Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Archives of Mining Sciences

1 2019

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: prognozowanie z wykorzystaniem regresji metodą wektorów nośnych

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A predication analysis of the factors influencing minimum ignition temperature of coal dust cloud based on principal component analysis and support vector machine

Zhao Dan, Qi Hao, Pan Jingtao

Archives of Mining Sciences

2019

Vol. 64, no. 2

335--350

To investigate the effect of different proximate index on minimum ignition temperature(MIT) of coal dust cloud, 30 types of coal specimens with different characteristics were chosen. A two-furnace automatic coal proximate analyzer was employed to determine the indexes for moisture content, ash content, volatile matter, fixed carbon and MIT of different types of coal specimens. As the calculated results showed that these indexes exhibited high correlation, a principal component analysis (PCA) was adopted to extract principal components for multiple factors affecting MIT of coal dust, and then, the effect of the indexes for each type of coal on MIT of coal dust was analyzed. Based on experimental data, support vector machine (SVM) regression model was constructed to predicate the MIT of coal dust, having a predicating error below 10%. This method can be applied in the predication of the MIT for coal dust, which is beneficial to the assessment of the risk induced by coal dust explosion (CDE).

Badanie wpływu współczynnika odległości na minimalną temperaturę zapłonu pyłu węglowego przeprowadzono z wykorzystaniem 30 próbek węgli o różnych właściwościach. Przy użyciu dwu-palnikowego analizatora, określono podstawowe parametry analizowanych węgli: wilgotność, zawartośćpopiołów, zawartość substancji lotnych, poziom zawartości węgla C oraz minimalną temperaturę zapłonu. Wyniki obliczeń wykazują ścisłą korelację pomiędzy tymi wielkościami, analiza składu pozwoliła na wyodrębnienie podstawowych składników, określono także czynniki warunkujące wysokość minimalnej temperatury zapłonu dla poszczególnych rodzajów węgli. Do analizy danych eksperymentalnych wykorzystano model regresji metodą wektorów nośnych w celu obliczenia minimalnej temperatury zapłonu, a błąd jej oszacowania wynosi poniżej 10%. Metodę powyższą stosować można do prognozowania wysokości minimalnej temperatury zapłonu, co jest ważnym aspektem w ocenie ryzyka wybuchu pyłu węglowego.