【摘 要】
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针对传统双能γ射线测量法检测误差较大以及灰分成分对检测精度影响大的问题,建立了基于模糊神经网络的双能γ射线的新型煤炭灰分测量模型,并应用该模型对煤炭灰分进行了在线
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目（2012BAJ24B00）
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针对传统双能γ射线测量法检测误差较大以及灰分成分对检测精度影响大的问题,建立了基于模糊神经网络的双能γ射线的新型煤炭灰分测量模型,并应用该模型对煤炭灰分进行了在线检测试验,实例分析了两种双能γ射线测量方法在煤炭灰分检测中的应用情况.试验结果表明：相比于传统双能γ射线测量法3％的平均相对误差,本文提出的基于模糊神经网络的双能γ射线的灰分测量法的相对误差小于1％,且其测量结果不受灰分组成成分的影响.同时,利用X射线荧光光谱分析法（XRF）分析了灰分的化学组分与其含量的关系,研究了灰分化学组分对双能γ透射法检测
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