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焦煤氧化燃烧特性参数与热动力学特征
被引量：
3
1
作者
王成博
雷昌奎
邓存宝
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2024年第4期709-719,共11页
煤氧化自燃是矿井火灾的主要原因之一。为了探明煤氧化燃烧的特点和规律,采用TG-DTG试验研究了沙曲一号煤矿焦煤氧化热解过程,对不同升温速率下煤样的特征温度和燃烧特性参数进行了计算,并根据改进的Starink法计算了缓慢失重阶段和燃烧...
煤氧化自燃是矿井火灾的主要原因之一。为了探明煤氧化燃烧的特点和规律,采用TG-DTG试验研究了沙曲一号煤矿焦煤氧化热解过程,对不同升温速率下煤样的特征温度和燃烧特性参数进行了计算,并根据改进的Starink法计算了缓慢失重阶段和燃烧失重阶段的热动力学参数,确定了这2个阶段的动力补偿效应。结果表明:特征温度点随升温速率的增大出现了后移现象,并且反应结束后的残余物质比例随着升温速率的增大而增加;燃烧特性参数随升温速率增大呈现显著增大趋势,升温速率越大,煤粉可燃性越好,燃烧越稳定,但反应也越不充分;表观活化能在缓慢失重阶段呈现逐渐增大的趋势,最大值188.47 kJ/mol在着火点T_(3)附近;在燃烧失重阶段当转化率小于0.3时,表观活化能逐渐增大,之后逐渐减小,最大值173.65 kJ/mol在最大失重速率温度点T_(4)附近;指前因子整体变化规律与表观活化能基本一致,动力学补偿效应在燃烧失重阶段更大。
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关键词
煤自燃
升温速率
燃烧特性参数
热动力学参数
最概然机理函数
动力补偿效应
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职称材料
基于二维异步同相正交直方图的调制方式识别
被引量：
1
2
作者
万鹏武
惠茜
+1 位作者
陈东瑞
吴波
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期78-90,共13页
自动调制识别技术能够准确识别信号的调制类型,是信号处理领域中的一项关键技术。传统的识别方法在低信噪比下存在着识别准确率低的问题,并且当信号频率不稳定,或存在异步采样时,常规的识别方法性能将会出现恶化甚至失效。基于此,在信...
自动调制识别技术能够准确识别信号的调制类型,是信号处理领域中的一项关键技术。传统的识别方法在低信噪比下存在着识别准确率低的问题,并且当信号频率不稳定,或存在异步采样时,常规的识别方法性能将会出现恶化甚至失效。基于此,在信噪比和延迟变化的信道条件下,针对低速异步采样信号,研究基于深度学习的调制方式识别技术。首先对低速异步采样信号进行建模,利用其同相正交分量生成二维异步同相正交直方图,然后通过径向基函数神经网络提取该二维图像的特征参数,完成对输入信号的调制方式识别,最后经过大量的计算机仿真验证了该方法对7种调制方式的识别准确率。实验结果表明,在受到加性高斯白噪声的信道模型下,在低速异步采样的输入信号信噪比为6 dB时,可达到约95%以上的平均识别准确率,并通过对比实验验证了所提方案的有效性和鲁棒性。
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关键词
调制方式识别
二维异步同相正交直方图
深度学习
径向基神经网络
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职称材料
煤自燃指标气体分析与分级预警
被引量：
6
3
作者
江莉娟
邓存宝
+2 位作者
王彩萍
雷昌奎
年军
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2023年第6期1088-1098,共11页
煤自然发火严重制约矿井安全生产。为实现煤自然发火危险性精准预测预报,采用程序升温试验系统测试分析了沙曲一号煤矿不同粒径煤样各种气体产物及其浓度变化规律,进一步引入随机森林集成学习方法建立了煤自然发火危险性分级预警模型,...
煤自然发火严重制约矿井安全生产。为实现煤自然发火危险性精准预测预报,采用程序升温试验系统测试分析了沙曲一号煤矿不同粒径煤样各种气体产物及其浓度变化规律,进一步引入随机森林集成学习方法建立了煤自然发火危险性分级预警模型,并通过大佛寺煤矿自然发火试验进行了验证分析。结果表明:粒径越小,煤氧接触面积越大,煤氧反应越激烈,气体产物浓度越大;C_(2)H_(6)气体属于煤体赋存气体,在试验初始阶段就出现了,但C_(2)H_(4)气体在温度升高至120℃左右才出现,是煤氧化裂解的产物,可以作为沙曲一号煤矿自然发火指标气体;基于随机森林建立的煤自然发火危险性分级预警模型训练样本预测准确率达到100%,在默认参数条件下,测试样本预测准确率高达96.7%,通过自然发火试验数据验证分析得到测试集预测准确率为98.9%,变量重要度评估结果为CO和C_(2)H_(4)气体对煤自然发火危险性影响最大,这与现场实际情况吻合。随机森林用于处理煤自然发火危险性与气体产物之间的复杂非线性关系十分理想,适合于煤自然发火危险性预测预报。
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关键词
煤自燃
指标气体
随机森林
分级预警
变量重要度评估
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职称材料
题名
焦煤氧化燃烧特性参数与热动力学特征
被引量：
3
1
作者
王成博
雷昌奎
邓存宝
机构
太原理工大学安全与应急管理工程学院
陕西山利科技发展有限责任公司
出处
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2024年第4期709-719,共11页
基金
国家自然科学基金项目(52204229)
山西省基础研究计划青年科学研究项目(20210302124349)
山西省高等学校科技创新项目(2021L054)。
文摘
煤氧化自燃是矿井火灾的主要原因之一。为了探明煤氧化燃烧的特点和规律,采用TG-DTG试验研究了沙曲一号煤矿焦煤氧化热解过程,对不同升温速率下煤样的特征温度和燃烧特性参数进行了计算,并根据改进的Starink法计算了缓慢失重阶段和燃烧失重阶段的热动力学参数,确定了这2个阶段的动力补偿效应。结果表明:特征温度点随升温速率的增大出现了后移现象,并且反应结束后的残余物质比例随着升温速率的增大而增加;燃烧特性参数随升温速率增大呈现显著增大趋势,升温速率越大,煤粉可燃性越好,燃烧越稳定,但反应也越不充分;表观活化能在缓慢失重阶段呈现逐渐增大的趋势,最大值188.47 kJ/mol在着火点T_(3)附近;在燃烧失重阶段当转化率小于0.3时,表观活化能逐渐增大,之后逐渐减小,最大值173.65 kJ/mol在最大失重速率温度点T_(4)附近;指前因子整体变化规律与表观活化能基本一致,动力学补偿效应在燃烧失重阶段更大。
关键词
煤自燃
升温速率
燃烧特性参数
热动力学参数
最概然机理函数
动力补偿效应
Keywords
coal spontaneous combustion
heating rate
combustion characteristic parameters
thermodynamic parameters
maximum likilihood mechanism function
kinetic compensation effect
分类号
TD75 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
基于二维异步同相正交直方图的调制方式识别
被引量：
1
2
作者
万鹏武
惠茜
陈东瑞
吴波
机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
陕西山利科技发展有限责任公司
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期78-90,共13页
基金
国家自然科学基金(62101441)
重点实验室基金资助项目2022-JCJQ-LB-006(6142411222203)。
文摘
自动调制识别技术能够准确识别信号的调制类型,是信号处理领域中的一项关键技术。传统的识别方法在低信噪比下存在着识别准确率低的问题,并且当信号频率不稳定,或存在异步采样时,常规的识别方法性能将会出现恶化甚至失效。基于此,在信噪比和延迟变化的信道条件下,针对低速异步采样信号,研究基于深度学习的调制方式识别技术。首先对低速异步采样信号进行建模,利用其同相正交分量生成二维异步同相正交直方图,然后通过径向基函数神经网络提取该二维图像的特征参数,完成对输入信号的调制方式识别,最后经过大量的计算机仿真验证了该方法对7种调制方式的识别准确率。实验结果表明,在受到加性高斯白噪声的信道模型下,在低速异步采样的输入信号信噪比为6 dB时,可达到约95%以上的平均识别准确率,并通过对比实验验证了所提方案的有效性和鲁棒性。
关键词
调制方式识别
二维异步同相正交直方图
深度学习
径向基神经网络
Keywords
modulation recognition
two-dimensional asynchronous in-phase quadrature histogram
deep learning
radial basis function neural network
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
在线阅读
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职称材料
题名
煤自燃指标气体分析与分级预警
被引量：
6
3
作者
江莉娟
邓存宝
王彩萍
雷昌奎
年军
机构
太原理工大学安全与应急管理工程学院
匈牙利佩奇大学商业与经济学院
西安
科技
大学安全科学与工程学院
陕西山利科技发展有限责任公司
出处
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2023年第6期1088-1098,共11页
基金
国家自然科学基金项目(52204229,52274220)
山西省基础研究计划青年科学研究项目(20210302124349)
山西省高等学校科技创新项目(2021L054)。
文摘
煤自然发火严重制约矿井安全生产。为实现煤自然发火危险性精准预测预报,采用程序升温试验系统测试分析了沙曲一号煤矿不同粒径煤样各种气体产物及其浓度变化规律,进一步引入随机森林集成学习方法建立了煤自然发火危险性分级预警模型,并通过大佛寺煤矿自然发火试验进行了验证分析。结果表明:粒径越小,煤氧接触面积越大,煤氧反应越激烈,气体产物浓度越大;C_(2)H_(6)气体属于煤体赋存气体,在试验初始阶段就出现了,但C_(2)H_(4)气体在温度升高至120℃左右才出现,是煤氧化裂解的产物,可以作为沙曲一号煤矿自然发火指标气体;基于随机森林建立的煤自然发火危险性分级预警模型训练样本预测准确率达到100%,在默认参数条件下,测试样本预测准确率高达96.7%,通过自然发火试验数据验证分析得到测试集预测准确率为98.9%,变量重要度评估结果为CO和C_(2)H_(4)气体对煤自然发火危险性影响最大,这与现场实际情况吻合。随机森林用于处理煤自然发火危险性与气体产物之间的复杂非线性关系十分理想,适合于煤自然发火危险性预测预报。
关键词
煤自燃
指标气体
随机森林
分级预警
变量重要度评估
Keywords
coal spontaneous combustion
index gas
random forest
grading early warning
variable importance assessment
分类号
TD75 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
焦煤氧化燃烧特性参数与热动力学特征
王成博
雷昌奎
邓存宝
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2024
3
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职称材料
2
基于二维异步同相正交直方图的调制方式识别
万鹏武
惠茜
陈东瑞
吴波
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
煤自燃指标气体分析与分级预警
江莉娟
邓存宝
王彩萍
雷昌奎
年军
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2023
6
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职称材料
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