[發明專利]基于壤氡多參數神經網絡技術煤炭地下氣化爐溫度場獲取方法和系統無效
| 申請號: | 201210138243.2 | 申請日: | 2012-05-07 |
| 公開(公告)號: | CN102636285A | 公開(公告)日: | 2012-08-15 |
| 發明(設計)人: | 丁衛撐 | 申請(專利權)人: | 成都理工大學 |
| 主分類號: | G01K11/30 | 分類號: | G01K11/30 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 610059 四川*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 壤氡多 參數 神經 網絡技術 煤炭 地下 氣化 爐溫 獲取 方法 系統 | ||
1.基于壤氡多參數神經網絡技術煤炭地下氣化爐溫度場獲取方法和系統,其特征在于:具體包括根據煤炭氣化范圍在地表土壤中布置陣列式探測點S101;在陣列式探測點上采用多參數壤氡α能譜測量系統進行壤氡實時連續累積測量S102;在其中設定數量的探測點S202上采用熱電偶作地下氣化爐溫度同步測量S103;采用數據處理算法進行壤氡多參數特征信息提取S104;建立特征信息神經網絡學習樣本庫S105;根據地表陣列式測點的壤氡多參數實測值采用神經網絡方法獲取地下氣化爐煤層各點的溫度值S106;采用專用數據處理軟件畫出地下氣化爐煤層溫度等值線,從而獲得地下氣化爐的溫度場S107。
2.根據權利1所述的基于壤氡多參數神經網絡技術煤炭地下氣化爐溫度場獲取方法和系統,其特征在于:所述的根據煤炭氣化范圍在地表土壤中布置陣列式探測點,指的是根據煤炭氣化區范圍選擇固定的測線距和測點距布置壤氡多參數α能譜實時測量系統S201,測線S203方向與氣化爐的進氣孔S204和出氣孔S205連接方向一致。
3..根據權利1所述的基于壤氡多參數神經網絡技術煤炭地下氣化爐溫度場獲取方法和系統,其特征在于:所述的多參數壤氡α能譜測量系統包括若干個多參數壤氡α能譜數據器、ZigBee無線星狀網絡、現場數據管理終端、GPRS無線網絡以及室內監控中心;多參數壤氡α能譜數據采集通過ZigBee無線通信網絡與現場數據管理中心建立連接,將測量數據發送到現場數據管理中心,由其集中進行管理;現場管理中心通過GPRS無線網絡,與室內監控中心建立連接,在室內可通過GPRS無線通信網絡獲得現場陣列式測點的多參數壤氡α能譜實時測量數據;現場管理中心同時可以測量實驗區的地表溫度、濕度、氣壓以及地表降雨、風速;α能譜數據采集器基于地下氡氣靜態擴散靜電累積原理,進行連續實時累積α能譜測量,同時可進行壤中溫度、濕度、氣壓測量;每個探測點上α能譜數據采集器在一個保護腔體的保護下,直接按置于距地表約200cm左右坑洞中,坑洞口用泥包封住。
4.根據權利1所述的基于壤氡多參數神經網絡技術煤炭地下氣化爐溫度場獲取方法和系統,其特征在于:所述的采用數據處理算法進行壤氡多參數特征信息提取指的是通過小波分析法、相關分析法、特征樹搜索法及非線性量化預處理法等數據處理手段對已獲取的陣列式壤氡多參數測量數據進行特征相關分析、特征選取搜索及非線性量化預處理,提取相關系數大的某些類型的數據,采用基于主成分分析方法提取特征值構建特征向量。
5.根據權利1所述的基于壤氡多參數神經網絡技術煤炭地下氣化爐溫度場獲取方法和系統,其特征在于:所述的建立特征信息神經網絡學習樣本庫,指的是將通過數據處理算法提取到多參數壤氡特征向量構成陣列式矩陣,并與典型探測點地下煤炭氣化爐煤層溫度的熱電偶測量值一同輸入神經網絡樣本庫,進行煤炭氣化爐煤層溫度識別前神經網絡訓練。
6.根據權利1所述的基于壤氡多參數神經網絡技術煤炭地下氣化爐溫度場獲取方法和系統,其特征在于:所述的壤氡多參數特征信息包括壤中氣壓、壤中溫度、壤中濕度、地面濕度、地面溫度、地面氣壓、地表風速、地表降雨、壤中氡濃度、巖層本底鐳含量、土壤本底鐳含量、土壤含水率、土壤孔隙度、巖層密度、土壤粒度、土壤容重、土壤密度以及典型測點氣化爐煤層中溫度值等信息。
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