煤炭企业产学研协同创新与经济发展的灰色关联分析

以煤炭企业产学研为研究对象,通过构建复合系统协同度模型,运用灰色关联分析法,采用2011-2016年的相关数据,研究了煤炭企业产学研协同创新对经济发展的影响。研究结果表明,煤炭企业产学研协同创新与经济发展之间具有显著的相关关系,煤炭企业产学研整体的协同创新与经济发展的关系最为密切,高校与科研机构的协同创新对经济发展的影响较大,煤炭企业与高校的协同创新对经济发展的影响较小,煤炭企业与科研机构的协同创新对经济发展的影响最小。     

基于灰色关联分析的露天矿风险耦合机理模型研究

通过对某超大型露天煤矿108例事故通报的诱发过程分析,发现现场出现的扰动与被诱导出人的行为存在着交互耦合关系,这种耦合一旦形成极易激活生产事故。进一步将事故中的直接诱发因素梳理构建了评价二者耦合度的指标体系,运用灰色关联分析的基本思想,提出了测量二者风险耦合度的模型并计算出耦合度。计算结果显示:现场的扰动与被诱导出人的错误行为耦合关系是紧密关联的;加强现场生产的标准化管理或强化人的主动安全认知能力是避免生产事故的重要途径。     

大同市煤炭产业关联现状及耦合趋势研究

在分析研究大同市基本特征、煤炭产业关联现状的基础上,以大同市社会经济和城市发展为目标,建立耦合协调度模型,研究"十五"和"十一五"期间煤炭产业链的发展和演变规律,探究煤炭产业链与其他产业之间的关联程度和耦合趋势。结果表明,大同市煤炭产业与其他产业耦合协调程度较低,城市现阶段基本处于转型期。     

基于关联规则挖掘的煤矿危险源耦合作用分析

煤矿安全事故具有危险源耦合致因特性。运用关联规则挖掘方法进行危险源耦合作用量化研究,首先将隐患排查类比为超市购物,进行建模分析;其次,进行隐患排查事务界定和危险源项集分析,构建布尔关系表,采用基于提升度拓展的Apriori算法构建危险源关联规则挖掘模型;最后对铁峰煤业隐患排查数据进行实证分析。研究结果表明:采用关联规则挖掘算法能够有效提取隐患数据集中隐含的危险源耦合作用关系,对有效开展隐患排查和安全管理工作有一定作用。     

构建矿城耦合系统协同发展体系的研究

在可持续发展研究中,如果忽略或者轻视了协同问题,则从根本上无法实现可持续发展;一个内部互相独立的、条块分割的孤岛式运行的系统也是无法长期生存和演进的。本文打破原有的矿区和城市的界限,创建矿城耦合系统,为今后矿区和矿业城市建立具有协同发展作用的运行机制和研究给出一个科学有效的平台。     

构建矿城耦合系统协同发展体系的研究

在可持续发展研究中,如果忽略或者轻视了协同问题,则从根本上无法实现可持续发展;一个内部互相独立的、条块分割的孤岛式运行的系统也是无法长期生存和演进的。本文打破原有的矿区和城市的界限,创建矿城耦合系统,为今后矿区和矿业城市建立具有协同发展作用的运行机制和研究给出一个科学有效的平台。     

基于数据仓库的论文推荐方法研究

为促进期刊融媒体发展,提高杂志社网站的知识服务能力,实现为读者提供论文在线推荐服务,提出了一种基于数据仓库的论文推荐方法。首先建立数据仓库,设立论文推荐主题库,抽取数据集中论文的标题、摘要、关键词等数据建立特征数据集;然后,再对这些特征数据集进行预处理,得到半结构化的分词特征数据集,存入数据仓库的ODS层,格式化和ETL化原始数据层中的数据,清洗维度缺项的数据,存入DWD层,构造维度-论文权重矩阵,存储在DWS层,ADS层存储汇总的推荐结果;最后,推荐时根据ADS层主题表中的分词特征数据集,计算待推荐论文的相似度,根据相似度值对目标论文推荐相似文献。结果表明,该推荐方法提高了论文推荐的实时性和准确率,应用效果良好。     

影响正压过滤脱水效果的试验研究与分析

针对目前选煤厂常用的浮选精煤脱水方式,设计了一套正压脱水过滤系统,分析了矿浆浓度、过滤压力、过滤时间、入料粒度4个因素对浮选精煤脱水效果的影响,得到滤饼水分随各个影响因素变化的关系曲线。     

多水平多泵组协同控制的耦合分析及解耦控制策略的研究

煤矿井下水文地质条件随着矿井开拓深度的增加而变得越来越复杂,由多个水平构成的联合排水系统呈现出强耦合、多变量、非线性、时变等特点,深入解析泵组之间各参数耦合程度对于改善和提高矿井排水的安全稳定性能具有重要意义。以3个水平9台水泵为研究对象,研究水泵启停过渡过程中流速与阻力的演变规律,分析非定常流动对水泵效率的影响;研究各水平之间涌水变化规律,分析涌水规律、井下用电规律对个体水泵排水性能的影响,探讨涌水量、管道流量、管道阻力、水泵效率等多变量的耦合特性;研究了基于前馈补偿技术的解耦控制方法,给出了融合解耦和神经网络逆动态控制策略,使被控对象的输出跟随对应输入值的理论变化,分析了多水平多泵组多变量耦合关系数学关系,求解了前馈补偿解耦器矩阵,验证了解耦后的阶跃响应波形,提出了适用于排水控制系统的解耦控制方法。工业现场实践证明,该方法能够修正启停过渡过程中流速、阻力以及各水平水位变化趋势,辅助提升矿井排水的安全和稳定性能。     

2010—2018年煤矿瓦斯事故时空耦合关联分析

为系统分析2010—2018年国内煤矿瓦斯事故的时空耦合规律,从时间、空间、瓦斯类型、事故类型等维度对近9年国内煤矿发生的瓦斯事故进行时空分析,发现在11:00-12:00时发生的瓦斯事故最多,在掘进工作面发生瓦斯事故的比率最高,煤与瓦斯突出煤矿最易发生瓦斯事故,瓦斯爆炸事故在所有事故数量中比重最大。对事故相关信息进行编码,采用Apriori算法从瓦斯事故的众多关联规则中发现强关联规则,即要重点预防低瓦斯煤矿在12月的掘进工作面因违章放炮引发的瓦斯爆炸事故。     

煤矿机电设备关联控制与数据关联分析

随着计算机信息技术的飞速发展,煤矿企业越来越依赖于当前数字化信息带给人们的便利条件.为有效利用煤矿井下上传的数据资源,基于大数据概念,以区域煤矿集中控制系统为平台,对大柳塔煤矿井下机电设备数据进行挖掘分析,列举了几类矿井机电设备关联控制和数据关联应用,总结当前煤矿企业大数据分析利用存在的不足及未来攻关方向,为构建现代化...     

三维地学模拟与数值模拟的耦合方法研究

提出了利用三维地学模拟与数值模拟的耦合来简化复杂数值模拟前处理的思路，并以三维地学模拟软件MicroLYNX与数值模拟软件RFPA和FLAC的耦合为例，提出了耦合的具体模式和方法。这种耦合系统不仅使数值模拟的前处理得到简化，而且拓宽了三维地学模拟的应用领域。     

煤矿网络带宽测量中的背景噪声过滤方法研究

介绍了瓶颈带宽测量中的背景噪声问题,分析比较了现有的背景噪声过滤算法,指出了它们各自的优缺点。把广义k近邻估计应用于瓶颈带宽测量中的背景噪声过滤上,提出并实现了基于广义k近邻估计的噪声过滤算法。建立了仿真实验环境,对基于广义k近邻估计的噪声过滤方法与其它方法进行了比较验证,结果表明该方法具有更高的准确性和更强的鲁棒性。     

动力煤价格灰色关联分析与预测研究

煤炭价格波动受多种因素影响。以秦皇岛港动力煤现货价格为例,利用灰色关联分析法,建立动力煤价格与港口库存、进口煤价格、BJ 指数、海运费、全国重点电厂存煤可用天数关联分析模型,识别动力煤价格主要关联因素,同时利用多元回归模型对动力煤现货价格进行预测。     

磁化复配表面活性剂与压风细雾喷嘴耦合协同雾化降尘的性能研究

为了提高雾化降尘性能、实现有效防控煤尘危害,基于磁化复配表面活性剂与压风细雾喷嘴耦合协同降尘机理,开展了关于溶液表面张力及雾化效率的实验研究。通过对阴离子和非离子单体活性剂溶液进行测试,发现当溶液质量分数为0.06%时其表面张力趋于稳定;之后进行了阴离子表面活性剂和非离子表面活性剂复配优化实验,当阴离子表面活性剂SDS和非离子表面活性剂FMEE的复配质量比为6∶4时复配溶液的表面张力达到最小值,所需最优溶液质量分数由0.06%降到0.03%;在复配表面活性剂的基础上进行了磁化测试,其最佳磁感应强度为400 mT;将磁化复配表面活性剂与压风细雾喷嘴结合实现耦合协同雾化增效的作用,耦合协同雾化效果高达74.8%,雾化效果比水提高了49.3%。     

云平台下的基于项目的KNN协同过滤算法在煤炭系统中的研究与应用

随着互联网技术的发展,往往希望通过分析消费者已有的历史数据,推荐消费者可能感兴趣的产品,并进一步取得更好的销售记录。煤炭系统中希望通过分析用户的消费记录,从而推荐给用户潜在的煤炭产品,提高煤炭的销售量。基于用户协同过滤算法被广泛地应用在煤炭推荐系统中,基于项目的 KNN协同过滤算法是通过分析产品之间的相似性完成聚类并推荐。传统的基于项目的 KNN协同过滤算法对现有的海量规模的煤炭系统中的销售记录数据不能高效、快速地完成推荐工作。文章基于海量规模数据,提出了基于MapReduce的分布式、基于项目的KNN协同过滤算法。通过实验结果表明,文中提出的算法具有很高的加速比,并且,具有很好的可扩展性。     

基于云平台的矩阵分解协同过滤算法在煤炭销售系统中的研究

协同过滤技术被广泛地应用在推荐系统中。随着电子商务的快速发展,煤炭产业也引进了电子销售系统。近年来,矩阵分解的协同过滤算法得到了煤炭销售系统的广泛应用。但是,随着互联网的快速发展,煤炭电子销售记录呈现指数级增长,传统的基于矩阵分解的协同聚类算法不能有效、快速地完成销售系统的推荐工作。文章针对大规模煤炭数据推荐工作,提出了分布式矩阵分解协同过滤算法,该算法基于云计算平台,能够分布式、高效地完成推荐系统的推荐工作。通过实验结果进一步展示了本算法与传统协同过滤算法相比,具有很高的加速比以及很好的可扩展性。     

改进工艺提高过滤效果的方法

采用浓缩闭路循环工艺后，在长时间停车，再生开车的情况下，仍能保持良好的过滤效果、使浮选煤的产量由改造前的２ｔ／ｈ提高到５￣７ｔ／ｈ，大大缩短了正常浮选的时间。     

社交网络的分布式协同过滤算法在煤炭产业的应用

随着电子商务的高速发展,推荐系统成为煤炭产业网站的核心技术之一。协同过滤算法是推荐系统中的主要方法。由于社交网络的发展,用户之间往往通过推荐喜欢的商品给熟悉用户,这种基于社交网络的协同过滤算法往往能够更加准确的完成网站的推荐工作。但是,随着煤炭销售数据规模的增大,传统的基于社交网络的协同过滤算法不能有效地完成推荐工作。针对煤炭数据规模大、分析复杂问题,提出了基于云平台的分布式社交网络协同过滤算法,该算法分布式完成系统推荐工作,具有很高的效率。