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基于脉冲耦合神经网络的红外图像分割算法研究

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自动化仪表 2024年第7期 50-54页

作者：赵亮杨凯姚兴王标袁鹏喆中煤华晋集团有限公司王家岭矿中国煤炭科工集团太原研究院有限公司中煤(天津)地下工程智能研究院有限公司

红外图像噪声多、结构复杂，传统的分割方法难以对红外图像实现完整的分割。脉冲耦合神经网络(PCNN)参数众多，而人工调整网络参数耗时耗力。为了避免人工调整网络参数、实现对红外图像较完整的分割，将粒子群优化(PSO)算法和改进的PCN... 详细信息

红外图像噪声多、结构复杂，传统的分割方法难以对红外图像实现完整的分割。脉冲耦合神经网络(PCNN)参数众多，而人工调整网络参数耗时耗力。为了避免人工调整网络参数、实现对红外图像较完整的分割，将粒子群优化(PSO)算法和改进的PCNN相结合，提出了一种新的红外图像分割算法。首先，对红外图像进行预处理。其次，为了减少网络参数，对PCNN进行了化简。然后，将预处理图像输入网络进行循环迭代，利用PSO算法计算每次迭代的分割结果的适应函数值，从而确定群体和个体最佳参数。最后，通过种群最佳参数得到分割结果。为了验证算法的分割性能，试验使用了不同的自然风景图像和红外图像。试验结果表明，所提算法可以对红外和自然风景图像实现较完整的分割；无论是分割效果还是定性分析，所提算法都要优于传统算法。

关键词：红外图像分割脉冲耦合神经网络粒子群优化算法循环迭代适应度函数种群最佳参数个体最佳参数

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基于三维激光扫描的煤矿巷道形变监测方法

工矿自动化 2023年第10期49卷 61-67,95页

作者：戴文祥陈雷闫鹏飞王利欣李波袁鹏喆中煤大同能源有限责任公司山西大同037034 中煤(天津)地下工程智能研究院有限公司天津300120

针对传统煤矿巷道形变监测方法存在数据采集不全面、数据形式不直观、精度差、不能实现对全巷道形变连续监测等问题,提出了一种基于三维激光扫描的煤矿巷道形变监测方法。首先利用三维激光扫描技术获取煤矿巷道真实的三维点云数据;其次... 详细信息

针对传统煤矿巷道形变监测方法存在数据采集不全面、数据形式不直观、精度差、不能实现对全巷道形变连续监测等问题,提出了一种基于三维激光扫描的煤矿巷道形变监测方法。首先利用三维激光扫描技术获取煤矿巷道真实的三维点云数据;其次利用深度学习模型VoxelNet对三维激光扫描数据进行检测去噪,将无序的点云数据转换成高维特征数据;再次利用alphashape算法对提取的巷道断面离散点进行拟合,并采用基于差值的方法对数据进行多维差值计算,以得到巷道形变的具体数据,实现矿区巷道形变监测的全覆盖。将三维激光扫描技术应用于塔山煤矿30507工作面的形变监测,对巷道三维点云数据进行了截面分析和三维整体分析。分析结果表明:通过2期巷道截面轮廓的相对偏差,可直接观测该区域的主要形变,如果上轮廓向内偏离则顶板发生塌陷;如果下轮廓向外偏离,则底板发生鼓起。随着测点距工作面的距离越近,附色模型的颜色越偏向红色和蓝色,且颜色越深,巷道形变越大。

关键词：煤矿巷道形变监测三维激光扫描点云数据巷道截面轮廓点云去噪点云旋转

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关宝山露天矿爆破综合效果预测研究与应用

关宝山露天矿爆破综合效果预测研究与应用

作者：袁鹏喆东北大学

学位级别：硕士

在矿山开采中,爆破是一个受诸多因素共同影响、内在规律十分复杂的工程,其效果的优劣将直接影响后续工序的生产效率及生产安全。近年来,随着我国矿石资源需求的不断攀升,现有的爆破预测技术难以满足爆破生产的需求。因此,本文从数据挖... 详细信息

在矿山开采中,爆破是一个受诸多因素共同影响、内在规律十分复杂的工程,其效果的优劣将直接影响后续工序的生产效率及生产安全。近年来,随着我国矿石资源需求的不断攀升,现有的爆破预测技术难以满足爆破生产的需求。因此,本文从数据挖掘、模糊综合评价及神经网络三方面入手,结合关宝山露天矿爆破相关的历史数据,通过人工神经网络的学习方式,建立爆破效果预测模型,为矿山爆破预测提供一种可行性研究方案,从而指导矿山安全、高效、经济生产。主要包括以下研究内容:(1)收集、测定爆破评价指标相关数据。在关宝山露天矿现场爆破中,应用爆破振动仪、Splitesktop爆破图像处理软件和运动分析软件获取爆破振动、大块率、飞石距离等爆破参数指标。(2)基于随机森林的特征重要性选择算法,选择出影响爆破效果的主要因素,作为神经网络预测模型的输入参数,并对模型的输入参数做缺失值、异常值、归一化等数据预处理操作。(3)构建基于模糊综合评价的爆破效果评价集。首先,结合专家咨询的方法选取爆破效果评价指标,确定爆破评价指标的隶属度函数;其次,利用层次分析法建立爆破评级指标权重的判断矩阵,确定爆破评价指标的权重;最后,利用模糊综合评价法对爆破效果进行单因素评价,并通过模糊变换计算出爆破综合评价向量,根据最大隶属原则,得到爆破效果的综合评价结果,作为神经网络预测模型的输入标签。(4)建立基于RBF神经网络的爆破效果预测模型。通过获取网络的的输入参数和标签,并对神经网络结构、参数进行设计和迭代训练,分别建立预测爆破效果的BP、RBF神经网络模型。对模型进行比较分析,选择出适合爆破效果预测的神经网络模型。(5)开发关宝山爆破效果预测系统。在爆破效果预测模型研究的基础上,使用C#语言搭建系统框架,通过Winform窗体完成系统界面的设计,并搭建爆破数据库管理系统,结合爆破效果预测模型,建立关宝山爆破效果预测系统。针对关宝山爆破相关信息,进行爆破效果预测,和现场爆破情况进行对比,验证系统的适用性和可靠性。

关键词：随机森林算法模糊综合评价神经网络爆破效果

基于RBF神经网络的露天矿爆破效果预测研究

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中国矿业 2020年第1期29卷 81-84页

作者：柳小波袁鹏喆张兴帆东北大学智慧矿山研究中心

露天矿爆破是一个受诸多因素共同影响的系统工程,是露天开采的重要环节之一,其爆破效果的优劣直接影响后续工序的完成。提高爆破技术水平和爆破质量,对矿山安全和生产具有重要的意义。本文通过随机森林选择影响爆破效果的主要参数,结合... 详细信息

露天矿爆破是一个受诸多因素共同影响的系统工程,是露天开采的重要环节之一,其爆破效果的优劣直接影响后续工序的完成。提高爆破技术水平和爆破质量,对矿山安全和生产具有重要的意义。本文通过随机森林选择影响爆破效果的主要参数,结合模糊评价确定爆破综合效果,建立了RBF神经网络爆破效果预测模型。将该模型应用于矿山爆破效果预测中,并将爆破现场实测的11组数据作为模型训练样本,另外5组现场数据作为预测样本进行测试,通过与BP神经网络比较,发现RBF神经网络的预测性能更为优越,可广泛应用于现场实践中。

关键词： RBF神经网络爆破效果随机森林算法模糊评价

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矿用钻机电液系统典型故障分析与处理

煤矿机械 2022年第11期43卷 176-178页

作者：巨文涛兰辉敏秦文光杨秀宇袁鹏喆闫金宝中煤华晋集团有限公司王家岭煤矿山西运城044000 中国煤炭科工集团太原研究院有限公司太原030006 山西天地煤机装备有限公司太原030006 中煤(天津)地下工程智能研究院有限公司天津300000

针对矿用钻机电液系统应用中出现的钻箱无法自动进给、无操作时钻箱自动旋转等典型故障,从该系统的组成和元件的工作原理出发,分析了诱发故障的原因,提出了故障排除措施,可为钻机电液系统的使用和维护提供参考。

关键词：电液系统矿用钻机典型故障自动进给

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智能掘进工作面智能视频安全管理系统的应用

煤矿机械 2022年第9期43卷 200-203页

作者：王利欣杨秀宇袁鹏喆尉瑞秦文光李波张恩明中煤(天津)地下工程智能研究院有限公司天津300120 中煤华晋集团王家岭分公司山西运城043300 华洋通信科技股份有限公司江苏徐州221116

根据现场实际需要,设计了一套智能掘进工作面智能视频安全管理系统,为煤矿的安全、高产、高效提供了技术保障,实现了煤炭采掘、运输成套装备的智能控制,能够显著提升王家岭煤矿采掘工作面的智能化水平,具有广阔的推广前景。

关键词：智能化 AI智能分析自动化

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碱渣基地聚物制备及其吸附除磷性能研究

非金属矿 2022年第3期45卷 76-81页

作者：王强宋雅然郭浩喆张佰发玉婷袁鹏中国科学院广州地球化学研究所中国科学院矿物学与成矿学重点实验室/广东省矿物物理与材料研究开发重点实验室广东广州510640 中国科学院大学北京100049 广东省科学院资源利用与稀土开发研究所广东广州510650 广东工业大学土木与交通工程学院广东广州510006

以偏高岭土和工业废弃物碱渣为原料,制备碱渣基地聚物除磷材料。通过等温吸附试验和动态吸附试验,探究了该材料的除磷性能。采用X射线衍射、傅里叶变换红外光谱、扫描电子显微镜等分析了材料在除磷反应前后的物相组成、元素化学环境和... 详细信息

以偏高岭土和工业废弃物碱渣为原料,制备碱渣基地聚物除磷材料。通过等温吸附试验和动态吸附试验,探究了该材料的除磷性能。采用X射线衍射、傅里叶变换红外光谱、扫描电子显微镜等分析了材料在除磷反应前后的物相组成、元素化学环境和微观形貌。结果表明,碱渣基地聚物对磷酸根的静态吸附符合Langmuir吸附模型,理论最大吸附量为56.45 mg/g。地聚反应生成的无定形铝硅酸钙是除磷的主要活性成分,该成分可释放出氢氧根,促进钙离子与磷酸根形成难溶磷酸氢钙,从而达到除磷效果。

关键词：碱渣偏高岭土地质聚合反应除磷固废利用

低品位高烧失硅藻土用于制备碱激发地聚物材料的机理研究

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矿物学报 2022年第5期42卷 631-639页

作者：黄志浩郭浩喆卜红玲张育新刘冬袁鹏中国科学院广州地球化学研究所中国科学院矿物学与成矿学重点实验室/广东省矿物物理与材料研究开发重点实验室广东广州510640 深地科学卓越创新中心广东广州510640 中国科学院大学北京100049 广东省科学院生态环境与土壤研究所华南土壤污染控制与修复国家地方联合工程研究中心广东省农业环境综合治理重点实验室广东广州510650 重庆大学材料科学与工程学院重庆400030

以低品位高烧失硅藻土为硅源,制备了地聚物材料,考察了硅藻土添加量以及所含有机质对材料抗压强度的影响。结果表明,高烧失硅藻土可在高比例(50%)添加下制备出抗压强度为26.2 MPa的地聚物材料,而在去除硅藻土中的有机质后,相应地聚物材... 详细信息

以低品位高烧失硅藻土为硅源,制备了地聚物材料,考察了硅藻土添加量以及所含有机质对材料抗压强度的影响。结果表明,高烧失硅藻土可在高比例(50%)添加下制备出抗压强度为26.2 MPa的地聚物材料,而在去除硅藻土中的有机质后,相应地聚物材料的抗压强度可进一步提升至57.4MPa。采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)、X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)等方法系统分析了上述2组地聚物材料在成分、结构上的差异。结果表明,高比例添加硅藻土可以促进偏高岭石解聚,进而提升产物抗压强度;有机质则通过妨碍活性硅释放和单体缩聚以及提高气孔含量降低地聚物材料的抗压强度。

关键词：地聚物制备碱激发硅藻土有机质

SPE/GC-MS/SIM法同时测定水中7类27种SVOCs的方法研究

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分析测试学报 2017年第7期36卷 916-920页

作者：董军刘同喆袁鹏辉殷淑翠山东省地矿工程勘察院山东济南250014 中国石油大学(北京)重质油国家重点实验室北京102249

通过优选色谱柱,进一步改进色谱分离条件,优化前处理方法,建立了一种快速、高效测定水中7类27种半挥发性有机污染物(SVOCs)的GC-MS方法。该法可分析的目标物种类多、前处理速度快、萃取溶剂用量少、环境污染小、色谱运行时间短,40 min... 详细信息

通过优选色谱柱,进一步改进色谱分离条件,优化前处理方法,建立了一种快速、高效测定水中7类27种半挥发性有机污染物(SVOCs)的GC-MS方法。该法可分析的目标物种类多、前处理速度快、萃取溶剂用量少、环境污染小、色谱运行时间短,40 min内完成分析,适用于大批量样品检测。另外,使用基质匹配标准溶液配制标准曲线,减小了基质效应,采用分段法选择离子(SIM)扫描,可获取更高灵敏度。该方法的检出限为0.000 4~0.013μg/L,回收率为70.5%~92.8%,相对标准偏差(RSD,n=6)不大于11.2%。

关键词：半挥发性气相色谱-质谱基质效应同时测定批量处理