基于多源信息融合的浮选精煤灰分智能检测方法
王红艳1
孙卓琪1
王兰豪2
南静1
代伟1
1.中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州 2211162.中国矿业大学 炼焦煤资源绿色开发全国重点实验室,江苏 徐州 221116
摘要：煤炭浮选是现代选煤工艺中的关键环节,其智能化建设水平对选煤厂的经济效益具有显著影响.浮选精煤(简称"浮精")灰分的在线检测效果是制约浮选智能化进程的关键因素之一.浮精灰分直接反映精煤品质和杂质脱除效率,其在线检测数据对于指导药剂用量调整、优化工艺参数、稳定产品质量和提升精煤产率至关重要.针对煤炭浮选精煤灰分检测滞后性、多源信息融合数据利用难的问题,提出一种基于多源信息融合的浮选精煤灰分智能检测方法.在浮精XRF光谱数据的基础上,融合浮选过程数据和尾矿图像特征等多源数据,采用连续投影算法和多元线性回归进行光谱数据降维,以解决XRF光谱数据维度过大的问题.为了解决多源数据时序不匹配和非线性关系问题,基于希尔伯特-施密特独立性准则进行时间序列对齐,并采用动态节点调整正则化随机配置网络建立数据驱动模型,表征多源数据与精煤灰分间的非线性关系,通过优化网络节点结构,减少计算资源占用,提高模型的泛化能力和检测精度.基于工业数据试验分析,结果表明:该方法检测浮精灰分的均方根误差为 0.113、决定系数为 0.787、灰分绝对误差为 0.3时的合格率为 100%.最后开发了浮选X光灰分仪智能检测系统并在现场落地应用,浮精灰分检测结果达到了生产工艺对检测精度的要求,极大提高了浮精灰分检测的精确性和实时性,为浮选生产提供全面技术支持和决策依据.
关键词：煤炭浮选浮精灰分智能检测多源信息融合X射线荧光光谱动态节点调整正则化随机配置网络Browser/Server架构
分类号：TD94(选矿)TD923(选矿)
资助基金：国家重点研发计划(2023YFC2907705)国家自然科学基金(52504313)江苏省基础研究计划资助项目(BK20241636)
论文发表日期：2025-12-31
在线出版日期：2026-01-16（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 280-292 )
英文信息