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基于双能γ射线透射技术的煤矸石识别与分选系统研究
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摘要
煤矸石的分选是煤炭生产过程中提高煤质必不可少的重要环节,是综合利用资源和节约能源的重要途径。这些年随着煤炭产量的不断增加以及对原煤质量要求的提高,传统的人工手选煤矸石方法已无法满足现代化的煤炭生产的需求。因此煤矸石的自动分选技术得到了很大的发展。本文对双能γ射线透射技术煤矸石分选方法进行概述。
作者
孟繁明
郭科伟
机构地区
冀中能源股份有限公司
出处
《黑龙江科技信息》
2013年第36期83-83,共1页
Heilongjiang Science and Technology Information
关键词
煤矸石
自动分选
双能γ射线
模式识别
分类号
TD942.13 [矿业工程—选矿]
引文网络
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1
钟志平,孔力,刘文中,袁树风.
煤矸石在线自动分选系统的识别原理[J]
.煤炭科学技术,2000,28(11):27-29.
被引量:9
2
刘峰.
我国跨世纪选煤科学技术的发展[J]
.选煤技术,1999(1):1-6.
被引量:13
3
马宪民.
煤矸石在线识别与自动分选系统的研究[J]
.西安科技学院学报,2003,23(1):66-68.
被引量:10
4
孔力,李红,徐恕宏,徐琦.
双能γ射线透射法煤矸石在线识别与分选系统[J]
.华中理工大学学报,1997,25(10):107-108.
被引量:25
5
武乐鹏,杨立忠,解国辉.
选煤技术的发展[J]
.科技情报开发与经济,2009,19(14):121-123.
被引量:30
6
杨修德,王启广,朱宁.
煤矸石自动分选机的研制[J]
.煤矿机电,2000,21(1):31-32.
被引量:7
二级参考文献
14
1
程宏志 ,宋怡 .
发展西部选煤关键技术的思考[J]
.选煤技术,2005(2):46-49.
被引量:3
2
洪瑞燮.
结合国情,发展我国洁净煤洗选技术[J]
.洁净煤技术,1995,1(1):32-35.
被引量:2
3
邢玉梅,杨俊利.
先进的选煤技术标准有力促进行业发展[J]
.煤质技术,2005,20(5):7-8.
被引量:5
4
李瑞和.
加快选煤科技开发及产业化步伐为选煤工业大发展服务[J]
.选煤技术,1996,24(1):3-5.
被引量:3
5
鹿建春,孟令英,李军保,姜黎,车凤翔,李坚.
二级生物安全柜防护性能评价[J]
.洁净与空调技术,1996(4):19-21.
被引量:1
6
王成师.
我国选煤技术现状与发展趋势[J]
.选煤技术,2006,34(6):55-56.
被引量:52
7
石春辉.
浅析浮选选煤技术发展趋势[J]
.洁净煤技术,2007,13(2):30-33.
被引量:11
8
诺尔.核射探测与测量[M].北京:原子能出版社,1988..
被引量:1
9
王敦曾.
近年我国选煤科技状况及发展建议[J]
.选煤技术,1997,25(2):3-8.
被引量:14
10
李百亮,陈志林,郝曙华,韦鲁滨.
跳汰选煤技术研究现状及其发展趋势[J]
.煤炭加工与综合利用,2007(4):15-19.
被引量:21
共引文献
81
1
乔治忠,刘玮,胡金良,彭二飞.
X射线煤质在线检测系统在哈尔乌素选煤厂的应用[J]
.煤炭工程,2020,52(S02):51-54.
被引量:5
2
杨晨光,尹建强,朱金波,王超,吴利钦,刘程文,周正.
基于石墨与黏土矿物的煤矸X射线识别机理[J]
.洁净煤技术,2023,29(S02):21-28.
3
刘峰.
重介质旋流器选煤技术的现状及在我国的新发展[J]
.选煤技术,2004,32(4):1-8.
被引量:40
4
陈泉源,张泾生,王淀佐,Kuyumcu H Z.
高气泡表面积通量浮选柱选煤参数的研究[J]
.矿冶工程,2006,26(2):33-37.
5
孔力,李红,徐琦,徐恕宏.
基于双能γ射线的煤、矸石区域分割识别方法[J]
.华中理工大学学报,1998,26(1):39-40.
被引量:8
6
闫俊旭,李晔.
图像处理在煤矸石识别系统中的应用[J]
.四川兵工学报,2009,30(11):16-18.
被引量:4
7
郭淑芬,赵国浩,段金鑫.
基于选煤技术的国内外煤炭洗选业发展对比研究[J]
.煤炭经济研究,2010,30(1):11-13.
被引量:11
8
杨林青,胡方坤.
我国选煤技术的现状及发展[J]
.煤炭技术,2010,29(5):109-111.
被引量:37
9
LI Jianping,DU Changlong,BAO Jianwei.
Direct-impact of sieving coal and gangue[J]
.Mining Science and Technology,2010,20(4):611-614.
被引量:20
10
叶吉文,沈国栋,江汝峰,王鲁,宋阳.
我国选煤工业及选煤方法发展浅析[J]
.煤,2010,19(8):67-68.
被引量:3
同被引文献
66
1
纪钢,李冬辉,吴学胜.
天然γ射线穿过煤的规律性研究[J]
.煤炭学报,1994,19(1):65-70.
被引量:6
2
查英,刘铁根,杜东,江俊峰.
基于机器视觉的零件自动装配系统[J]
.天津大学学报,2006,39(6):722-726.
被引量:14
3
马兆敏,胡波,黄玲,李克俭.
利用机器视觉识别杂草图像特征的研究进展[J]
.安徽农业科学,2008,36(7):2613-2614.
被引量:4
4
王福斌,李迎燕,刘杰,陈至坤.
基于OpenCV的机器视觉图像处理技术实现[J]
.机械与电子,2010,28(6):54-57.
被引量:39
5
应义斌,景寒松,马俊福,赵匀,蒋亦元.
黄花梨果形的机器视觉识别方法研究[J]
.农业工程学报,1999,15(1):192-196.
被引量:45
6
赵长青,李欧迅,黄书童.
BP神经网络数字识别系统的设计方法[J]
.桂林航天工业高等专科学校学报,2010,15(3):292-294.
被引量:5
7
王仁宝,欧阳名三,王爽.
基于DSP与改进边缘检测算法的煤矸石自动分选系统[J]
.电子技术应用,2011,37(2):20-22.
被引量:5
8
张泽琳,杨建国,王羽玲,夏文成,凌向阳.
煤粒图像识别系统的设计与实现[J]
.煤炭工程,2011,43(2):17-19.
被引量:10
9
孙继平.
基于图像识别的煤岩界面识别方法研究[J]
.煤炭科学技术,2011,39(2):77-79.
被引量:81
10
韩延祥,张志胜,戴敏.
用于目标测距的单目视觉测量方法[J]
.光学精密工程,2011,19(5):1110-1117.
被引量:84
引证文献
6
1
鲁恒润,王卫东,徐志强,吕子奇,李群.
基于机器视觉的煤矸特征提取与分类研究[J]
.煤炭工程,2018,50(8):137-140.
被引量:14
2
田妍,田丰.
放顶煤开采过程煤矸识别技术发展现状及前景[J]
.煤炭工程,2018,50(10):142-145.
被引量:13
3
王莉,于国防,沈慧宇,田波.
基于CNN卷积神经网络的煤矸石自动分选研究[J]
.江苏建筑职业技术学院学报,2019,19(4):35-39.
被引量:6
4
郜亚松.
基于集成学习的煤和矸石图像识别技术研究与实现[J]
.电脑知识与技术,2021,17(10):197-199.
被引量:1
5
韩存地,朱兴攀,符立梅,董立红,刘安强,李远成,许犇,汪梅.
改进空间通道注意力与残差融合的煤矸石识别[J]
.西安科技大学学报,2021,41(6):1113-1121.
被引量:1
6
朱名乾,刘宾.
基于改进PSO-KMeans煤炭异物筛选算法研究[J]
.舰船电子工程,2024,44(2):35-39.
二级引证文献
33
1
燕建华.
煤矸智能分选系统在大柳塔选煤厂的应用[J]
.洁净煤技术,2023,29(S01):174-178.
2
高如新,常嘉浩,杜亚博,刘群坡.
基于改进YOLOv5s的煤矸石目标检测算法[J]
.电子测量技术,2023,46(13):95-101.
被引量:1
3
曾庆良,辛正远,杨扬,陈博,万丽荣.
基于Abaqus的煤矸颗粒冲击放顶煤液压支架铰接点应力分析[J]
.山东科技大学学报(自然科学版),2019,38(3):35-42.
被引量:8
4
李瑞群,陈苏社.
特厚硬煤下分层工作面两端头压架原因及预防[J]
.陕西煤炭,2020,39(1):18-21.
被引量:1
5
蒋敏,奚峥皓.
基于自适应Gamma校正的煤岩显微图像增强研究[J]
.电子显微学报,2020,39(1):46-52.
被引量:7
6
权春锋,马利云.
基于X射线的高含矸煤一体化干法选煤技术研究[J]
.矿山机械,2020,48(4):73-76.
被引量:6
7
江洪,宋勇,隋国成,郑利东.
智能选矸机器人系统的研究与应用[J]
.选煤技术,2020(4):81-87.
被引量:11
8
赵明辉.
双臂并联煤矸石分拣机器人及其轨迹规划研究[J]
.工矿自动化,2020,46(9):57-63.
被引量:11
9
潘红光,裴嘉宝,侯媛彬.
智慧煤矿数据驱动检测技术研究[J]
.工矿自动化,2020,46(10):49-54.
被引量:9
10
曹贯强,尉瑞,孟祥涛,赵文生,刘清.
用于煤矸识别的振动传感器设计[J]
.工矿自动化,2021,47(1):118-122.
被引量:8
1
秦小卫.
图像处理与识别技术在煤矿矸石自动分选系统中的应用[J]
.黑龙江科技信息,2013(34):88-88.
被引量:3
2
张朴,孔力,黄心汉.
基于双能γ射线的煤矸在线识别模型研究[J]
.工业仪表与自动化装置,2000(2):53-55.
被引量:10
3
尹明水,胡志强.
云南某铅锌矿选矿试验研究[J]
.矿冶,2015,24(3):25-29.
被引量:4
4
董长双,姚平喜,刘志河.
井下煤和矸石液压式自动分选技术[J]
.煤炭科学技术,2007,35(3):54-56.
被引量:22
5
孔力,李红,徐琦,徐恕宏.
基于双能γ射线的煤、矸石区域分割识别方法[J]
.华中理工大学学报,1998,26(1):39-40.
被引量:8
6
徐琦,张勇传.
基于特征向量空间分割的煤、矸石自动分选系统[J]
.水电能源科学,1999,17(4):16-18.
被引量:2
7
程栋,滕召胜,黎福海,代扬.
基于双能γ射线的煤炭灰分测量模型及其应用[J]
.湖南大学学报(自然科学版),2014,41(5):99-105.
被引量:5
8
李朝军,吴小刚.
崔木煤矿井下瓦斯抽采技术研究[J]
.煤炭工程,2013,45(S1):55-57.
被引量:7
9
王银东,冯晓燕,尹明水.
新疆某低品位铅锌矿选矿试验研究[J]
.有色金属(选矿部分),2014(2):9-11.
被引量:6
10
马宪民,任云鹏.
基于CAN控制器的煤矸石自动分选系统的设计[J]
.工矿自动化,2005,31(3):1-3.
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