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为探究酸洗处理对煤尘含氧官能团和矿物质变化及对煤尘结构和润湿性的影响,采用盐酸、磷酸、乙酸和盐酸-氢氟酸对榆林煤(YL)进行处理,并利用FTIR,XRD及XRF分析煤尘化学组成及结构变化,借助毛细管上向渗透法研究煤尘的吸湿量,考察煤的灰分、矿物质组成及官能团对润湿性的影响规律。结果表明:酸处理能够脱除煤中的大部分矿物质,对含Si的矿物质元素脱除效果较差,对Ca和K等碱金属矿物的脱除效果较好,盐酸-氢氟酸脱除率最高,为95.3%,盐酸、磷酸、乙酸的单独脱灰率分别为88.4%,84.0%和79.9%。由XRD谱可以看出,酸处理后灰样谱图上的矿物质杂峰数量明显减少,石英峰在处理后增强。通过对XRD参数拟合,发现酸处理破坏了煤中碳的微晶结构,使煤的结构发生了一定程度的解体。FTIR分析表明,酸处理后煤中的羟基官能团含量下降,羧酸和酚羟基C—O的吸收峰占比增加;对灰分含量、矿物质元素组成、官能团变化与润湿性的拟合关系进行分析,发现酸处理降低了灰分含量,降低了煤尘润湿性;无机矿物质元素中Si和Al元素的变化与润湿性的变化规律一致;对比原煤和脱灰煤的润湿性变化与含氧官能团的含量关系,发现在1 050cm-1~1 250cm~(-1)处的酚羟基C—O的峰面积与YL的润湿性变化趋势相反,3 400cm~(-1)~3 450cm~(-1)处羟基的峰面积与YL的润湿性变化趋势相同。 相似文献
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在数据进行集成的实际过程当中,分类器往往具有自主性,会随着样本数据的变化对自己进行 适 当调整,以此来提高自己的适应能力。对此,本研究以在数据样本区域内对相邻数据进行区分 的方法进行SVM集成方法研究,并最终提出了一种切实可行地支持SVM进行集成的方式。即针 对区分的数据样本区域,以一种新的搜索算法进行研究,利用FCM与模糊贴近度的结合来进行 计 算,实现在模糊特征空间集合频域自身位置的自动确定,再根据各项分类器的阈值数据系统自 行 录用当中的优异数据结果。并最终形成个体分器的数据结果从而进行集合性判定。结果显 示。在减少区分判断用时的前提下,这样一种数据算法能够达到提升分类器功能的有效作用 ;所建立的SVM集成模型具备动态自主适应性。集成过程当中分类器的个数选取关键点在于 分类精度阀值的选取,据此可以通过最优阀值的选取以达到模型判别能力的极大提升。 相似文献
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针对目前可以直接处理原始点云数据的深度学习网络PointNet,忽略了点与点之间的拓扑关系和全局特征信息单一的缺陷,提出一种基于动态图卷积和离散哈特莱转换(DHT)差异性池化的点云数据分类分割网络。首先,设计动态图卷积模块构建局部邻域图结构,通过图卷积网络获得点与点之间的位置关系,同时采用动态更新图结构的方式,增强网络表征能力;然后,通过离散哈特莱转换将特征转换到指定维度;最后,通过最大池化和平均池化并联通道获得全局特征。实验结果证明:提出的网络模型与PointNet网络模型在同样的数据集和评价标准上对比,点云分类任务上总体精度提高2.6个百分点,部件分割任务平均交并比(mIoU)提高4.1个百分点,场景语义分割任务mIoU提高8.6个百分点。通过运用该网络模型能有效提升点云数据分类分割的准确率,同时该网络具有更强的鲁棒性。 相似文献
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