排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 31 毫秒
1
1.
为实现对煤炭种类的快速有效煤质识别,选取实验室实测的十六种煤样的十项煤质特性指标数据,分别利用多功能多元素综合分析仪进行碳、氢、氧、硫元素测定,利用透反射偏光显微镜进行镜质组、丝质组和壳质组三大显微组分测定,利用电子天平称量法进行了块状颗粒体比例和粒状颗粒体比例测定.对近邻函数准则识别算法进行改进,采用隶属关系矩阵替代基于近邻函数准则识别算法中的距离矩阵,并利用欧氏距离法构造隶属关系矩阵,增强了煤质特性指标数据间的关联性.通过煤质识别实例分析,计算改进的煤质特性指标近邻函数矩阵与类内类间连接损失量,得到烟煤的总损失最小,进而判定煤样16属于烟煤一类.结果与实际相符,证明了方法的实用性和正确性,对煤质检测部门和煤炭勘探部门具有一定借鉴意义. 相似文献
2.
采用主成分回归分析(PCRA)法实现瓦斯爆燃最高温度预测.选取爆燃最高温度影响因素分别为点火能量、环境温度、环境湿度、瓦斯浓度、氧气浓度、惰性气体浓度、管道长度、点火头与管道开口端的距离,共8个.通过影响因素主成分分析,得出瓦斯浓度与氧气浓度对瓦斯爆燃最高温度影响作用最大.通过计算瓦斯爆燃最高温度影响因素主成分得分,构建瓦斯爆燃最高温度预测模型.结果表明:PCRA法预测瓦斯爆燃最高温度最大误差为4.17%,最小仅为0.13%,证明了PCRA法在瓦斯爆燃最高温度预测中的科学性. 相似文献
1