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1.
煤与矸石分选是煤矿生产的必要工序,现有的人工分选与机械分选,存在效率低,易造成资源浪费以及环境污染等问题。鉴于可见/近红外高光谱成像具有分析速度快、样品无需预处理、无污染等诸多优势,旨在探讨基于可见/近红外高光谱成像对黑色背景下块状煤与矸石准确分类的可行性,并基于特征波长筛选算法简化模型,为构建多光谱煤与矸石分选系统提供理论参考。首先,搭建高光谱成像系统并采集山西西铭矿的85个煤样本与83个矸石样本在400~1 000 nm(Vis/NIR)与1 000~2 500 nm(NIR)两个范围内的高光谱图像,基于图像处理方法去除背景信息,选取Vis/NIR范围内100×100像素和NIR范围内50×50像素区域内的平均光谱作为该样本在对应波段范围的一条光谱,重复10次,最终在两个波段各获得煤与矸石光谱850条和830条。其次,对光谱先后进行Savitzky-Golay卷积平滑和标准正态变量变换,以减少噪音和误差对光谱的影响。基于全波段光谱建立支持向量机(SVM),k近邻法(KNN),偏最小二乘判别分析(PLS-DA)三种模型,每个模型针对预测集的分类准确度均大于0.95,结果表明,基于煤和矸石的光谱信息可将二者区分。随后根据竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)选择的特征波长建立简化模型,综合考虑精度与成本等因素,在Vis/NIR范围内基于SPA筛选的3个特征波长所建立的SVM模型效果最好,不仅能有效减少波长数量,还能提高模型的分类效果,对应的灵敏度,特异度,准确度分别为1,0.965 2,0.983 3。基于判别模型与样本的平均光谱还可实现煤和矸石的分类可视化。研究结果对开发基于特征波长的低成本煤和矸石多光谱分选系统,实现煤矸快速、准确的无损检测具有借鉴意义。 相似文献
2.
光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics, SPH)在模拟固体大变形、破碎和裂纹扩展等问题中有天然的优势, 但SPH固有的拉伸不稳定缺陷是SPH在计算固体力学领域进一步应用的一大障碍. 完全拉格朗日SPH (total Lagrangian-SPH, TL-SPH)方法是一种有效的改善拉伸不稳定的措施, 但其仍面临边界区域精度低、界面条件难以施加、损伤裂纹难以模拟等缺陷. 因此, 首先将可达到二阶精度的高阶SPH方法与TL-SPH耦合, 为了节省高阶方法的计算量, 进一步简化粒子选取模式, 提出TL-SFPM (TL-simplified finite particle method)方法; 其次, 将可提高界面精度的DFPM (discontinuous finite particle method)方法与TL-SPH结合, 并提出一种基于黎曼解的界面接触算法, 通过在不同材料粒子间建立黎曼模型求解不同材料间的相互作用, 分别应用于流体?固体接触和固体?固体接触中; 再者, 为了捕捉固体受外载荷后的损伤程度及破坏模式, 提出一种完全拉格朗日框架下的粒子损伤破坏模型; 最后, 通过流?固冲击的带弹性挡板溃坝算例和固?固冲击的子弹撞击靶板算例验证提出的TL-SFPM方法、界面接触算法和损伤破坏模型的合理性和精确性, 进一步扩展TL-SPH方法在计算固体冲击问题中的应用. 相似文献
3.
为了解决低信噪比下脉冲声信号影响锥特征的自适应选取和检测问题,提出了一种改进的整体嵌套边缘检测方法。利用脉冲信号小波域的时间-尺度分析谱图中明显的边缘效应特征,构造自适应影响锥(A-COI)模型。该模型可自适应输出最适影响锥部分,在减弱噪声干扰的同时最大程度的包含了脉冲信号的主要特征。进而将最适影响锥部分对应的小波系数用于脉冲信号检测,有效提升了低信噪比下的检测性能。对典型直升机桨-涡干扰脉冲信号的仿真和实验数据进行分析,结果表明在0 dB,2 dB,5 dB信噪比的复杂环境下,使用基于A-COI模型的检测率分别达到了65.13%,82.33%,95.27%,相对于传统固定大小影响锥的检测算法提升了42.42%,22.99%和2.36%。 相似文献
4.
浮游植物初级生产作为海洋生态系统的重要起点,是海洋食物网的基础,是衡量海水质量的重要指标。为了准确测量、监测和预测浮游植物初级生产力的时空变化及其对外部环境条件的动力学响应,研究了一种基于叶绿素荧光动力学的测量技术,研制出响应时间为1.6 min、精度为4.86%的快速测量仪器。仪器测得的浮游植物初级生产力与液相氧电极法测得的光合放氧速率的相关系数为0.991。该仪器装备在中国海监101号实验船上,用于黄渤海浮游植物初级生产力在线测量和垂直剖面测量。测量结果表明,渤海湾内的浮游植物初级生产力是湾外的1.1~1.4倍,垂直剖面测量结果显示黄海区域各点位的浮游植物初级生产力的均与深度相关。与传统方法相比,所研制的仪器具有快速、稳定、无需样品培养等优点,可为海洋生态环境评价提供先进的技术方法。 相似文献
5.
在DMF/H2O/CH3OH的混合体系中,反应温度为170℃,Mn SO4·4H2O盐溶液在p H=5和7的条件下,加热72小时,最终得到了结构不同的硫酸锰骨架[Mn2(SO4)3]·(H3O)2(1)和[Mn3(SO4)2(OH)2(H2O)2](2)。化合物结构通过单晶X-射线和红外光谱所表征,相应的晶胞参数:化合物1,立方晶系,空间群:P213,a=10.2009(12),V=1061.49(37)3,Goo F=1.158,Flack parameter 0.02(2),R1=0.0186(I2sigma);化合物2,四方晶系,空间群:Pbcm,a=7.3214(15),b=9.984(2),c=13.291(3),V=971.5(4)3,Goo F=1.063,R1=0.0227(I2sigma);单晶X射线分析显示化合物1是一个三维单手性硫酸锰骨架,化合物2是一个非手性羟基硫酸锰骨架。实验结果说明,p H值对硫酸锰骨架的改变起重要作用。 相似文献
6.
建立了快速检测中药制剂中松香酸、11-羰基-β-乙酰乳香酸、苏丹红Ⅰ~Ⅳ的超高效液相色谱-串联质谱方法。样品以甲醇为提取溶剂,经Zorbax SB-C18色谱柱分离,以乙腈-0.1%甲酸水溶液为流动相梯度洗脱,流速为0.3 m L/min;采用电喷雾离子源(ESI),正离子多反应监测(MRM)扫描方式检测;基质匹配标准曲线法定量。结果表明,6种化合物分别在3.0~100μg/L(苏丹红Ⅰ,Ⅱ)及30~1 000μg/L(松香酸、11-羰基-β-乙酰乳香酸及苏丹红Ⅲ,Ⅳ)范围内线性关系良好,相关系数均大于0.99,方法检出限为0.7~8.6μg·kg-1,定量下限为2.2~25.1μg·kg-1。低、中、高3个加标水平下各化合物的平均回收率为76.5%~94.9%,相对标准偏差(RSD)为2.3%~9.9%。采用酸化提取液的方法解决了苏丹红Ⅲ和Ⅳ的光学异构现象带来的计算误差。通过对目标化合物碎片离子的研究以及质谱裂解规律的总结,为其定性鉴别和定量分析提供了参考。该方法操作简便、准确、快速、灵敏,适合掺假中药制剂中松香酸及苏丹红含量的检测。 相似文献
7.
8.
锂-硫电池具有高的理论质量/体积能量密度,因而成为最具发展潜力的高比能二次电池体系. 然而,由于硫载体通常采用轻质的碳纳米材料,导致硫基复合材料的振实密度和体积比容量均偏低,制约了电池体积能量密度的提升. 本文尝试采用具有高密度特征的钴酸锂(LiCoO2)作为硫的载体材料,以构筑高振实密度的硫基复合材料,进而提高硫正极的体积比容量. 研究显示,LiCoO2对可溶性多硫化物具有较强的吸附作用,能够促进硫的电化学转化,因而提高了硫的活性物质利用率和循环稳定性. 同时,由于具有高的振实密度(1.90 g·cm-3),S/LiCoO2复合材料的首周体积比容量高达1750.5 mAh·cm-3,是常规硫/碳复合材料的2.2倍. 因此,本文利用具有高密度特征的LiCoO2作为硫载体来提升硫复合材料的体积比容量,有助于实现锂-硫电池的高体积能量密度. 相似文献
9.
针对复杂环境下多通道声信号分离问题,提出稀疏正交联合约束多通道非负矩阵分解声信号分离方法。首先设计基于多通道扩展坂仓斋藤(Itakura-Saito,IS)散度的稀疏正交联合约束项构造代价函数,给出信号稀疏和信号正交约束辅助函数,实现代价函数最小化求解。然后通过迭代更新规则设计,得到稀疏正交优化的多通道非负矩阵分解基矩阵和系数矩阵,讨论了稀疏正交约束对基矩阵和系数矩阵稀疏性与连续性影响。最后基于多通道信号空间特性,进行了非负矩阵分解基聚类以获得多通道非负矩阵分解声信号的分离结果。双通道音频数据与四通道声学目标分离实验数据测试表明,对音频数据,所提算法在性能指标信号失真比(SDR)上提高了0.84 dB,对于直升机声源数据,所提算法在SDR上提高了4.53 dB。 相似文献
10.
基于优选NIR光谱波数的绿豆产地无损检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
产地是影响农作物生产的重要环境因素,产地溯源对于食品安全具有重要意义。针对传统农产品产地检测一般采用化学分析法,其操作繁琐且存在破坏性和耗时较长等不足的问题,以北方寒地绿豆为研究对象,分别在白城、杜蒙、泰来等优质绿豆主产区,获取绿豆的籽粒和粉末两种状态的近红外光谱数据(NIR),利用优选NIR光谱特征波数,建立了绿豆产地无损检测的新方法。首先在吸光度值较强的10 105.37~4 078.655 cm-1波数范围内,采用多元散射校正法(MSC),对不同产地的绿豆原始光谱数据进行预处理,以消除光谱干扰信息。应用竞争性自适应重加权采样算法(CARS),优选不同产地绿豆籽粒和粉末状态的光谱特征波数,以减少光谱曲线的特征向量维度。最后利用前馈神经网络(BP)自适应推理机制,建立了绿豆产地与其光谱特征波数之间非线性映射模型,并将网络输出的编码向量解析至产地名称,作为绿豆产地检测的输出结果。研究结果表明:(1)原始光谱经过多元散射校正预处理后,绿豆粉末光谱曲线的误差从12.87降到3.20,绿豆籽粒光谱曲线的误差从153.04降到27.73,提供有效可靠的光谱数据。(2)通过竞争性自适应重加权采样算法,提取绿豆光谱曲线的重要特征波数,从籽粒和粉末状态原始2 114个波数中,分别优化为61个和107个特征波数,波段总数目减少了94.94%以上,并将其作为绿豆产地识别的特征指标。(3)创新性提出了MSC-CARS-BP绿豆产地检测模型,以优选出的光谱特征波数为定量依据,分别对绿豆籽粒和粉末进行产地检测,预测集准确率为92.59%和98.63%,相关系数均达到0.99以上。该方法能够利用近红外光谱处理技术,实现绿豆产地无损检测的目标,为农产品产地自动快速溯源提供了技术支持和参考。 相似文献