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。     

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。     

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。     

三维多孔还原氧化石墨烯气凝胶的制备及其在锂离子电池中的应用

以天然鳞片石墨为原料,采用改良的Hummers方法,制备了高纯度的薄层或单层氧化石墨(GO);并以抗坏血酸为还原剂,通过自组装还原的方式成功制备了具有三维多孔独巨石结构的还原氧化石墨烯(rGO)气凝胶,其形貌和结构经FT-IR, SEM, TEM, XRD和XPS表征。并对其作为锂离子电池负极材料的电化学性能进行了测试。结果表明：rGO气凝胶独特的形貌和结构提高了其比容量和循环性能,在100 mA·g^-1电流密度下首周放电比容量可达1 700 mAh·g^-1,首周充电比容量达710 mAh·g^-1,经过100周循环后放电比容量仍可保持在450 mAh·g^-1,库伦效率保持在98%。     

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。     

纤维素纳米晶模板法制备多级孔炭材料及其电化学性能

以纤维素纳米晶(CNC)为模板,酚醛树脂为碳源,KOH为活化剂,通过高温碳化制备了多级孔炭材料.采用透射电子显微镜(TEM)、扫描电子显微镜(SEM)和X射线光电子能谱仪(XPS)等手段对合成的一系列炭材料进行了表征.结果表明,前驱体中CNC的降解会形成与CNC直径相当的介孔,KOH活化则会导致炭材料产生大量的微孔和大孔,以及部分4 nm左右较小尺度的介孔,所制备炭材料呈现明显的多级孔特性,其比表面积达554.7 m²/g,总孔体积为0.323 cm³/g.以CNC为模板,KOH活化的炭材料作为电极材料时,在1.0 A/g电流密度下其比电容达202.8 F/g,当电流密度升高至40.0 A/g时,其电容保持率仍达69%,表明该炭材料具有优异的倍率性能;由该电极材料组装的超级电容器在10000次充放电循环后,电容保持率达95%以上,具有良好的循环稳定性.     

HL-2M装置雪花减偏滤器热疲劳分析

利用SOLPS软件,采用有限元数值计算方法,模拟计算了HL-2M装置雪花减偏滤器靶板上热负载分布,分析了偏滤器温度及热应力分布,并使用ITER内部器件设计评判标准对HL-2M偏滤器结构进行热疲劳寿命的评估。结果表明,在低周循环下靶板大部分区域不会经历严重的塑性疲劳,但距离外侧抽气口4mm位置拱顶区域循环寿命约为1963次。模拟结果对HL-2M装置偏滤器设计具有一定参考意义。     

多孔HAP-(β-Ca3(PO4)2)-Si3N4生物复合材料的制备及表面血小板粘附研究

本文采用有机泡沫浸渍结合无压烧结制备了多孔HAP-(β-Ca3(PO4)2)-Si3N4生物复合材料,采用静态血小板浸渍实验研究了所制备多孔生物复合材料的血液相容性.复合材料的表面形态对血小板的沉积有一定影响,孔隙越大、表面越粗糙,血小板越容易沉积.发现在不同成分的复合材料表面,在血小板的粘附、聚集状态方面无明显的差异,其表面大部分区域无血小板粘附,有少部分区域有少量纤维蛋白沉积.表明复合材料具有良好的血液相容性,作为支架材料不会引起凝血现象.     

光速测定的历史概述

以人物、事件、时间为主要线索,综述了测定光速最重要的几个实验,对于光速的测定历史以及光速在物理学中的重要意义进行了简要的阐述.     

ADMISSIBILITY OF LINEAR ESTIMATORS IN A GROWTH CURVE MODEL SUBJECT TO AN INCOMPLETE ELLIPSOIDAL RESTRICTION

This article considers the admissibility of the linear estimators for the regression coefficients in the growth curve model subject to an incomplete ellipsoidal restriction. The necessary and sufficient conditions for linear estimators to be admissible in classes of the homogeneous and non-homogeneous linear estimators, respectively, are obtained under the quadratic loss function. They are generalizations of some existing results in literature.