基于PCA-Bayes的矿井水源类型在线判别模型

李兴华; 杨勇

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基于PCA-Bayes的矿井水源类型在线判别模型

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水源类型的判别是煤矿突水后抢险决策的决定因素,对于煤矿的安全生产有重要意义。针对常规判别方法耗时较长的问题,提出了一种通过多类线性判别分析快速在线判别水源类型水质的在线分析系统,该系统采用荧光光谱、pH值、电导率等物理传感器。以淮南集团李家嘴煤矿为例,采用该系统现场采集13组水样数据,通过模型判别取得了良好的判别效果,实践表明该系统可作为在线水源识别的有效监测手段。

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来源
《煤炭与化工》 |2018年第2期|21-25|共5页
作者
李兴华; 杨勇;
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作者单位

成都京东方光电科技有限公司;

中国矿业大学资源与地球科学学院;

徐州工业职业技术学院信息与电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TD745.2;
关键词
水源识别; 荧光光谱; 水质在线分析系统;

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