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炼焦煤的热解过程研究 被引量:17
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作者 张代林 李伟锋 +2 位作者 曾涛 郑明东 王培珍 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期323-327,共5页
通过模拟炼焦过程对不同变质程度的炼焦煤加热至不同温度,运用HD型偏光显微镜及红外分析技术对加热后的固体产物进行分析。结果表明:炼焦煤受热时其镜质组首先产生破碎现象,然后软化熔融,同一种炼焦煤中的镜质组受热变化并不均一,不同... 通过模拟炼焦过程对不同变质程度的炼焦煤加热至不同温度,运用HD型偏光显微镜及红外分析技术对加热后的固体产物进行分析。结果表明:炼焦煤受热时其镜质组首先产生破碎现象,然后软化熔融,同一种炼焦煤中的镜质组受热变化并不均一,不同变质程度炼焦煤中的镜质组破碎程度和软化程度也不相同;炼焦煤加热到固化温度时,热解固体产物全部呈现出焦炭光学特征,随温度的升高,固体产物的光学组织组成继续发生改变;试验样品中的肥煤和1/3焦煤在热解过程中有机质分子结构随温度的升高,其变化规律相似。 展开更多
关键词 炼焦煤 热解 显微结构 分子结构 焦炭光学组织
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不同变质程度煤镜质组活性质量研究 被引量:21
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作者 李德平 姚伯元 +1 位作者 张代林 曾涛 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1862-1867,共6页
为更准确地定量描述不同变质程度煤镜质组的相对活性质量差异,考察14种单煤添加不同比例惰性物测定的表观黏结指数G'值随镜质组含量的变化规律。研究表明,G'值对镜质组含量的线性关系显著,采用拟合出的线性方程的斜率倒数1/k作... 为更准确地定量描述不同变质程度煤镜质组的相对活性质量差异,考察14种单煤添加不同比例惰性物测定的表观黏结指数G'值随镜质组含量的变化规律。研究表明,G'值对镜质组含量的线性关系显著,采用拟合出的线性方程的斜率倒数1/k作为考察镜质组活性质量的指标,可排除各单煤镜质组含量差异的干扰,更准确地揭示了不同变质程度煤镜质组活性质量的变化规律。论证了筛选出的高斯曲线模型是描述不同变质程度煤镜质组活性变化规律的最优模型,据此给出了不同变质程度煤镜质组相对活性质量。 展开更多
关键词 镜质组 变质程度 表观黏结指数 活性质量
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一种基于PCA与RBF-SVM的煤岩显微组分镜质组分类方法 被引量:25
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作者 王培珍 殷子睆 +1 位作者 王高 张代林 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期977-984,共8页
在分析煤岩镜质组显微组分特点的基础上,针对其结构复杂、特征量多且相互交织从而影响分类准确性等问题,提出一种基于主成分分析(PCA)的煤岩显微组分镜质组分类方法。首先根据镜质组显微图像中各组分呈现的条状、团块、颗粒等纹理特点... 在分析煤岩镜质组显微组分特点的基础上,针对其结构复杂、特征量多且相互交织从而影响分类准确性等问题,提出一种基于主成分分析(PCA)的煤岩显微组分镜质组分类方法。首先根据镜质组显微图像中各组分呈现的条状、团块、颗粒等纹理特点和亮度差异,采用基于灰度共生矩阵的能量、熵、惯性矩、局部平稳性等纹理特征量和基于灰度分布统计的亮度比、均值、均方差、三阶矩偏度等亮度相关特征量对其进行描述,构成初始特征量集;再采用主成分分析法对初始特征量集进行进一步的抽取;最后构建基于径向基函数的支持向量机(RBF-SVM),采用积累贡献率较大的主成分作为分类参量实现镜质组的自动分类。实验结果表明:纹理和灰度统计特征可有效刻画煤岩镜质组显微组分;采用PCA对初始特征进行抽取之后,用于分类的特征空间维数大幅度降低,分类算法的泛化能力增强,分类的准确率显著提高。 展开更多
关键词 显微组分 主成分分析 支持向量机 镜质组 分类
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基于40kg试验焦炉对炼焦煤中最佳活惰比研究 被引量:10
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作者 张代林 余亮 +2 位作者 韩仕兵 任学延 张文成 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2008年第9期110-112,共3页
通过测定11种不同炼焦煤的煤岩性质和40 kg试验焦炉所炼焦炭抗碎强度分析,确定了基于炼焦煤镜质组最大反射率的活性权函数方程,根据其活性权函数对各炼焦煤的活惰比进行了计算。分析可知,焦炭抗碎强度M_(40)最大时所对应的活惰比为2.17... 通过测定11种不同炼焦煤的煤岩性质和40 kg试验焦炉所炼焦炭抗碎强度分析,确定了基于炼焦煤镜质组最大反射率的活性权函数方程,根据其活性权函数对各炼焦煤的活惰比进行了计算。分析可知,焦炭抗碎强度M_(40)最大时所对应的活惰比为2.17,为优化配煤提供了技术依据。 展开更多
关键词 煤岩 镜质组平均最大反射率 焦炭抗碎强度 活惰比 试验焦炉
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基于迁移学习的煤岩壳质组显微组分识别模型 被引量:10
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作者 王培珍 余晨 +1 位作者 薛子邯 张代林 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期220-227,共8页
为了提高煤岩壳质组显微组分的识别准确率,避免分类器构建中特征提取阶段的人工干预,采用深度学习的方法实现煤岩壳质组显微组分类别的自动识别。由于煤岩壳质组样本数有限,采用传统的卷积神经网络构建分类器对其识别容易产生过拟合,泛... 为了提高煤岩壳质组显微组分的识别准确率,避免分类器构建中特征提取阶段的人工干预,采用深度学习的方法实现煤岩壳质组显微组分类别的自动识别。由于煤岩壳质组样本数有限,采用传统的卷积神经网络构建分类器对其识别容易产生过拟合,泛化能力较差。为解决该问题,提出了一种基于迁移学习的煤岩壳质组显微组分识别模型(分类器)。该模型在传统的卷积神经网络模型基础上,通过迁移学习共享预训练网络模型中卷积层和池化层的权值系数,并结合煤岩壳质组显微图像样本,优化网络模型结构和全连接层参数,进而构建适合于煤岩壳质组显微组分识别的深度学习网络模型。试验结果表明:与由传统神经网络直接构成的深度学习模型相比,本文构建的基于迁移学习的煤岩壳质组识别模型性能和效果均明显提高,尤其是以VGG16作为预训练模型构建的分类器在本文数据集上性能表现最优,其对测试样本识别准确率可达98.10%;由于模型的训练参数减少,模型的训练时间明显缩短,且在较短的训练周期内达到收敛且训练集的识别准确率保持稳定,表明了以VGG16作为预训练模型的分类器在煤岩壳质组识别中具备较好的性能。 展开更多
关键词 显微组分 壳质组 迁移学习 卷积神经网络
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基于轮廓波变换的煤壳质组显微组分分类 被引量:5
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作者 王培珍 刘婕梅 +2 位作者 汪文艳 任将 张代林 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第S2期641-645,共5页
在分析煤壳质组显微组分图像特点的基础上,鉴于其纹理及方向信息特征差异,提出一种基于轮廓波变换(Contourlet)与超限学习机的煤壳质组显微组分自动分类方法。首先,运用Contourlet变换对煤壳质组显微图像进行多尺度多方向分解,提取各子... 在分析煤壳质组显微组分图像特点的基础上,鉴于其纹理及方向信息特征差异,提出一种基于轮廓波变换(Contourlet)与超限学习机的煤壳质组显微组分自动分类方法。首先,运用Contourlet变换对煤壳质组显微图像进行多尺度多方向分解,提取各子带的统计特征量组成特征向量集;再构建超限学习机分类器对壳质组各显微组分进行分类。实验结果表明:与其他用于描述纹理的同类特征提取方法相比,采用本文方法提取的特征量训练的分类器,在分类效果上具有明显的优势,其分类准确率可达97.64%;与支持向量机分类结果相比,超限学习机对于煤壳质组分类准确率可高出2%,分类速度显著提高。 展开更多
关键词 壳质组 轮廓波变换 显微图像 分类 超限学习机
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基于改进极限学习机的焦煤惰质组分类方法 被引量:3
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作者 王培珍 刘曼 +1 位作者 王高 张代林 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期3262-3268,共7页
为提高焦煤惰质组显微组分分类的准确性,减少对分类器训练的人工干预,提出一种基于改进极限学习机(ELM)的焦煤惰质组显微组分分类方法。首先根据焦煤惰质组各显微组分在光特性及形貌特性上存在的差异及特点,从亮度、纹理等层面分别提取... 为提高焦煤惰质组显微组分分类的准确性,减少对分类器训练的人工干预,提出一种基于改进极限学习机(ELM)的焦煤惰质组显微组分分类方法。首先根据焦煤惰质组各显微组分在光特性及形貌特性上存在的差异及特点,从亮度、纹理等层面分别提取其显微图像中基于灰度统计分布的亮度比、均值、方差、偏度、一致性及峰度等6个亮度相关特征量和基于灰度共生矩阵的能量、熵、惯性矩、局部平稳性及最大概率等5个纹理相关特征量,构建11维初始特征量集,并采用主成分分析法(PCA)对初始特征进行抽取以降低特征空间维数、去除信息冗余;再将奇异值分解引入到极限学习机中,推导利用奇异值分解求解ELM隐含层输出权值矩阵的方法,构建改进的极限学习机。改进后的极限学习机解决了普通的ELM训练中为了求解权值矩阵需要通过大量实验确定参数的问题,有效地提高了学习机的智能化程度。实验结果表明:与支持向量机(SVM)分类方法相比,改进后的ELM方法对分类器训练及样本测试的速度、对焦煤惰质组测试样本分类的准确率均明显提高;与单一的ELM方法相比,改进后的ELM方法分类器的网络训练更加快速便捷,网络隐含层节点数减少近40%,对测试样本分类的准确率进一步提高,可达96.7%。 展开更多
关键词 焦煤 惰质组 分类方法 极限学习机 主成分分析
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基于行程长度纹理特征的焦炭显微图像分类算法 被引量:7
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作者 王培珍 缪家龙 +1 位作者 周可 张代林 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1051-1055,共5页
在分析焦炭显微图像各向异性光学组织中片状与纤维状显微图像特征的基础上,通过对纹理特征的差异性的研究,提出了一种基于行程长度纹理特征和支持向量机(Support Vector Ma-chine)的焦炭显微图像分类方法。该方法首先计算焦炭显微图像中... 在分析焦炭显微图像各向异性光学组织中片状与纤维状显微图像特征的基础上,通过对纹理特征的差异性的研究,提出了一种基于行程长度纹理特征和支持向量机(Support Vector Ma-chine)的焦炭显微图像分类方法。该方法首先计算焦炭显微图像中4个方向上的行程长度矩阵,利用行程长度矩阵求得对图像纹理具有不同表征能力的纹理特征量,通过对各个特征量的数据分析,选取有效特征量组合作为分类器的训练向量,然后用支持向量机对实验样本进行分类。实验结果表明,该方法能够有效地识别出焦炭各向异性组织中纤维状、片状等不同光学组分。 展开更多
关键词 焦炭光学组织 纹理特征 行程长度 支持向量机 分类器
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