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不同工况下可见-近红外光谱的煤矸识别研究
被引量:
3
1
作者
刘涛
李博
+2 位作者
夏蕊
李瑞
王学文
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期821-828,共8页
在实现煤炭高效利用过程中,煤矸分选是一个非常重要的步骤,但现有的煤矸分选技术存在资源浪费,效率较低等问题。可见-近红外光谱识别技术具有快速可靠的优点,在煤矸识别领域已有一定的研究基础,但大多数研究并未结合实际工况进行有效分...
在实现煤炭高效利用过程中,煤矸分选是一个非常重要的步骤,但现有的煤矸分选技术存在资源浪费,效率较低等问题。可见-近红外光谱识别技术具有快速可靠的优点,在煤矸识别领域已有一定的研究基础,但大多数研究并未结合实际工况进行有效分析。首先,在实验室中搭建可见-近红外光谱采集装置,模拟实际环境下不同探测角度(0°、10°、20°、30°)、探测距离(10、15、20、25 cm)、光照角度(15°、25°、35°、45°)三种工况,并分别在单因素条件以及正交试验设计的多因素条件下,采集山西西铭煤矿的煤和矸石样本在可见-近红外波段的光谱数据。其次,对采集的光谱数据进行分析,并先后经过标准正态变量变换和Savitzky-Golay卷积平滑,以减少噪音和误差对数据的影响。最后,在单因素试验中,结合预处理算法并基于决策树(DT)、K近邻(KNN)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)、AdaBoost五种机器学习模型对光谱数据进行训练。单因素试验结果表明,AdaBoost算法具有较强的学习能力,在不同工况下对煤和矸石的识别准确率均为100%,优于其他识别模型。在正交试验中,支持向量机(SVM)作为识别模型进行训练,结果表明,在原始数据和预处理后的数据中,三种工况对煤矸识别准确率的影响程度不同,影响次序从大到小为不同光照角度、探测距离、探测角度。同时,对比实验结果可以得出,选用合适的预处理和建模方法可以降低不同工况对识别准确率的影响。预处理后的数据中,最优的工况组合为探测角度0°、探测距离20、光照角度35°。随机选取一组条件与最优组进行三次重复对照试验,结果表明最优组的识别表现优于随机对照组。研究结果对煤矸识别最优工况条件的寻找具有借鉴意义,并为可见-近红外光谱技术在煤矸识别领域的实际应用提供了理论基础。
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关键词
可见-近红外光谱
不同工况
煤矸识别
ADABOOST
正交试验
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职称材料
基于响应面法的多因素交互作用下中部槽磨损试验研究
被引量:
30
2
作者
李博
夏蕊
+2 位作者
王学文
杨兆建
席庆祥
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第22期2764-2771,共8页
为确定影响中部槽磨损的主要因素及交互作用关系,通过中部槽磨损试验,以磨损量为响应值,基于响应面法进行了磨损因素分析。通过Plackett-Burman试验对6个磨损因素进行筛选,发现煤散料含水率、煤散料含矸率及法向载荷对磨损量影响显著。...
为确定影响中部槽磨损的主要因素及交互作用关系,通过中部槽磨损试验,以磨损量为响应值,基于响应面法进行了磨损因素分析。通过Plackett-Burman试验对6个磨损因素进行筛选,发现煤散料含水率、煤散料含矸率及法向载荷对磨损量影响显著。根据中心复合设计(CCD)试验结果建立了磨损量与显著性因素的二阶回归模型,经响应面分析可知,散料含水率是影响磨损的关键因素。对回归模型进行优化,得到显著性对磨损量的预测模型,经试验发现预测模型与真实试验无显著差异(P>0.05),表明应用响应面法进行中部槽磨损多因素交互作用研究是可行的。
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关键词
响应面法
刮板输送机
中部槽
磨损
多因素交互作用
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职称材料
题名
不同工况下可见-近红外光谱的煤矸识别研究
被引量:
3
1
作者
刘涛
李博
夏蕊
李瑞
王学文
机构
太原理工大学机械与运载工程学院煤矿综采装备山西省重点实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期821-828,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51804207,51875386)
山西省“1331”工程项目
山西省基础研究计划项目(202103021223080)资助。
文摘
在实现煤炭高效利用过程中,煤矸分选是一个非常重要的步骤,但现有的煤矸分选技术存在资源浪费,效率较低等问题。可见-近红外光谱识别技术具有快速可靠的优点,在煤矸识别领域已有一定的研究基础,但大多数研究并未结合实际工况进行有效分析。首先,在实验室中搭建可见-近红外光谱采集装置,模拟实际环境下不同探测角度(0°、10°、20°、30°)、探测距离(10、15、20、25 cm)、光照角度(15°、25°、35°、45°)三种工况,并分别在单因素条件以及正交试验设计的多因素条件下,采集山西西铭煤矿的煤和矸石样本在可见-近红外波段的光谱数据。其次,对采集的光谱数据进行分析,并先后经过标准正态变量变换和Savitzky-Golay卷积平滑,以减少噪音和误差对数据的影响。最后,在单因素试验中,结合预处理算法并基于决策树(DT)、K近邻(KNN)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)、AdaBoost五种机器学习模型对光谱数据进行训练。单因素试验结果表明,AdaBoost算法具有较强的学习能力,在不同工况下对煤和矸石的识别准确率均为100%,优于其他识别模型。在正交试验中,支持向量机(SVM)作为识别模型进行训练,结果表明,在原始数据和预处理后的数据中,三种工况对煤矸识别准确率的影响程度不同,影响次序从大到小为不同光照角度、探测距离、探测角度。同时,对比实验结果可以得出,选用合适的预处理和建模方法可以降低不同工况对识别准确率的影响。预处理后的数据中,最优的工况组合为探测角度0°、探测距离20、光照角度35°。随机选取一组条件与最优组进行三次重复对照试验,结果表明最优组的识别表现优于随机对照组。研究结果对煤矸识别最优工况条件的寻找具有借鉴意义,并为可见-近红外光谱技术在煤矸识别领域的实际应用提供了理论基础。
关键词
可见-近红外光谱
不同工况
煤矸识别
ADABOOST
正交试验
Keywords
Vis-NIR spectroscopy
Different working conditions
Coal and gangue identification
AdaBoost
Orthogonal experiment
分类号
TD94 [矿业工程—选矿]
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职称材料
题名
基于响应面法的多因素交互作用下中部槽磨损试验研究
被引量:
30
2
作者
李博
夏蕊
王学文
杨兆建
席庆祥
机构
太原理工大学机械与运载工程学院煤矿综采装备山西省重点实验室
山西
煤矿
机械
制造股份有限公司博士后科研工作站
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第22期2764-2771,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51875386 51804207)
山西省留学人员科技活动择优资助项目(2016)
山西省回国留学人员科研资助项目(2016-43)
文摘
为确定影响中部槽磨损的主要因素及交互作用关系,通过中部槽磨损试验,以磨损量为响应值,基于响应面法进行了磨损因素分析。通过Plackett-Burman试验对6个磨损因素进行筛选,发现煤散料含水率、煤散料含矸率及法向载荷对磨损量影响显著。根据中心复合设计(CCD)试验结果建立了磨损量与显著性因素的二阶回归模型,经响应面分析可知,散料含水率是影响磨损的关键因素。对回归模型进行优化,得到显著性对磨损量的预测模型,经试验发现预测模型与真实试验无显著差异(P>0.05),表明应用响应面法进行中部槽磨损多因素交互作用研究是可行的。
关键词
响应面法
刮板输送机
中部槽
磨损
多因素交互作用
Keywords
response surface method
scraper conveyor
middle plate
wear
multi factor interaction
分类号
TD528 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同工况下可见-近红外光谱的煤矸识别研究
刘涛
李博
夏蕊
李瑞
王学文
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于响应面法的多因素交互作用下中部槽磨损试验研究
李博
夏蕊
王学文
杨兆建
席庆祥
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
30
在线阅读
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职称材料
已选择
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