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煤矸石检测r射线
煤矸石检测r射线
安徽理工大学：郭永存教授——煤矸双能X射线图像多维度分析
2021年3月5日 本方法通过联合多张图像的多个特征,进行多维度分析,发现R值图像特征和高能图像特征对煤和矸石的区分度最好,可有效降低双能X射线缺陷影响,能以较少的特征,实现对不同 2020年12月17日 设计了一个基于多光谱图像的煤矸石检测模型,其目的是 快速、准确地为智能分选提供煤矸石位置。 首先,采集煤和煤矸石的多光谱数据,利用最佳指数因子理论从多光谱多光谱波段筛选的煤矸石快速定位 Researching2023年3月13日 结果表明，Geant4 仿真双能 X 射线与图像处理相结合，可以有效识别煤和煤矸石，区分不同形状和厚度的煤和煤矸石的准确率达到 95%。 最后，当前基于试样厚度 基于R值法的Geant4双能X射线模拟煤与脉石鉴定 2017年2月28日 摘要： 针对传统煤与矸石分选方法存在效率低、污染环境、成本高等问题，设计了一种基于X射线和机器视觉的煤与矸石识别分选系统。 该系统首先利用机器视觉技术获取煤和矸石图像，用图像处理算法得到煤和矸石的厚度 基于X射线和机器视觉的煤与矸石分选系统设计2024年1月13日 煤矸石检测，研究了煤与矸石的辐射特性，提出了煤矸石混合度的测定模型，结合顶煤释放流的时序特征和不同层位岩石的能谱特征，实现了煤矸石混合度的确定模型。基于自然γ射线的煤、矸石精确检测,Scientific Reports XMOL6 天之前 煤矸石检测涵盖7大核心项目：从化学成分XRF分析到重金属ICPMS测定，通过抗压强度测试、浸出毒性评估及GB/T 检测方法 ：常用X射线荧光光谱法（XRF ）、化学滴定法 煤矸石检测 百家号
中国矿业大学张宁波：基于自然γ射线的煤矸精确检测
2024年1月13日 该研究的创新点在于利用自然γ射线的辐射特性实现了煤矸石混合度的精确检测，解决了自动煤矸石检测技术在顶煤采掘过程中存在的技术难题。 这项研究的成功实现将极 2024年8月3日 检测方法：使用X射线衍射（XRD）技术分析其矿物组成，并结合扫描电子显微镜（SEM）进行微观结构分析。 主要内容：评估煤矸石在升温过程中失重的情况，以了解其热 煤矸石检测项目和方法 百家号2024年1月13日 针对综放开采煤矸石自动检测技术的技术局限性，采用低辐射水平放射性测量方法评估放顶煤过程煤矸石混合程度。该方法基于煤和煤矸石天然γ射线的辐射特征的区别。分析了厚煤层煤岩层中自然γ射线的分布特征及该方法的适用性，介绍了基于自然γ射线的煤矸石检测技术的基本原理，开发了自动 基于自然γ射线的煤、矸石精确检测,Scientific Reports XMOL2024年8月3日 物相分析 主要内容 ：确定煤矸石中矿物相的种类和含量，特别是有用矿物相的分布情况。 检测方法 ：使用X射线衍射（XRD）技术分析其矿物组成，并结合扫描电子显微镜（SEM）进行微观结构分析。 热重分析 (TGA) 主要内容 ：评估煤矸石在升温过程中失重的情况，以了解其热稳定性和有机质含量。煤矸石检测项目和方法 百家号2024年12月24日 一、煤矸石检测项目 煤矸石的检测项目广泛，既包括化学成分分析，也涵盖理化性质检测，旨在全面了解煤矸石的组成、结构和性能。 （一）化学成分检测 主量元素分析：主要包括二氧化硅（SiO₂）、氧化铝（Al₂O₃）、氧化铁（Fe₂O₃）、氧化钙（CaO）、氧化镁（MgO）等元素的含量分析。煤矸石检测 煤矸石测试项目有哪些2024年12月30日 筛分仪 ：用于粒度分析，能够精确测定煤矸石颗粒的大小分布。 密度计 ：用于测量煤矸石的密度，帮助评估其物理性能。 X射线荧光光谱仪（XRF） ：用于快速、非破坏性地分析煤矸石的化学成分。 原子吸收光谱仪（AAS） ：用于检测煤矸石中微量金属元素，具有高灵敏 煤矸石检测与测试报告 百家号
一种基于双能X射线的煤矸光电分选机器人
2021年7月30日 其中双能x射线煤矸分选机器人采用的是x射线成像，需要对高低能图像进行滤波分割处理，并生成r值图像，设定r值阈值对煤矸石进行分类，通常为了更加明显区分，对r值图像进行伪色彩处理，绿色表示煤，红色表示矸石，处理结果如图2所示。2023年3月13日 利用Geant4仿真技术手段，验证了R值法在煤中的有效性和双能X射线脉石鉴定方法，并探讨了影响R值的特征因素。实验采用控制变量法研究煤和煤矸石的厚度和形状对 R 阈值的影响。与煤样形状相比，样件厚度更能直接影响煤和煤矸石的R值变化。基于R值法的Geant4双能X射线模拟煤与脉石鉴定 X射线荧光光谱法测定煤矸石中主次量元素采用熔融制样,以粘土和炉渣等国家标准样品为校准标样测定了煤矸石中TFe、SiO2、CaO、MgO、Al2O3和TiO2的含量,结果显示,由于该方法可以完全消除不同产地煤矸石的矿物效应和粒度效应,准确度很好,可完全替代 X射线荧光光谱法测定煤矸石中主次量元素 百度文库2019年7月13日 为实现本发明提供的上述各种方法区分煤和矸石，本发明提供的一种x射线对煤和矸石进行检测区分的装置，包括 x射线装置，能够发出连续能谱的扇形x射线，其高压可根据煤矸石的大小进行适当调整；控制箱，包括：控制按钮、强电分配板、开关电源、控制板。一种x射线检测区分煤和矸石的方法及装置与流程2023年5月18日 觉的煤矸石识别方法检测速度与精度无法平衡的问 题，提出了基于改进的tiny YOLOv3的煤矸石检测方 法，在满足检测精度的前提下，单张图片检测速度仅 为125 ms。因此，本文在深度学习的基础上提出一种基于 机器视觉与YOLOv5算法结合的煤矸石分选方法，基于机器视觉的煤矸石分选方法研究2022年10月21日 针对双能X射线煤矸石分离技术对粒度为5~15 mm的煤矸石识别精度低的问题，提出了基于X射线透射和衍射相结合的煤矸石识别方法。 提出了原则。 基于X射线透射原理的双能X射线图像采集粒度大于15 mm的煤和矸石，提取Rc、Glc、Gl、Ra作为识别特征。基于X射线透射和衍射原理相结合的煤矸石识别方法研究
基于X射线和机器视觉的煤与矸石分选系统设计
2017年2月28日 系统的主要目标是实现对煤和矸石的识别和分选，提高煤的质量及更有效地利用矸石。系统分为3个部分 [5] ：检测部分、识别控制部分和执行分选部分。 (1) 检测部分：包括胶带传感器、X射线源、X射线线阵探测器XCard 2022年7月7日 但是由于煤矸石检测任务目标密集，单张图像中目标众多，计算量大，导致YOLOv5模型应用于煤矸石检测任务时实时性不佳。为了保证煤矸石检测任务的实时性，在Neck中引入BiFPN结构[15]，如图4（b）所示。图4 特征网络结构Fig 4 Structure of features基于CBAYOLO模型的煤矸石检测 参考网2021年8月6日 通常煤矸石的颜色为灰色、灰褐色或褐黑色，颜色的深浅与其含碳量有关。一般含碳量越多，相应 的颜色就越深。经过风化后的煤矸石颜色会变浅，呈现浅灰色。由于有机质在煤矸石进行灼烧或者自燃 后会挥发掉，此时的煤矸石呈现出白色、灰白色或黄白色[5]。一种煤矸石的成分分析与组份鉴定 hanspub2024年1月1日 为了减少双能X射线透射（DEXRT）的厚度效应影响，解决不同厚度和密度的煤和矸石的识别问题，提出一种基于贝叶斯优化KNN模型的像素分类方法的图像。灰色特征I和R值用于训练分类器识别未知分类像素。将单个目标图像中已分类像素的比例作为分类参数。不同厚度、密度煤与矸石的双能X射线透射识别方法 2024年1月13日 该研究的创新点在于利用自然γ射线的辐射特性实现了煤矸石混合度的精确检测，解决了自动煤矸石检测技术在顶煤采掘过程中存在的技术难题。这项研究的成功实现将极大地提高采煤效率和安全性，为煤炭行业的可持续发展提供了技术支持。中国矿业大学张宁波：基于自然γ射线的煤矸精确检测2023年11月8日 在煤矸石检测领域，YOLOv8通过对大量煤矿环境下的图像进行训练，能够自动识别和定位煤矸石的位置，甚至可以区分煤矸石与其他矿石材料，极大提高了检测效率和精度。与传统方法相比，YOLOv8能在复杂的自然环境、不同光照条件下，快速准确地完成煤矸石的自动检测，为煤矿企业的环保管理、废弃 深度学习——煤矸石识别 CSDN博客
基于双能X射线的煤矸石智能识别分选系统的研究 豆丁网
2024年1月20日 烟台冰轮智能机械科技有限公司X射线检测 系统应用项目环境影响报告表 山东罗开众铖智能科技有限公司X射线实时成像检测 摘 要 在实际的生产应用中，煤矸石的分选已成为煤炭生产过程中必不可少的一个重要环节。传统的选煤方法如重介质 2019年7月13日 本发明涉及一种x射线检测区分矿石中杂质(比如煤和矸石)的方法，以及应用于该方法的装置，实现检测区分矿石中的杂质(比如煤和矸石) 干选法无需用水而实现煤与煤矸石 的分离，使缺水地区、高寒地带建立洗煤厂成为可能。1895年德国物理学 一种x射线检测区分煤和矸石的方法及装置与流程2020年8月10日 摘 要:针对选煤场的煤矸分离中基于计算机视觉的煤矸石检测 方法需要复杂的人工特征设计 过程,在YOLOv3目标检测模型基础上,提出一种基于深度学习的端到端煤矸石检测方法。采用 深度可分离卷积以及转置卷积对模型的骨干网络进行改进,以缩减 一种基于深度学习的煤矸石检测方法2016年6月22日 式(2)表明物质衰减系数 μ 与物质密度 ρ 以及物质厚度 h 三个因素相互关联。 其中物质衰减系数 μ 与物质密度 ρ 为相关参数,而物质厚度 h 则为自由参数。 目前,双能X 射线透射技术常通过提取物质属性 R 值来识别物质,即首先获取高、低2 种不同能量的信号,然后采用比值法消除厚度和密度的影响。煤矸双能X射线图像多维度分析识别方法2022年10月10日 煤矸石是采煤过程和洗煤过程中排放的固体废物，是一种在成煤过程中与煤层伴生的一种含碳量较低、比煤坚硬的黑灰色岩石。包括巷道掘进过程中的掘进矸石、采掘过程中从顶板、底板及夹层里采出的矸石以及洗煤过程中挑出的洗矸石。煤矸石检测项目及标准方法详细汇总2022年3月18日 利用光电分选技术对煤矸石进行识别、定位和分选的前提是要获得独立的图像目标。在这项研究中，提出了凹点检测和分割算法来分割重叠的粒子。首先，得到粘附靶凹缺陷区域与粘附靶二值图像重叠部分的边缘坐标序列。随后，建立通过序列起点和终点的初始线性方程。多尺度煤矸石双能X射线图像凹点检测与分割算法
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2X射线荧光光谱法：利用X射线激发煤矸石样品中的元素发射特征X射线，通过测量这些X 华析是行业内知名度较高的一家检测机构，其在煤矸石 成分分析领域就有着丰富的经验，能够对煤矸石中的各种成分进行准确、全面的分析，并提供精准的分析数据 2014年3月28日 第16卷第3期2013年6月建筑材料学报V01．16，No．3JOURNAL0FBUILDINGMATERIALSJun．，2013文章编号：1007—9629（2013）03一0497一06自燃煤矸石活性研究孙志华1’2～，刘开平1，汪敏强3，王柱命，杨斐苋1（1．长安大学材料科学与工程学院，陕西西安；2．长安大学西部矿产 自燃煤矸石活性研究 道客巴巴2024年2月10日 X射线荧光光谱技术发展现状及 在煤质检测中的应用 马克富1,2，龚婉莉1,2 （1 煤炭科学技术研究院有限公司，北京 ；2 国家煤炭质量检验检测中心，北京 ） 摘 要：X射线荧光光谱法（XRF）无源检测技术以分析速度快、非破坏性、分析元素X射线荧光光谱技术发展现状及 在煤质检测中的应用基于X射线和结构光相机的煤矸石分拣方法研究矸石的分选 实验结果证明,该方法可以识别 50mm~300 mm 范 围 的 煤 矸 石,煤 的 最 低 识 别 率 大 于 80% ,矸石的最高识别率低于 10% ,整体识别准确率高于 96%关键词: 双能 X 射线;物质识别;煤矸石分选;结构光 基于X射线和结构光相机的煤矸石分拣方法研究百度文库2025年3月13日 DB63/T 23752024 金属矿产开发标准体系 T/SDAQI 0362021 钛铁矿中硅、铝、铁、钛、钙、镁、钾、钠、锰、磷元素的测定 x射线荧光光谱法 HJ 7802015 土壤和沉积物 无机元素的测定 波长色散X射线荧光光谱法 GB/T 13748232024 镁及镁合金化学分析方法 第23部分：元素含量的测定 波长色散X射线荧光光谱法 GB/T 6730 NB/T 112602023 煤矸石中硅、铝、铁、钙、镁、钠、钾 2014年3月2日 基于γ射线探测技术的煤矸石分选系统的设计第41河南农业大学JournalofHenanAgriculturalUniversityVoI41NO4Aug2007文章编号:1000—2340(2007 基于γ射线探测技术的煤矸石分选系统的设计 豆丁网
基于自然γ射线的煤、矸石精确检测,Scientific Reports XMOL
2024年1月13日 针对综放开采煤矸石自动检测技术的技术局限性，采用低辐射水平放射性测量方法评估放顶煤过程煤矸石混合程度。该方法基于煤和煤矸石天然γ射线的辐射特征的区别。分析了厚煤层煤岩层中自然γ射线的分布特征及该方法的适用性，介绍了基于自然γ射线的煤矸石检测技术的基本原理，开发了自动 2024年8月3日 物相分析 主要内容 ：确定煤矸石中矿物相的种类和含量，特别是有用矿物相的分布情况。 检测方法 ：使用X射线衍射（XRD）技术分析其矿物组成，并结合扫描电子显微镜（SEM）进行微观结构分析。 热重分析 (TGA) 主要内容 ：评估煤矸石在升温过程中失重的情况，以了解其热稳定性和有机质含量。煤矸石检测项目和方法 百家号2024年12月24日 一、煤矸石检测项目 煤矸石的检测项目广泛，既包括化学成分分析，也涵盖理化性质检测，旨在全面了解煤矸石的组成、结构和性能。 （一）化学成分检测 主量元素分析：主要包括二氧化硅（SiO₂）、氧化铝（Al₂O₃）、氧化铁（Fe₂O₃）、氧化钙（CaO）、氧化镁（MgO）等元素的含量分析。煤矸石检测 煤矸石测试项目有哪些2024年12月30日 筛分仪 ：用于粒度分析，能够精确测定煤矸石颗粒的大小分布。 密度计 ：用于测量煤矸石的密度，帮助评估其物理性能。 X射线荧光光谱仪（XRF） ：用于快速、非破坏性地分析煤矸石的化学成分。 原子吸收光谱仪（AAS） ：用于检测煤矸石中微量金属元素，具有高灵敏 煤矸石检测与测试报告 百家号2021年7月30日 其中双能x射线煤矸分选机器人采用的是x射线成像，需要对高低能图像进行滤波分割处理，并生成r值图像，设定r值阈值对煤矸石进行分类，通常为了更加明显区分，对r值图像进行伪色彩处理，绿色表示煤，红色表示矸石，处理结果如图2所示。一种基于双能X射线的煤矸光电分选机器人2023年3月13日 利用Geant4仿真技术手段，验证了R值法在煤中的有效性和双能X射线脉石鉴定方法，并探讨了影响R值的特征因素。实验采用控制变量法研究煤和煤矸石的厚度和形状对 R 阈值的影响。与煤样形状相比，样件厚度更能直接影响煤和煤矸石的R值变化。基于R值法的Geant4双能X射线模拟煤与脉石鉴定
X射线荧光光谱法测定煤矸石中主次量元素 百度文库
X射线荧光光谱法测定煤矸石中主次量元素采用熔融制样,以粘土和炉渣等国家标准样品为校准标样测定了煤矸石中TFe、SiO2、CaO、MgO、Al2O3和TiO2的含量,结果显示,由于该方法可以完全消除不同产地煤矸石的矿物效应和粒度效应,准确度很好,可完全替代 2019年7月13日 为实现本发明提供的上述各种方法区分煤和矸石，本发明提供的一种x射线对煤和矸石进行检测区分的装置，包括 x射线装置，能够发出连续能谱的扇形x射线，其高压可根据煤矸石的大小进行适当调整；控制箱，包括：控制按钮、强电分配板、开关电源、控制板。一种x射线检测区分煤和矸石的方法及装置与流程2023年5月18日 觉的煤矸石识别方法检测速度与精度无法平衡的问 题，提出了基于改进的tiny YOLOv3的煤矸石检测方 法，在满足检测精度的前提下，单张图片检测速度仅 为125 ms。因此，本文在深度学习的基础上提出一种基于 机器视觉与YOLOv5算法结合的煤矸石分选方法，基于机器视觉的煤矸石分选方法研究