基于近红外图像的浮选尾煤灰分检测  

Ash Detection of Flotation Tailings Coal Based on Near-infrared Images

作　　者：徐博文 徐青云[1] 杨小龙 XU Bowen;XU Qingyun;YANG Xiaolong

机构地区：[1]山西大同大学煤炭工程学院,山西大同037003

出　　处：《山西焦煤科技》2024年第11期31-35,共5页Shanxi Coking Coal Science & Technology

摘　　要：浮选尾煤灰分是煤炭浮选过程中的重要指标。针对传统检测方法实时性差的问题,提出了一种基于近红外图像的浮选尾煤灰分在线检测方法。根据图像矩确定了6个特征,皮尔逊相关系数分析表明,大部分特征与灰分呈良好的线性或二次关系。选择多项式回归(PR)、特征选择后的多项式回归(PRFS)和基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)3种方法对灰分预测建模,采集煤样进行训练并验证。结果表明,特征选择后的多项式回归模型表现最佳,其均方根误差RMSE达到2.588,决定系数R^(2)达到0.980,可为浮选智能化提供指导。

关 键 词：浮选尾煤 近红外图像 多项式回归 支持向量 

分 类 号：TD94[矿业工程—选矿]