气化用煤煤质信息管理系统的研究
这是一篇关于气化用煤,SSM框架,煤质信息化,BP神经网络,煤质预测的论文, 主要内容为随着我国采煤机械化程度的提高和开采深度的增加,煤炭开采过程中的质量信息化管理程度也要随之提升。对于粗放型煤炭行业中的煤化工企业来说,入厂原煤的煤炭质量管理涉及不同地区的不同管理部门,纯人工完成对煤质数据的处理,已经无法满足新时期煤炭企业的发展需要。本文首先分析气化用煤煤质管理的整体业务流程,重点研究气化用煤煤质管理涉及到的煤层煤,过程煤及入厂原煤等煤种的煤质信息化管理过程,同时完成煤化工基地气化用供应原料煤的煤炭质量特性需求及煤质管理信息化目标研究。其次,在分析入厂原煤煤质管理流程的基础上,分别构建基于回归理论的一元线性回归方法和BP神经网络的预测模型,分析对比两种预测方法各自的特点。接着在MATLAB编程环境中对基于一元线性回归理论的预测模型求解,并通过煤层煤质中的硫分,灰分,发热量指标的实验数据对两种预测方法的结果比较和分析。最后,采用开源框架Structs 2.0,Spring 3.0,MyBaties和FreeMarker技术,设计并实现基于浏览器服务器的气化用煤煤炭质量信息化管理系统,并采用Java与MATLAB混合编程技术将非线性的BP神经网络预测方法应用到系统中。研究成果应用在某煤炭企业煤化工基地气化用煤煤质管理业务流程中,结果表明:采用基于SSM框架的信息化技术实现气化用煤煤质管理过程,解决入厂原煤数据信息共享不及时问题,采用非线性煤质预测方法实现煤质预测预报数据,降低了气化设备因煤质不明确而产生的故障率,很好的满足煤化工基地管理层对煤质数据信息的需求。有效的提高了入厂原煤质量管理精确度以及煤化工企业的经济效益。
煤质预测模型及煤质过程管理系统的研究
这是一篇关于煤质管理,煤质预测,三维可视化,全过程的论文, 主要内容为随着社会经济和煤炭企业的发展,市场对煤炭质量的要求越来越高。煤炭质量提高的关键在于对生产过程中煤质信息的全面管理与把控,目前煤炭企业在煤质管理工作中,缺少一体化管理平台、煤质预测效率低,本文分析煤质管理业务流程,构建了煤质预测及煤层煤质三维可视化模型,设计并实现了煤质全过程管理系统。具体研究内容如下:(1)煤炭生产是一个典型的多部门协同管控方式,首先梳理煤质管理工作中的业务流程及煤质数据的流转过程,然后详细分析煤炭各生产部门之间的业务关联,建立煤质全过程管理模式,明确企业煤质管理过程所包含的环节及各环节之间的关联关系。(2)构建基于ADE-Kriging煤质预测模型。针对传统克里金算法(Kriging)在煤质预测时,其变差函数拟合过程中容易出现过拟合问题,引入差分进化算法求解变差函数模型参数;针对差分进化算法存在容易陷入局部最优解和早熟收敛问题,提出一种对其变异和交叉操作中的参数因子进行自适应调整的自适应差分进化算法(ADE);使用ADE算法求解Kriging变差函数的模型参数;运用煤矿实际煤层煤质数据,进行交叉对比实验,证明基于A DE-Kriging算法实现煤质预测的有效性。(3)构建煤层结构及煤质预测三维可视化模型。针对煤炭勘探阶段产生的钻孔点稀疏,难以精确反映煤层空间特征的问题,运用ADE-Kriging预测煤层未知点的高程值,增加绘图的数据点,结合TIN-GTP空间数据模型,进行煤层结构三维建模;通过纹理映射和拾取模型将煤质预测结果融入三维模型中,实现煤质预测三维可视化,使煤质管理者更加直观、全面地掌握煤层煤质分布情况。(4)最后结合SpringBoot+SSM+Vue+uni-app框架,设计并实现一套集基础数据管理、煤质预测、煤质计划、现场管控和煤质信息反馈功能的煤质全过程管理信息系统。研究成果应用于某煤矿实际煤质管理工作中,为煤炭企业建立统一的煤质信息管理平台,保证企业内部煤质信息及时流通,更加科学地调度资源,促进企业取得良好的经济效益。
气化用煤煤质信息管理系统的研究
这是一篇关于气化用煤,SSM框架,煤质信息化,BP神经网络,煤质预测的论文, 主要内容为随着我国采煤机械化程度的提高和开采深度的增加,煤炭开采过程中的质量信息化管理程度也要随之提升。对于粗放型煤炭行业中的煤化工企业来说,入厂原煤的煤炭质量管理涉及不同地区的不同管理部门,纯人工完成对煤质数据的处理,已经无法满足新时期煤炭企业的发展需要。本文首先分析气化用煤煤质管理的整体业务流程,重点研究气化用煤煤质管理涉及到的煤层煤,过程煤及入厂原煤等煤种的煤质信息化管理过程,同时完成煤化工基地气化用供应原料煤的煤炭质量特性需求及煤质管理信息化目标研究。其次,在分析入厂原煤煤质管理流程的基础上,分别构建基于回归理论的一元线性回归方法和BP神经网络的预测模型,分析对比两种预测方法各自的特点。接着在MATLAB编程环境中对基于一元线性回归理论的预测模型求解,并通过煤层煤质中的硫分,灰分,发热量指标的实验数据对两种预测方法的结果比较和分析。最后,采用开源框架Structs 2.0,Spring 3.0,MyBaties和FreeMarker技术,设计并实现基于浏览器服务器的气化用煤煤炭质量信息化管理系统,并采用Java与MATLAB混合编程技术将非线性的BP神经网络预测方法应用到系统中。研究成果应用在某煤炭企业煤化工基地气化用煤煤质管理业务流程中,结果表明:采用基于SSM框架的信息化技术实现气化用煤煤质管理过程,解决入厂原煤数据信息共享不及时问题,采用非线性煤质预测方法实现煤质预测预报数据,降低了气化设备因煤质不明确而产生的故障率,很好的满足煤化工基地管理层对煤质数据信息的需求。有效的提高了入厂原煤质量管理精确度以及煤化工企业的经济效益。
煤矿井下煤质预测及工作面三维可视化研究与实现
这是一篇关于煤质预测,Kriging插值,三维可视化,B样条曲面,Three.js的论文, 主要内容为煤炭是我国的主要能源资源,科学、合理的开采一直被煤炭企业所重视。了解井下煤炭质量(以下简称煤质)变化趋势及煤层结构分布情况对于煤炭企业进行生产计划、开采方案等的制定具有重要指导意义。井下煤质预测采用的方法是根据样本点煤质信息对待预测区域做插值处理,从而达到对范围或任意点的煤质进行预测的目的。传统的插值方法没有考虑样本点之间的空间自相关性,且容易受样本点变化的影响。本文在对样本数据进行离群值分析和正态校验的基础上,给出了 Kriging进行煤质预测的具体方法,并针对变差函数拟合前的步长选择问题,提出平均最邻近距离进行优化选择。实验证明,优化后的步长相比于传统的经验法确定的步长能拟合出更优的变差函数模型。同时在该步长下,分别以球状模型、指数模型、高斯模型为基础,进行了煤质预测实验,得出最适合本文数据的为指数模型。在井下工作面三维可视化研究中,以面片表示工作面空间结构时,一般多项式曲面的数学解析式对于复杂曲面无法准确表示,甚至无法表示。因此本文将B样条引入工作面的分层模型中。通过分析煤层煤样的数据特征和存储结构,基于B样条曲面给出了工作面单层模型和多层模型的统一表达,并通过反求控制点,使得曲面可以精确的通过已知样本点。对多层模型建立过程中的缺层现象给出了虚拟煤样的解决方案,实验结果表明,B样条曲面计算简单稳定,可以取得较好的建模效果。在深入分析浏览器端三维建模优势和Three.js三维建模原理的基础上,本文实现了浏览器端工作面的三维可视化。为了降低编码耦合,设计了面向对象的三维数据组织模型,给出了基于数据驱动的三维建模方案。并优化了数据请求时延和建模脚本文件安全性的问题,同时基于模型拾取实现了煤质指标与三维工作面的动态关联。在进行旋转、缩放、平移等交互操作时,页面均可以做出流畅的响应。最终,通过采用J2EE标准,开发了具有基础信息管理、报表自动生成、煤质信息预测以及工作面三维可视化功能的Web系统,经过实验测试效果良好,从而证明了本文研究成果的可行性与实际应用价值。
煤质预测模型及煤质过程管理系统的研究
这是一篇关于煤质管理,煤质预测,三维可视化,全过程的论文, 主要内容为随着社会经济和煤炭企业的发展,市场对煤炭质量的要求越来越高。煤炭质量提高的关键在于对生产过程中煤质信息的全面管理与把控,目前煤炭企业在煤质管理工作中,缺少一体化管理平台、煤质预测效率低,本文分析煤质管理业务流程,构建了煤质预测及煤层煤质三维可视化模型,设计并实现了煤质全过程管理系统。具体研究内容如下:(1)煤炭生产是一个典型的多部门协同管控方式,首先梳理煤质管理工作中的业务流程及煤质数据的流转过程,然后详细分析煤炭各生产部门之间的业务关联,建立煤质全过程管理模式,明确企业煤质管理过程所包含的环节及各环节之间的关联关系。(2)构建基于ADE-Kriging煤质预测模型。针对传统克里金算法(Kriging)在煤质预测时,其变差函数拟合过程中容易出现过拟合问题,引入差分进化算法求解变差函数模型参数;针对差分进化算法存在容易陷入局部最优解和早熟收敛问题,提出一种对其变异和交叉操作中的参数因子进行自适应调整的自适应差分进化算法(ADE);使用ADE算法求解Kriging变差函数的模型参数;运用煤矿实际煤层煤质数据,进行交叉对比实验,证明基于A DE-Kriging算法实现煤质预测的有效性。(3)构建煤层结构及煤质预测三维可视化模型。针对煤炭勘探阶段产生的钻孔点稀疏,难以精确反映煤层空间特征的问题,运用ADE-Kriging预测煤层未知点的高程值,增加绘图的数据点,结合TIN-GTP空间数据模型,进行煤层结构三维建模;通过纹理映射和拾取模型将煤质预测结果融入三维模型中,实现煤质预测三维可视化,使煤质管理者更加直观、全面地掌握煤层煤质分布情况。(4)最后结合SpringBoot+SSM+Vue+uni-app框架,设计并实现一套集基础数据管理、煤质预测、煤质计划、现场管控和煤质信息反馈功能的煤质全过程管理信息系统。研究成果应用于某煤矿实际煤质管理工作中,为煤炭企业建立统一的煤质信息管理平台,保证企业内部煤质信息及时流通,更加科学地调度资源,促进企业取得良好的经济效益。
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