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三维可视化信息管理系统在选煤生产中的应用 被引量:8
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作者 陈小霞 郭莹 +1 位作者 刘兆雪 王新欣 《选煤技术》 CAS 2022年第2期95-100,共6页
为构建智能工厂,实现选煤生产过程的三维可视化管理,付村煤业有限公司选煤厂结合自身生产工艺,应用虚拟现实技术,建立了厂区建筑、生产设备、管线等设施的三维场景,将生产数据采集、安全监测监控与生产时空有机结合,构建了集智能巡检、... 为构建智能工厂,实现选煤生产过程的三维可视化管理,付村煤业有限公司选煤厂结合自身生产工艺,应用虚拟现实技术,建立了厂区建筑、生产设备、管线等设施的三维场景,将生产数据采集、安全监测监控与生产时空有机结合,构建了集智能巡检、交互控制、员工培训、设备安全监测监控及预警功能于一体的三维可视化信息管理系统。生产实践表明,该系统有效提高了选煤生产管理水平,降低了生产成本,实现了安全、高效组织生产的目的。 展开更多
关键词 智能工厂 三维可视化信息管理系统 三维场景 智能巡检 预警
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选煤信息标准化体系的探索与研究 被引量:3
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作者 陈传海 刘贵霞 +2 位作者 赵帅 刘铁林 王新欣 《选煤技术》 CAS 2020年第4期8-11,共4页
为支持选煤厂信息化和智能化的稳健发展,根据选煤厂现有智能化发展的软硬件设施,提出了一套具有代表性的选煤信息标准化体系。该体系通过UML建模分类的方法,对选煤厂内分散的智能化环节按层次分类,构建了选煤标准体系层次UML图,从技术... 为支持选煤厂信息化和智能化的稳健发展,根据选煤厂现有智能化发展的软硬件设施,提出了一套具有代表性的选煤信息标准化体系。该体系通过UML建模分类的方法,对选煤厂内分散的智能化环节按层次分类,构建了选煤标准体系层次UML图,从技术、应用和管理三个维度对选煤厂标准体系进行分析,搭建了选煤信息标准化体系框架,并对标准体系的维护和现场应用做了简要分析。 展开更多
关键词 选煤厂信息化 选煤信息标准化 UML建模 体系框架
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基于CNN-SVM的选煤厂浮选泡沫图像识别方法 被引量:6
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作者 孙友森 陈传海 +1 位作者 杨志龙 王新欣 《煤炭加工与综合利用》 CAS 2021年第2期8-11,I0002,共5页
以选煤厂煤泥浮选泡沫为分类对象,提出一种CNN—SVM混合模型,对煤泥浮选泡沫图像进行分类识别。试验采取山东某选煤厂的20000张浮选图像制作数据集,根据灰分不同将图像分成8个类别,并针对图像的噪声特点,对其去除高斯椒盐噪声并做了增... 以选煤厂煤泥浮选泡沫为分类对象,提出一种CNN—SVM混合模型,对煤泥浮选泡沫图像进行分类识别。试验采取山东某选煤厂的20000张浮选图像制作数据集,根据灰分不同将图像分成8个类别,并针对图像的噪声特点,对其去除高斯椒盐噪声并做了增强预处理。通过模型试验,相对于单独的CNN和SVM模型来说,这种复合模型更加可靠准确。 展开更多
关键词 选煤厂 卷积神经网络(CNN) 支持向量机(SVM) 浮选泡沫图像 识别 分类
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选煤厂设备巡检智能管理系统设计及应用 被引量:8
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作者 杨志龙 殷宪文 +2 位作者 陈小霞 曹浩 苏怀东 《选煤技术》 CAS 2019年第3期99-104,共6页
针对煤炭行业选煤厂设备的多样性、复杂性和安全巡查管理工作中容易出现的问题和弊端,采用动态二维码技术和无线室内定位技术,研制成功了选煤厂智能巡检系统。该系统具有红外测温、测震、拍照、视频、录音和智能巡检等功能,通过定制巡... 针对煤炭行业选煤厂设备的多样性、复杂性和安全巡查管理工作中容易出现的问题和弊端,采用动态二维码技术和无线室内定位技术,研制成功了选煤厂智能巡检系统。该系统具有红外测温、测震、拍照、视频、录音和智能巡检等功能,通过定制巡检标准和实时采集巡检点周围设备的物联网数据,将模拟量、数字量、观察类等信息自动处理和采集,通过手机APP上传后台,实时定位(10cm)巡检人员轨迹。通过自由巡检、领导巡岗、日常巡检等模式组合,发现设备缺陷,启动维修流程审批,形成闭环管理,提高了安全巡检工作的质量和管理水平,实现了管理模式由“专岗、专技、专人”到“无人值守、专人巡视”的转变。 展开更多
关键词 智能巡检 选煤厂智能巡检系统 动态二维码 无线室内定位 路线管理
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基于图像处理的煤炭量AI识别系统的设计 被引量:1
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作者 陈小霞 徐伟同 +6 位作者 侯飞 高奎 刘兆雪 温玺杰 王兵 王延勇 王晓倩 《选煤技术》 CAS 2020年第6期75-80,共6页
为了降低带式输送机传统恒定功率工作模式下的功耗,采用图像处理的方法对带式输送机实时煤炭量检测技术进行了研究,并设计了基于图像处理的煤炭量AI识别系统。研究表明:该系统可以实现常规煤量检测的需求,并能够配合输送带进行功率调节... 为了降低带式输送机传统恒定功率工作模式下的功耗,采用图像处理的方法对带式输送机实时煤炭量检测技术进行了研究,并设计了基于图像处理的煤炭量AI识别系统。研究表明:该系统可以实现常规煤量检测的需求,并能够配合输送带进行功率调节,同时具有体积小、成本低、准确度高、安装便捷的优点,为当前的煤量检测提供了新的自动化解决方案。 展开更多
关键词 煤炭输送 载煤量检测 图像处理 AI识别系统
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