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公开(公告)号:CN116779055A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310758527.X
申请日:2023-06-26
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于图模型的煤成分数据分析方法,包括以下步骤:步骤一,煤炭数据预处理;步骤二,借助贝叶斯网络结构挖掘不同矿区元素可能存在的赋存状态;步骤三,元素赋存状态的组合分析。本发明采用上述基于图模型的煤成分数据分析方法,使用贝叶斯网络结构学习算法,发掘不同矿区中煤成分数据的网络结构,进而得到基于贝叶斯网络的煤中元素的赋存状态分析结果;同时,结合不同矿区的地质背景对可能出现的赋存状态进行对比总结和归纳。本发明通过以上流程形成的组合分析提供了矿区的煤中元素赋存状态的精确分析和可视化解决方案。
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公开(公告)号:CN115565623B
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202211281199.0
申请日:2022-10-19
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G16C20/70 , G16C20/20 , G06F18/231 , G06F18/23 , G06F18/2137 , G06N3/045 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于自组织映射的煤地质成分数据分析方法及系统,涉及煤炭地质成分数据分析技术领域。所述方法包括:对获取的原始成分数据进行数据预处理,得到转换数据;并将转换数据分别输入第一自组织映射神经网络和第二自组织映射神经网络中,得到目标煤矿区中各元素对应的煤层相关性和目标煤矿区中各元素间的元素相关性,最后根据各元素对应的煤层相关性绘制各元素的煤层相关性热力图,以及各元素间的元素相关性绘制煤层的元素相关性热力图,进而通过各元素的煤层相关性热力图和煤层的元素相关性热力图确定元素赋存状态,元素赋存状态用于分析煤地质成分。本发明能够精准确定煤地质成分的赋存状态,进而提高煤的加工和利用效率。
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