[發明專利]一種基于煤炭光譜數據的煤炭成分分析方法有效
| 申請號： | 201810447623.1 | 申請日： | 2018-05-11 |
| 公開（公告）號： | CN108489912B | 公開（公告）日： | 2019-08-27 |
| 發明（設計）人： | 黎霸俊;肖冬;毛亞純;宋亮;何大闊 | 申請（專利權）人： | 東北大學 |
| 主分類號： | G01N21/25 | 分類號： | G01N21/25;G06N3/04;G06N3/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109 | 代理人： | 胡曉男 |
| 地址： | 110819 遼寧*** | 國省代碼： | 遼寧;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 煤炭 成分分析 光譜數據 煤炭工業分析 光譜特征數據 極限學習機 光譜數據采集 卷積神經網絡 人工蜂群算法 成分預測 光譜技術 輸出 偏差量 權值和 優化 采集 融合 預測 應用 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于煤炭光譜數據的煤炭成分分析方法，其特征在于，包括：
煤炭光譜數據采集；
利用煤炭成分分析模型進行煤炭成分預測，該模型的輸入是采集的光譜數據，輸出是煤炭成分；
所述煤炭成分分析模型的建立方法如下：
煤炭光譜數據采集；
煤炭工業分析測定，得到與煤炭光譜數據對應的煤炭成分；
將光譜數據輸入到卷積神經網絡，進行特征提取，得到光譜特征數據；
極限學習機訓練，極限學習機的輸入為光譜特征數據，輸出為煤炭成分；
利用極限學習機對煤炭成分預測，并采用人工蜂群算法優化極限學習機的權值和偏差量，得到煤炭成分分析模型，該模型的輸入是采集的光譜數據，輸出是煤炭成分。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述光譜數據采集的過程如下：
首先對煤炭樣品進行清洗處理；然后進行磨粉加工得到煤粉樣品片；對各煤粉樣品片進行若干次光譜測試，然后取平均值作為該煤粉樣品片的光譜數據。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷積神經網絡結構選擇為2層卷積和2層采樣；卷積層選擇Sigmoid為激活函數，采樣層選擇均值采樣函數。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述煤炭工業分析測定采用化學方法得到與煤炭光譜數據對應的煤炭成分，包括水分、揮發分、灰分、固定碳、低位熱值和硫含量。
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