RF-CARS结合LIF光谱用于矿井涌水的预测评估

来源 :光谱学与光谱分析 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wagegea

【摘要】

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快速且准确识别矿井涌水水源对于防范煤矿水灾事故有着重大的研究意义。利用激光诱导荧光(LIF)光谱融合智能分类算法进行矿井涌水水源识别打破了传统水化学方法耗时过长等不

【作者】

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卞凯周孟然胡锋来文豪闫鹏程宋红萍戴荣英胡天羽

【机构】

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安徽理工大学电气与信息工程学院

【出处】

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光谱学与光谱分析

【发表日期】

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2020年7期

【关键词】

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激光诱导荧光光谱回归模型随机森林竞争性自适应重加权矿井涌水 Laser-induced fluorescence spectroscopyRegress

【基金项目】

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国家“十二五”科技支撑计划重点项目(2013BAK06B01),国家安全生产重大事故防治关键技术科技项目(anhui-0001-2016AQ),国家重点研发计划项目(2018YFC0604503),国家自然科学基金项目(51174258),安徽省自然科学基金青年项目(1808085QE157),安徽省科技重大专项项目(201903Q07020013)资助

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快速且准确识别矿井涌水水源对于防范煤矿水灾事故有着重大的研究意义。利用激光诱导荧光(LIF)光谱融合智能分类算法进行矿井涌水水源识别打破了传统水化学方法耗时过长等不足,具有灵敏度高、响应速度快等特点;然而目前这些已使用的算法仅能依靠分类准确率定性判别不同矿井涌水水样的种类。把随机森林(RF)算法和竞争性自适应重加权(CARS)算法相结合,基于激光诱导荧光的水样荧光光谱数据建立偏最小二乘回归(PLSR)模型来预测不同矿井涌水的含量,实现水样的定量评估。首先,采集300组以老空水为基础混入不同含量砂岩水的矿井

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