【摘 要】
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针对目前选煤厂重介分选系统的密控调节依赖化验室定时化验反馈调节，时间滞后性大的问题，且煤质变化后，数据更新不及时，无法有效及时调整洗选密度的现象，察哈素选煤厂采用基于复杂煤质，构建机器学习的方法，利用生成的可选性曲线等煤质资料及实时在线灰分检测仪器，使用科学的数学方法可以快速、有效的预测重介洗选密度；并在此基础上通过精准密度控制算法，控制洗选过程中的洗选密度，平稳提升控制的准确度；研究结果表明，本
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针对目前选煤厂重介分选系统的密控调节依赖化验室定时化验反馈调节，时间滞后性大的问题，且煤质变化后，数据更新不及时，无法有效及时调整洗选密度的现象，察哈素选煤厂采用基于复杂煤质，构建机器学习的方法，利用生成的可选性曲线等煤质资料及实时在线灰分检测仪器，使用科学的数学方法可以快速、有效的预测重介洗选密度；并在此基础上通过精准密度控制算法，控制洗选过程中的洗选密度，平稳提升控制的准确度；研究结果表明，本密度控制算法密度稳定率提升至85%以上（密度差在0.005 g/cm~3范围内）,煤质预测时效性提升近15倍，保证了分选密度和产品指标的稳定性，有效提升了产品产率。
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制造业集聚对环境污染的影响机制是实践绿色发展理念的关键问题。本文构建了一个包含空间溢出效应的理论模型分析制造业集聚对污染排放的空间关联机制。模型的均衡条件显示制造业集聚的集聚效应和拥挤效应对当地市场和其他城市的产品价格指数产生影响，从而改变市场的均衡需求，并进一步通过影响生产而作用于当地的污染排放。因此，某一地区的污染排放不仅受本地制造业集聚的影响，还受到其他城市制造业集聚的影响，这体现为污染排放
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