| 基于双能γ射线的煤炭灰分测量模型及其应用 |
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| 引用本文： | 程 栋,滕召胜,黎福海,代 扬.基于双能γ射线的煤炭灰分测量模型及其应用[J].湖南大学学报(自然科学版),2014,41(5):99-105. |
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| 作者姓名： | 程 栋 滕召胜 黎福海 代 扬 |
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| 作者单位： | （湖南大学 电气与信息工程学院，湖南 长沙 410082） |
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| 摘 要： | 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透射法检测结果的影响.结果表明:煤炭中Fe,Ca,Mg和S元素的含量会影响双能γ射线透射法的检测精度,其成分含量波动越大,检测结果误差也越大.
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| 关 键 词： | 煤 灰分 双能γ射线 模糊神经网络 化学组分 |
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