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矿业研究与开发 2022年第9期42卷 188-196页

作者：韩宜纯樊玉萍马晓敏董宪姝陈茹霞宋书宇武志伟太原理工大学矿业工程学院山西太原030024 矿物加工科学与技术国家重点实验室北京102628 晋能控股集团塔山选煤厂山西大同市037000

煤炭废水处理对煤炭行业生态环保和国家“双碳目标”具有重要意义,针对煤炭废水处理过程中絮体识别评价困难导致的固液分离效果差、药耗高、调控滞后的问题,提出了基于深度学习的动态絮体综合评价体系,首先,获取大量不同类别的动态絮体... 详细信息

煤炭废水处理对煤炭行业生态环保和国家“双碳目标”具有重要意义,针对煤炭废水处理过程中絮体识别评价困难导致的固液分离效果差、药耗高、调控滞后的问题,提出了基于深度学习的动态絮体综合评价体系,首先,获取大量不同类别的动态絮体样本图像,对絮体图像进行预处理,以絮体纹理参数为依据,提取有效絮体的视觉特征。然后,采用主成分分析法获取综合评价指标,构建基于机器视觉的絮体特性综合评价体系。最后,对核密度分析法拟合的絮体综合特征概率分布曲线进行动态聚类,以其获取的特征点作为分类器的输入,构建分类器模型,以此评价煤炭废水沉降效果。结果表明,所提出的方法能够获取动态絮体图像特征以实现煤炭废水沉降效果的自动识别与评价,最终不同状态下煤炭废水沉降效果检测的准确度均在90%以上,为智能化选煤厂的建设提供了一种新方法、新思路。

关键词：选煤厂煤炭废水有效絮体综合评价体系动态聚类

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基于自动加药设计的煤泥水絮体特征分类识别研究

基于自动加药设计的煤泥水絮体特征分类识别研究

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作者：韩宜纯太原理工大学

学位级别：硕士

煤泥水处理是湿法选煤的关键环节,对煤炭洗选产品质量及煤炭企业生态环保具有重要意义,本论文针对煤泥水处理过程中絮体识别评价困难导致的固液分离效果差、药耗高、调控滞后的问题,提出了自动加药设计的煤泥水沉降絮体特征智能分类与... 详细信息

煤泥水处理是湿法选煤的关键环节,对煤炭洗选产品质量及煤炭企业生态环保具有重要意义,本论文针对煤泥水处理过程中絮体识别评价困难导致的固液分离效果差、药耗高、调控滞后的问题,提出了自动加药设计的煤泥水沉降絮体特征智能分类与识别技术,研究内容包括:(1)以马兰选煤厂浓缩机入料为研究对象建立原料样本库,设计和开发基于机器视觉的原位检测系统,通过原位检测装置采集大量动态絮体图像特征,设计开发煤泥水絮体自动提取软件,采用MATLAB软件对采集装置获取的絮体图像进行灰度化、中值滤波、阈值分割等预处理,去除D颗粒和模糊絮体,获得清晰的目标絮体图像,和絮体的颜色、形状及纹理等数字特征,为后续絮体综合评价体系提供基础数据。(2)采用主成分分析法获取原位检测絮体的形状综合特征、离心综合特征、灰度综合特征、分形综合特征四个综合评价指标,以此为基础构建絮体特性综合评价体系,并分析不同絮凝剂类型和电解质类型对综合评价指标的影响及规律。(3)根据选煤厂的煤泥水实际工况,结合絮凝剂和电解质对综合评价指标影响规律,将煤泥水生产效果预定义四种状态为W～W,在此基础上,设计和开发以絮体图像特征为基础的分类器模型,通过构建Fisher线性模型、RBF神经网络模型以及BP神经网络模型发现Fisher线性模型精度在70%左右,RBF神经网络模型对W类絮体识别率低,而BP神经网络对各类絮体图像的分类精度最高,均达到90%以上,分类效果最好。(4)上述絮体智能分类系统用于煤泥水沉降中试系统药剂用量的调节,构建了絮体特征智能分类的煤泥水自动加药系统方案。试验结果表明,采用BP神经网络对不同类别絮体图像进行检测,准确度均在90%以上,所提出的方法能够在中试系统中实现根据絮体特征对煤泥水沉降效果智能分类并调节加药量,为智能化选煤厂的建设提供了一种新方法、新思路。

关键词：煤泥水有效絮体机器视觉综合评价体系 BP神经网络

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