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煤矸石检测r射线

基于Geant4模拟双能X射线R值法的煤矸石鉴别

2023年3月16日利用Geant4模拟技术手段，验证了R值法在煤和双能X射线煤矸石识别方法中的有效性，探索了影响R值的特征因素。实验中采用控制变量法研究了煤矸石的厚度和形状对R阈 2020年8月10日本文旨在利用目标检测原理,通过机器视觉技术实现煤与矸石混合体中矸石的智能检测,可以为选煤环节的分拣机器人提供算法支撑。选煤厂视觉环境复杂,受光照条件制约以及一种基于深度学习的煤矸石检测方法2020年12月17日设计了一个基于多光谱图像的煤矸石检测模型,其目的是快速、准确地为智能分选提供煤矸石位置。首先,采集煤和煤矸石的多光谱数据,利用最佳指数因子理论从多光谱多光谱波段筛选的煤矸石快速定位 Researching2024年8月3日煤矸石检测包括化学、物相、热重、物理性质、含水率、挥发分、重金属、放射性、碳硫含量、浸出毒性及环境影响等，旨在评估其利用潜力和环境影响，实现可持续利用。煤矸石检测项目和方法百家号

基于自然γ射线的煤、矸石精确检测,Scientific Reports XMOL

2024年1月13日煤矸石检测，研究了煤与矸石的辐射特性，提出了煤矸石混合度的测定模型，结合顶煤释放流的时序特征和不同层位岩石的能谱特征，实现了煤矸石混合度的确定模型。2024年1月15日该研究的创新点在于利用自然γ射线的辐射特性实现了煤矸石混合度的精确检测，解决了自动煤矸石检测技术在顶煤采掘过程中存在的技术难题。这项研究的成功实现将极中国矿业大学张宁波：基于自然γ射线的煤矸精确检测2022年10月21日针对双能X射线煤矸石分离技术对粒度为5~15 mm的煤矸石识别精度低的问题，提出了基于X射线透射和衍射相结合的煤矸石识别方法。提出了原则。基于X射线透射原理基于X射线透射和衍射原理相结合的煤矸石识别方法研究 2022年7月6日率高，因而在煤矸石检测领域被逐步推广。将深度学习应用到煤矸石检测中的研究已取得一定成果。文献[2]基于LeNet−5进行改进，实现了煤矸石图像检测和分类。文献[3]通过AlexNet卷积神经网络模型提高了煤矸石检测的准确率。文基于CBA−YOLO模型的煤矸石检测 CHINACAJ

基于目标检测网络的煤矸石识别 University of Jinan

2023年7月26日 22 目标检测网络的搭建现有的研究中使用的煤矸识别深度网络模型大多数是基于已有模型(VGG16、 LeNet)针对具体的煤矸石数据集进行1层或2层的改变，且完成的是分类任务，并没有对图像中煤矸石的具体位置进行定位。2015年11月12日基于双能榭线的煤矸石在线自动分选系统孔力彭钢刘文中华中科技大学控制科学与工程系．湖北武祝)摘要：本文论述了研制成功的煤矸石在线自动分选系统的构成和在线识别原理以及测量误差分析一该系统的主要特点在于采用了双能埘线透射法，从而有效基于双能γ射线的煤矸石在线自动分选系统豆丁网2023年11月8日在本博文中，我们提出了一种基于深度学习的煤矸石检测与识别系统，该系统采用YOLOv8算法对煤矸石进行检测和识别，实现对图片中的煤矸石进行准确识别。 1项目需求对煤矸石进行检测与识别，系统将识别出图片中的克服小块煤矸石漏检的缺陷。深度学习——煤矸石识别 CSDN博客2014年8月29日华中理工大学博士学位论文基于双能γ射线透射法的煤矸石在线组分识别与分选系统理论及实现姓名：****学位级别：博士专业：控制理论与控制工程指导教师：**江2000111华中科技大学博士学位论文摘要潍研究课题来源于原煤炭工业部“八五”攻关项目。基于双能γ射线透射法的煤矸石在线组分识别与分选系统理论

一种基于深度学习的煤矸石检测方法

针对选煤场的煤矸分离中基于计算机视觉的煤矸石检测方法需要复杂的人工特征设计过程，在YOLOv3目标检测模型基础上，提出一种基于深度学习的端到端煤矸石检测方法。采用深度可分离卷积以及转置卷积对模型的骨干网络进行改进，以缩减模型大小并提高模型运行速度；加入空间金字塔池化模块 2023年12月26日 X射线荧光光谱法（XRF）无源检测技术以分析速度快、非破坏性、分析元素范围广等优异特性，在检测领域已得到广泛应用。基于XRF的研究现状，对XRF技术的发展进程、基本原理及分析方法、仪器构成与分类等进行了详细阐述，明晰了XRF特征X X射线荧光光谱技术发展现状及在煤质检测中的应用2021年8月6日 X射线荧光光谱分析(XRF)是在ARLAdvant’XIntellipower™ 3600型扫描X射线荧光光谱仪上通过分别在不同块状的煤矸石上进行混合取样，将混合样磨碎呈粉状进行测试记录的；X射线衍射(XRD)是在D8ADVANCEX射线衍射仪上调整角度范围为10度~80度扫面测试 −1一种煤矸石的成分分析与组份鉴定 Composition Analysis 2020年1月20日从煤矸石识别特征出发，对煤矸石识别方法的研究现状进行了总结，列举了密度识别法、硬度识别法等以密度、硬度等为识别特征的煤矸石识别方法，以及射线识别法、图像识别法等以灰度、纹理为识别特征的煤矸石识别方法的代表性研究成果，并对比了各种识别方法的特点。煤矸石识别方法研究现状与展望

煤矸石检测项目及标准方法详细汇总知乎

2022年10月10日煤矸石是采煤过程和洗煤过程中排放的固体废物，是一种在成煤过程中与煤层伴生的一种含碳量较低、比煤坚硬的黑灰色岩石。包括巷道掘进过程中的掘进矸石、采掘过程中从顶板、底板及夹层里采出的矸石以及洗煤过程 PDF On Jan 1, 2021, 悦李 published Composition Analysis and Component Identification of a Kind of Coal Gangue Find, read and cite all the research you need on ResearchGateComposition Analysis and Component Identification of a 2022年5月21日 1本发明涉及煤矸石分选技术领域，尤其涉及一种跨模态煤矸石分选方法及装置。背景技术： 2在传统能源行业中，煤矸石分选是煤炭生产的一个重要环节。近年来，煤矸石自动分选设备的广泛应用提高了煤炭生产的效率，然而，现有技术下，大多数的煤矸石分选设备采用单一检测方法，比如x射线跨模态煤矸石分选方法及装置与流程2020年12月17日摘要煤矿的现代化建设需要实现煤矸石的智能分选。设计了一个基于多光谱图像的煤矸石检测模型, 传统方法是利用射线识别煤矸石 [910],成本高且会产生辐射。随着计算机技术的发展,基于成像技术的煤矸石识别已得到多光谱波段筛选的煤矸石快速定位 Researching

我国朔州地区煤矸石的矿物学特征及煅烧组分变化 cgs

2020年11月2日摘要目前，煤矸石利用是固废处置与利用的重要内容之一，煤矸石的综合利用与其矿石性质密切相关，但对煤矸石各组分的嵌布关系，元素分布、物相存在形式、微观形貌等相关研究较少。文章针对我国朔州地区煤矸石开展工艺矿物学研究，采用2019年8月13日本发明属于煤矸识别技术领域，尤其涉及一种基于X射线图像的煤矸识别方法。背景技术煤炭是我国的主要能源之一，随着近年来环境污染的不断加剧，国家十分重视且积极倡导煤炭资源的清洁使用。煤矸石的分选是煤矿生产加工过程中的重要环节，也是充分利用煤炭资源提高煤质减轻环境污染的一种基于X射线图像的煤矸识别方法与流程 X技术网煤矸石检测标准八、煤矸石安全和防灾减灾评价标准煤矸石堆场的崩塌和燃烧等事故常常发生，对人身安全和环境造成巨大威胁。制定和执行煤矸石安全和防灾减灾评价标准非常重要。这些标准一般包括对煤矸石堆场的结构安全性、稳定性和防火性进行煤矸石检测标准百度文库2022年11月5日文章浏览阅读24k次。点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，时间送达基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究王鹏1,2，曹现刚1,2，夏晶1,2，吴旭东1,2，马宏伟1,2(1西安科技大学机械工程学院，陕西西安；2陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室，陕西基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究 CSDN博客

X射线透射煤矸智能识别方法

2022年9月1日煤矸图像识别是基于伪双能X射线透射（XRT）的煤矸分选技术重要环节。受煤矸紧贴或遮挡导致煤矸图像难以分割和基于人工阈值判别易导致煤矸分类识别错误影响，现有的煤矸识别方法精度不高。提出一种XRT煤矸智能识别方法。采用感受野模块（RFB）与U−Net模型相结合的模型（RFB+U−Net模型）实现中科检测是专业煤矸石检测第三方检测机构，可为您提供煤矸石检测咨询、报价及检测检验服务。可根据国家、行业标准出具专业煤矸石检测报告，检测报告结果客观公正、标准可靠，具有CMA、CNAS资质。煤矸石检测中科检测摘要：论述了双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统的原理,判别模型和构成其主要特点在于此方法有效地解决了对不同粒度煤和矸石的组分识别问题测试结果及长期运行表明,其识别准确率达93%以上双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统百度学术从煤矸石识别特征出发,对煤矸石识别方法的研究现状进行了总结,列举了密度识别法、硬度识别法等以密度、硬度等为识别特征的煤矸石识别方法,以及射线识别法、图像识别法等以灰度、纹理为识别特征的煤矸石识别方法的代表性研究成果,并对比了各种识别方法的特点对煤矸石识别方法的研煤矸石识别方法研究现状与展望钛学术文献服务平台

小尺度矸石堆场及其周边土壤中放射性元素特征分析及风险评价

摘要: 煤矸石的露天堆放，不仅侵占大量的土地资源，还会带来严重的环境污染问题。为研究煤矸石中放射性核素对周边土壤环境的影响，采集煤矸石及矸石堆周边土壤样品，测试样品中放射性核素 238 U、232 Th的活度浓度，分析煤矸石及周边土壤中放射性核素 238 U、232 Th的分布特征，采用地累积指数 2020年8月27日摘要目前，煤矸石利用是固废处置与利用的重要内容之一，煤矸石的综合利用与其矿石性质密切相关，但对煤矸石各组分的嵌布关系，元素分布、物相存在形式、微观形貌等相关研究较少。文章针对我国朔州地区煤矸石开展工艺矿物学研究，采用我国朔州地区煤矸石的矿物学特征及煅烧组分变化本文以内蒙古准格尔黑岱沟矿区的煤矸石为研究对象,采用X射线荧光光谱分析(XRF)、X射线衍射(XRD)、能谱分析(EDS)、显微镜分析和热重差热分析(TGDSC)手段从化学成分、物相结构、微观形貌、矿物嵌布状态和热相变等方面对其进行工艺矿物学研究。分析煤矸石中高岭土的分选及煅烧增白试验研究百度学术2024年7月31日明确煤矸石重金属元素质量分数对淋滤效果的影响，并对比不同岩性煤矸石重金属的释放规律，为环境污染防治和综合利用提供科学依据。1 材料与试验 11 样品准备试验样品分别来自伊犁皮里青矿区侏罗中统西山窑组C5和C6煤层顶板煤矸石C62R、C55新疆地区不同岩性煤矸石重金属元素释放规律研究

一种煤矸石的成分分析与组份鉴定 ResearchGate

2021年8月6日煤矸石的粉末X射线衍射(XRD)光谱从图1 的X射线衍射(XRD)图谱中我们可以得出煤矸石中的主要成分为 Ca 3Al 2(SiO 4) 3、CaF 2、Ca 3Fe 2(SiO 4) 3、AlFe 3C 05。 3 2 天之前安徽宏实光机电高科有限公司自主研发的X射线煤矸石智能干选机是对一百多年未变的矿物加工方式的颠覆式创新。X射线煤矸石智能干选机适用于50300mm块煤分选，系统具有自学能力可实现无人值守，可代替手选、动筛跳汰机、浅槽分选机等。宏实高科HX18160 X射线煤矸石智能干选机参数价格中国粉体网摘要：环境适应能力强,识别精度高是有效分离煤和矸石的前提采用双能X射线透视煤和矸石并成像,避免了粉尘,光照强度和物料表面等外界因素影响但双能X射线探测器采集射线能量数据存在余晖效应,厚度效应和射束硬化效应等缺陷为降低缺陷影响,提高煤和矸石识别率,提出一种联合R值图煤矸双能X射线图像多维度分析识别方法百度学术2021年7月30日其中双能x射线煤矸分选机器人采用的是x射线成像，需要对高低能图像进行滤波分割处理，并生成r值图像，设定r值阈值对煤矸石进行分类，通常为了更加明显区分，对r值图像进行伪色彩处理，绿色表示煤，红色表示矸石，处理结果如图2所示。一种基于双能X射线的煤矸光电分选机器人

一种基于双能X射线的煤矸光电分选机器人

2021年7月30日其中双能x射线煤矸分选机器人采用的是x射线成像，需要对高低能图像进行滤波分割处理，并生成r值图像，设定r值阈值对煤矸石进行分类，通常为了更加明显区分，对r值图像进行伪色彩处理，绿色表示煤，红色表示矸石，处理结果如图2所示。但双能X射线探测器采集射线能量数据存在余晖效应、厚度效应和射束硬化效应等缺陷。为降低缺陷影响，提高煤和矸石识别率，提出一种联合R值图像与高、低能图像特征对煤和矸石进行多维度分析的方法。煤矸双能X射线图像多维度分析识别方法中国煤炭行业知识 2022年12月26日摘要放顶煤是对大量煤炭资源进行合理开采的过程。然而，该过程容易导致在放煤过程中释放过量的煤矸石。涉及目视检查的传统技术不仅劳动强度大，而且会导致不准确。本文回顾了放顶煤开采过程中使用的煤和煤矸石识别方法。分别介绍了近20年来发展和研究的伽马识别、声学识别、雷达探测煤矸石识别研究综述——在我国顶煤放流过程中的应用 X射线对煤矸石进行分选主要利用煤和煤矸石对X射线的吸收能力不同进行区分[2],由于X射线自身特性, 不利于选煤厂工人的健康。应用机器学习检测煤矸有广泛 X射线识别煤矸选煤技术对煤质分析的要求知乎 4X射线识别技术对煤质分析的新要求煤质分析是煤矸石检测r射线

不同厚度、密度煤与矸石的双能X射线透射识别方法

2024年1月1日为了减少双能X射线透射（DEXRT）的厚度效应影响，解决不同厚度和密度的煤和矸石的识别问题，提出一种基于贝叶斯优化KNN模型的像素分类方法的图像。灰色特征I和R值用于训练分类器识别未知分类像素。将单个目标图像中已分类像素的比例作为分类参数。2024年3月31日煤矸石含碳量测定方法本专题涉及煤矸石含碳量测定方法的标准有500条。国际标准分类中，煤矸石含碳量测定方法涉及到煤、非金属矿、石油和天然气的开采与加工、分析化学、密封件、密封装置、化工产品、石油产品综合、燃料、采矿和挖掘、金属矿、有色金属、电工器件、复合增强材料、黑色煤矸石含碳量测定方法分析测试百科网2022年9月13日摘要:煤矸石中的化学成分决定着煤矸石的利用方向及综合利用率,而传统的煤矸石检测方法过程繁琐、人工误差较大。为了快速准确地测定煤矸石中的主量元素,采用粉末压片法制样,选取与待测样品同一粒度、基体类似、各组分质量分数有梯度的高岭土及黏土标准样品作为校准样品系列,利用X射线荧光粉末压片X射线荧光光谱法测定煤矸石中主量元素百度文库2010年7月27日煤矸石样品取自贵州省兴义市某煤矿． 2 结果与讨论 21 煤矸石的主要成分采用X射线荧光光谱法定量分析得到未煅烧煤矸石的化学组分见表1．由看出，贵州省兴义市煤矸石的主要化学组分为SiO2，Al2O3，不同煅烧温度下贵州兴义煤矸石的光谱学研究