虎岩
杨杰
塔努尔·木海拉
《煤炭工程》
北大核心
2024年第12期147-154,共8页
露天开采工艺参数优化问题中,采用常规优化解法要求构建适于求解的模型形式,但往往存在工程问题建模、求解的困难。针对以上问题,提出工艺参数的仿真求解方法,其核心思路为“确定系统逻辑流程—提取底层驱动事件—确定仿真类型与时钟模...
露天开采工艺参数优化问题中,采用常规优化解法要求构建适于求解的模型形式,但往往存在工程问题建模、求解的困难。针对以上问题,提出工艺参数的仿真求解方法,其核心思路为“确定系统逻辑流程—提取底层驱动事件—确定仿真类型与时钟模拟方法—构建系统状态量化模型—简化控制逻辑—构建驱动事件量化模型—系统重演”。以黑岱沟露天矿无倒堆工艺为案例进行了应用研究,将倒堆系统逻辑流程做三层分解,得出设备基本作业环节为系统底层驱动事件;提出重心圆投影法简化系统控制逻辑,构建了以三维模型为基础的系统存储状态模型;选取离散事件系统建模,利用事件步长法推进仿真进程。仿真结果显示,拉斗铲作业平盘高度在13 m附近时其效率最高,当仿真修正系数α取0.94时,误差最小。
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关键词
露天开采
参数优化
仿真
拉斗铲倒堆工艺
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职称材料
基于机器学习的露天煤矿粉尘浓度预测
被引量：
12
2
作者
赵耀忠
严俊龙
+4 位作者
任吉凯
杨玉坤
刘强
谢世坤
栾博钰
《煤炭工程》
北大核心
2022年第S01期157-161,共5页
为实现对露天矿粉尘浓度进行预测,以伊敏露天矿现场环境监测数据为支撑,通过皮尔逊相关系数分析样本特征的线性相关程度,确定以风速、光照度、温度、湿度为样本输入特征,PM2.5为输出特征,以线性回归算法、随机森林算法、K-近邻算法、支...
为实现对露天矿粉尘浓度进行预测,以伊敏露天矿现场环境监测数据为支撑,通过皮尔逊相关系数分析样本特征的线性相关程度,确定以风速、光照度、温度、湿度为样本输入特征,PM2.5为输出特征,以线性回归算法、随机森林算法、K-近邻算法、支持向量机算法、梯度提升树算法共五种机器学习算法为基础,建立了多因素环境影响下的粉尘浓度监测模型。研究结果表明:对于五种算法,其评价指标RMSE分别为10.6526、7.8313、8.2265、6.8288、8.8709,其中以支持向量机算法建立的预测模型对于该样本粉尘数据预测效果最好。
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关键词
露天煤矿
机器学习
粉尘浓度预测
皮尔逊相关系数
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职称材料
题名
露天开采工艺的离散事件系统仿真优化方法
被引量：
1
1
作者
许晨
孙健东
张治军
虎岩
杨杰
塔努尔·木海拉
机构
国家能源集团新疆能源公司红沙泉一号
露
天煤
矿
华北科技学院应急管理大学(筹)准东
科学技术
研究院
北京中矿露采科学技术研究院
出处
《煤炭工程》
北大核心
2024年第12期147-154,共8页
文摘
露天开采工艺参数优化问题中,采用常规优化解法要求构建适于求解的模型形式,但往往存在工程问题建模、求解的困难。针对以上问题,提出工艺参数的仿真求解方法,其核心思路为“确定系统逻辑流程—提取底层驱动事件—确定仿真类型与时钟模拟方法—构建系统状态量化模型—简化控制逻辑—构建驱动事件量化模型—系统重演”。以黑岱沟露天矿无倒堆工艺为案例进行了应用研究,将倒堆系统逻辑流程做三层分解,得出设备基本作业环节为系统底层驱动事件;提出重心圆投影法简化系统控制逻辑,构建了以三维模型为基础的系统存储状态模型;选取离散事件系统建模,利用事件步长法推进仿真进程。仿真结果显示,拉斗铲作业平盘高度在13 m附近时其效率最高,当仿真修正系数α取0.94时,误差最小。
关键词
露天开采
参数优化
仿真
拉斗铲倒堆工艺
Keywords
surface mining
parameter optimization
simulation
dragline casting technology
分类号
TD824.3 [矿业工程—煤矿开采]
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职称材料
题名
基于机器学习的露天煤矿粉尘浓度预测
被引量：
12
2
作者
赵耀忠
严俊龙
任吉凯
杨玉坤
刘强
谢世坤
栾博钰
机构
华能伊敏煤电有限责任公司伊敏
露
天
矿
中国
矿
业大学
矿
业工程学院
北京中矿露采科学技术研究院
出处
《煤炭工程》
北大核心
2022年第S01期157-161,共5页
文摘
为实现对露天矿粉尘浓度进行预测,以伊敏露天矿现场环境监测数据为支撑,通过皮尔逊相关系数分析样本特征的线性相关程度,确定以风速、光照度、温度、湿度为样本输入特征,PM2.5为输出特征,以线性回归算法、随机森林算法、K-近邻算法、支持向量机算法、梯度提升树算法共五种机器学习算法为基础,建立了多因素环境影响下的粉尘浓度监测模型。研究结果表明:对于五种算法,其评价指标RMSE分别为10.6526、7.8313、8.2265、6.8288、8.8709,其中以支持向量机算法建立的预测模型对于该样本粉尘数据预测效果最好。
关键词
露天煤矿
机器学习
粉尘浓度预测
皮尔逊相关系数
Keywords
open-pit coal mine
machine learning
dust concentration prediction
Pearson correlation coefficient
分类号
TD824 [矿业工程—煤矿开采]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
露天开采工艺的离散事件系统仿真优化方法
许晨
孙健东
张治军
虎岩
杨杰
塔努尔·木海拉
《煤炭工程》
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于机器学习的露天煤矿粉尘浓度预测
赵耀忠
严俊龙
任吉凯
杨玉坤
刘强
谢世坤
栾博钰
《煤炭工程》
北大核心
2022
12
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职称材料
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