基于i PLS的矿井突水激光诱导荧光光谱特征波段筛选

矿井突水一直威胁着煤矿井下施工人员的生命安全,准确且快速识别矿井突水水源类型对于矿井的安全生产起到关键性作用。激光诱导荧光(LIF)光谱技术识别矿井突水水源,有效避免了常规的水化学法需要测定多种化学参数,水源识别时间过长的缺点。提出一种间隔偏最小二乘法(iPLS)与粒子群联合支持向量分类算法(PSO-SVC)相结合的方法,iPLS算法常应用于光谱波段优选和模型的回归分析,PSO-SVC则在机器学习领域有着重要的应用,激光诱导荧光技术具有快速的时间响应、测量精度高等特点,iPLS和PSO-SVC算法运用于光谱图和光谱数据的分析,进而可以对突水水源类型识别分类。首先,用淮南矿区采集到的7种(每种水样30组)共210组荧光光谱数据进行实验,对老空水、灰岩水、灰岩水和老空水不同体积比混合水样的激光诱导荧光光谱图的差异性进行分析。比较了留出法和Kennard-Stone样本划分方法所得到的PSO-SVC模型分类准确率,采用留出法得到的训练集水样(140组)和测试集水样(70组)作为实验样本。其次,用iPLS算法将全光谱波段依次按10～25波段区间进行等分,选取划分区间的RMSECV(交叉验证均方根误差)值小于全光谱波段RMSECV值(阈值)的波段作为特征波段,结合光谱图对比分析了划分10和14个子区间的建模结果,发现通过直接观察得到的特征波段与iPLS算法筛选出的特征波段存在误差。最后,在不进行去噪、降维等预处理条件下,根据iPLS划分不同区间数的评价指标统计数据,选取划分11个区间所筛选出具有561个波长点的410.078～478.424和545.078～674.104 nm特征波段范围数据作为PSO-SVC模型的输入,以iPLS结合PSO-SVC算法筛选出的特征波段与全光谱波段、直接观察得到波段建模准确率相比,训练集与测试集的分类准确率高达100%,PSO寻优到的最佳惩罚系数c为1.367 0,核函数参数g为0.576 2。从实验结果可以看出,利用iPLS进行荧光光谱的特征波段筛选是切实可行的,提取出的特征波段能充分反映出全光谱波段的有效信息,为激光诱导荧光光谱技术用于矿井突水水源精准在线识别的研究提供了理论依据。     

基于Raman激光雷达反演大气污染气体浓度几种方法

筊aman激光雷达是探测大气污染气体的一种重要方法,雷达回波反演是其中的重要步骤,反演的关键在于正确得到透过率指数因子。以消光系数为中心的三个方案,介绍了目前已普遍采用的方法、应用532 nm大气消光系数间接求取α(λ₁,z)和α(λ_２,z)。提出了两种新方法：(1) 采用拉曼波长与待测气体相近的参考气体,α(λ₁,z)＝α(λ_２,z);(2) 借助λ₁和λ₂的Mie-Rayleigh散射回波求取指数因子。     

谱聚类结合LIF在矿井突水水源类型识别中的应用

突水事故威胁井下人员的生命安全和造成财产损失,因此准确检测出突水水源类型具有重大意义。使用水化学分析法检测水源类型耗时长、过程复杂。激光诱导荧光（LIF）技术具有快速、灵敏、干扰小等优点,将LIF技术结合智能算法建立突水水源识别模型可以准确检测出突水水源的类型。目前这类模型一般需要对荧光光谱进行去噪、降维、波段选取等处理,过程繁琐,并且模型都是在均匀分组的突水水源荧光光谱上建立的,并没有讨论不均匀分组对模型的影响,也没有针对不均匀分组建立模型。在实际工程应用中,采集的样本数量是有很大概率呈现不均匀的,因此本文提出一种飞蛾扑火（MFO）算法结合谱聚类（SC）的方法实现对不均匀分组的突水水源荧光光谱的识别。实验中,首先从淮南煤矿获取5种实验水样,使用激光诱导荧光实验设备采集所有水样的荧光光谱,五种水样的组数分别为75,80,80,30和135。其次,建立MFO-SC水样识别模型,通过对比后标签映射方式选择K-Means、相似矩阵的计算方式选择高斯核函数和划分准则选择ncut,用MFO对高斯核函数的参数寻优得到σ的值为1.745并且固定模型的初始聚类中心。随后,分别建立K-Means,SVM和MFO-SVM3种水样识别模型。对比MFO-SC模型与K-Means模型,得到MFO-SC模型的最优准确率为100%且平均准确率也为100%,K-Means模型的最优准确率为99.75%,而平均准确率为79.57%;再分别计算SVM模型和MFO-SVM模型的训练集准确率和测试集准确率,SVM模型训练集准确率为80%,测试集准确率为80%;MFO-SVM模型训练集准确率为100%,测试集准确率为95.625%。最后,使用4种模型对其他三个不均匀分组的突水水源荧光光谱进行识别,研究结果表明将MFO-SC算法用于突水水源类型的识别上是有效的,可以准确地检测出突水水源的类型,对煤矿生产安全有重要意义。     

温度对矿井老空水激光诱导荧光光谱的影响

煤矿井下突水水源的快速判别对煤矿安全生产意义非常重大,激光荧光技术用于煤矿突水水源的识别打破了传统水化学方法耗时长的不足。矿井老空水是最常见也是危害最大的水源类型,而温度是影响物质特性的重要因素之一,研究激光诱导荧光检测老空水的温度特性有助于快速准确识别矿井突水水源,该研究具有重要的学术意义和实用价值。采用405 nm蓝紫光半导体激光器作为光源,设定激光器功率为120 mW,产生的激光经UV/Vis石英光纤由荧光探头照射待测水样,待测水样受激光激发产生荧光由荧光探头采集,通过石英光纤传输至光谱仪。以2017年3月在淮南市张集煤矿采集的老空水作为研究对象,首先过滤掉水样中的悬浮颗粒,随后将其放置在烧杯中,使用冰块使样品温度降低至5.0 ℃,随后放入恒温水浴锅中,使用铁架台固定荧光探头使其位于液面下1 cm处。在荧光光谱采集过程中,样品始终放置在恒温水浴锅中,通过水浴锅控制样品在10.0～60.0 ℃温度范围内获取荧光光谱,并讨论了温度变化对老空水激光诱导荧光光谱谱图、波峰位置及峰值、温度系数、谱图面积的影响。研究结果表明：随着温度升高,加速了分子运动,增加了分子间碰撞的概率,使得非辐射跃迁增加,老空水的荧光效率下降,荧光强度减弱,荧光光谱整体呈衰减变化主要集中在400～700 nm波段;老空水荧光光谱的两个波峰所对应的波长保持不变,并未随着温度变化发生漂移,两个波峰处(472和493 nm)荧光强度减弱最明显,同时荧光强度减弱与温度升高存在较好的线性关系,荧光强度和温度在472 nm处拟合相关系数r2为0.91,在493 nm处的拟合相关系数r2为0.963 36;472 nm处的温度系数在20.0 ℃时达到最小值0.34%,493 nm处的温度系数在20 ℃时达到最小值0.81%,两处的温度系数均在20.0 ℃时达到最低值即荧光光谱在20.0 ℃附近最稳定;温度升高,老空水在荧光光谱在400～700 nm波段与温度轴包围的面积逐渐减小,400～700 nm波段谱图所对应的面积与温度的拟合相关系数r2为0.975 39即面积的减小与温度的升高有良好的线性关系。通过研究矿井老空水的温度特性,矿井老空水的激光诱导荧光光谱在20 ℃最稳定,在该温度条件下采用激光诱导荧光技术进行矿井水源的识别效果最佳,同时利用老空水波峰以及面积与温度的线性关系进行温度补偿可以进一步提升利用LIF技术进行矿井突水水源识别的灵敏度和精度,该研究对实现矿井老空水的快速、准确判别具有重要意义。     

AdaBoost算法在矿井突水水源的荧光光谱识别中的研究

矿井突水是影响矿井安全生产的重要因素之一,如果矿井发生突水,能够快速、准确地判别突水水源类型是治理矿井突水灾害保证生产安全的重要环节,因此,建立一个能够快速识别矿井突水水源的模型具有重要的意义。水化学分析法作为在传统的矿井突水水源类型识别方法里应用最为广泛的识别方法,通过获得相应的pH值、离子浓度、电导率等参数,然后利用这些参数来建立突水水源的类型识别模型对矿井突水的类型进行判别。针对这种传统矿井突水水源识别方法在判别时间上耗时长和识别准确率低等不足,鉴于LIF技术具有分析速度快、灵敏度高等优点,提出了将线性判别分析（LDA）算法作为弱分类器的自适应提升（AdaBoost）算法用于激光诱导荧光（LIF）光谱识别矿井突水水源的新方法。用于实验的九种水样（每种水样各取50个样本）由淮南地区某矿的老空水、灰岩水以及按不同比例混合的老空水与灰岩水的七种混合水构成。将405 nm激光器发射的激光打入被测水体并采集荧光光谱数据,然后对采集到450组荧光光谱数据进行分析,取其中360组光谱数据（每种水样各40组）用作训练集,取剩余90组光谱数据用作测试集。分别选取三种算法针对水样的激光诱导荧光光谱的分类进行了建模并将三种结果进行对比。首先利用决策树算法对光谱进行分类识别,在节点个数为8时决策树对测试集的分类效果最好,分类准确率达到91.11%。然后针对决策树算法分类效果的不足,利用决策树算法作为弱分类器的AdaBoost算法,当选取节点个数为9的决策树作为弱分类器的时,对训练集的分类准确率为97.78%。最后针对基于决策树的AdaBoost算法的泛化性能不足和为了获得更好的分类效果,提出了基于LDA算法作为弱分类器的AdaBoost算法,在设置迭代次数为150后对水样光谱数据分类准确率可以达到100%。通过实验结果可以发现,集成学习算法的分类能力比传统的分类算法对水样的光谱的分类识别能力更强,相较于同为九个节点的决策树算法,采用节点数为9的决策树作为弱学习器的AdaBoost算法对测试集的分类准确率从88.89%提升到了97.78%,对训练集的分类准确率从99.72%提升到了100%;然后可以发现相对于使用决策树作为弱分类器的AdaBoost算法,采用LDA算法作为AdaBoost算法的弱分类器对水样的光谱的测试集的分类准确率从97.78%提升到了100%,对训练集的分类准确率达到100%,具有更好的识别效果,并且具有更好的泛化性能。实验结果证明采用Adaboost-LDA算法为激光荧光光谱的模式分类用于矿井突水水源的判别和预警是可行且有效的。     

非故意掺杂碳对ZnMnO:N磁性影响的实验与理论研究

利用金属有机源化学气相沉积技术, 通过改变受主掺杂源和导入氢气并提高生长压力来逐步抑制C的办法, 在蓝宝石上外延了Mn, N共掺ZnO薄膜. X射线衍射显示所有样品都具有良好的单轴取向. ZnMnO:N样品的Raman光谱中C元素相关的振动模明显消失. 同时van der Pauw法Hall效应测量表明, 通过逐步对C的抑制, 样品由n型导电转变成p型导电, 这主要是由于C与N形成复合体取代O位(CN)O, 具有最低形成能且充当浅施主. 对N, Mn共掺ZnO晶体的第一性原理模拟计算显示了N, Mn共掺ZnO的态密度在Fermi能级处存在较强的自旋极化, 表明N 2p电子与Mn 3d电子之间存在较强的p-d相互作用, 形成磁性束缚激子产生磁矩. 一旦引入C后, C, N形成复合体取代O位, 导致体系磁性减弱或者消失. 模拟计算结果与实验表征分析结果一致表明: 对于Mn, N共掺ZnO薄膜样品, 引入C与N形成复合体取代O位, Mn, N共掺ZnO薄膜磁性减弱或消失. 因此, Mn 3d电子与N 2p局域束缚的电子形成的磁性束缚激子决定了Mn, N共掺ZnO薄膜室温铁磁信号的产生.     

基于FPGA的数字相位计在煤矿提升机激光测距系统中的应用

介绍了用于矿井提升机红外激光位置跟踪系统中的一种新型数字鉴相器的研究方法。该方法是基于现场可编程门阵列(FPGA)器件,并运用快速傅里叶变换(FFT)算法完成的。阐述了在实时高速测量场合运用FPGA器件的优势,并给出了这种新型数字鉴相器的基本原理和具体实现过程。结果表明:数字相位计在应用于矿井提升机的位置跟踪时,不仅可以保证测量精度,而且在很大程度上简化了电路的复杂程度和消耗,具有良好的应用价值。     

KNN结合PCA在激光诱导荧光光谱识别矿井突水中的应用

矿井突水的迅速识别与分类对于井下水灾防治工作有着重要的意义。提出一种KNN结合PCA运用在激光诱导荧光光谱快速识别矿井突水水源中的新方法。利用激光器发射激光通过可浸入式探头射入水样,得到四种突水水样共80组荧光光谱数据,再分别对每组数据进行预处理,处理后的数据中每种水样取15组数据作为训练集,共60组,其余20组作为预测集。利用主成分分析(PCA)对数据进行处理,之后在主成分分析的基础上利用KNN算法进行分类识别。实验过程中,各预处理方法在主成分个数为2的情况下,进行KNN算法分类的正确率都达到100%。     

无监督学习AE和MVO-DBSCAN结合LIF在煤矿突水识别中的应用

快速准确的识别突水类型和突水来源对煤矿安全开采具有重要意义,激光诱导荧光（LIF）技术在检测中具有快速性和灵敏性,将LIF应用于煤矿突水的检测,再结合模式识别算法,可快速识别出突水来源。目前用于识别水样光谱的算法过于依赖预先建立的水样光谱数据库,当突水水源不在该库中时,易引发误识别。无监督学习算法DBSCAN在聚类时不需样本集的标签和类别信息,能降低对未知类别的误识别,因此把DBSCAN算法用于突水的激光诱导荧光光谱识别,并将MVO用于DBSCAN的参数寻优,省去繁琐的人工参数寻优过程。实验中,从谢桥煤矿采水点获取四个水样,利用像素为2 048的USB2000+光谱仪采集水样的荧光光谱,每种水样采集30组光谱数据。首先,利用无监督学习算法自动编码器(AE)对原始光谱数据降维,以减少光谱数据中冗余信息对聚类的影响,设计的AE的结构是介于浅层和深层之间的多层网络模型,可将原始光谱数据降到2维;为使降维模型具有稀疏性,在传统的AE算法中加入一个Dropout层,由实验可知,加入Dropout层后的降维模型具有较快的收敛速度。将多元宇宙优化(MVO)算法用于DBSCAN参数寻优,在参数寻优过程中,DBSCAN对降维后的水样光谱识别率最高为97.5%,此时参数所对应的取值范围为[0.023 66 0.040 65];为验证AE对水样光谱数据降维的有效性,把归一化后的未降维的光谱数据用于DBSCAN聚类识别,DBSCAN对原始水样光谱的识别率最高为95%,比降维后的后水样光谱识别率低了2.5%,结果表明,使用AE降维光谱数据,可提高DBSCAN对不同光谱的识别率。最后,用监督学习算法K最近邻(KNN)识别降维后的水样光谱,将识别结果和无监督学习算法DBSCAN的识别结果对比,其中训练集选用三种水样,测试集使用四种水样;在测试集中,监督学习算法只能准确地识别训练集所包含的水样类别,但把训练集没有的类别全部识别错误,而DBSCAN能准确的识别出训练集中没有的水样光谱。非线性降维算法AE能实现对高维的水样光谱数据降维,把MVO-DBSCAN用于煤矿突水水源的LIF光谱识别,可有效降低因矿井水源光谱数据库建立不完备而引起的误识别。     

基于FCM的煤矿突水激光诱导荧光光谱分析

快速识别煤矿突水水源类型对于矿井水害防治意义非凡。鉴于传统水化学方法水源识别耗时较长等诸多不足,提出了将模糊C均值聚类(FCM)算法和多维标度分析(MDS)用于激光诱导荧光光谱识别煤矿突水水源这一新思路。由于FCM算法在光谱分析和模式识别等方面都有着成功的应用,况且激光光谱具有时间响应快、灵敏度高、干扰小等优点,通过实时采集水样的荧光光谱数据,利用FCM和MDS对光谱数据分析后就可以辨别水样类型。以华东地区某矿的老空水和奥灰水以及按比例混合得到水样共7种(每种水样各20个样本)为实验材料,利用405 nm激光打入被测水体,一共采集了140组荧光光谱数据,随后选择合适的波长区间进行分析。取每种水样各15组共105组光谱数据用作训练集,其余35组光谱数据用作测试集。使用MDS建立七种不同水样的模型,再利用FCM算法进行聚类分析得到七种水样的簇中心,最后使用得到的簇中心对测试集进行验证。实验结果表明,不同水样的光谱图有着较大差异,选取合适的波长区间下的光谱数据,在MDS下选择维度为2,利用FCM算法对水样进行分类,全部140组样本的准确率是100%。