多维融合煤质检测方法及系统与流程

本发明涉及煤质分析领域，具体地涉及一种多维融合煤质检测方法、一种多维融合煤质检测系统、一种机器可读存储介质及一种电子设备。

背景技术：

1、目前，煤炭工业数智化转型迫切需要实时掌握煤质煤量全面信息，现有技术通常基于不同技术（例如激光诱导击穿光谱法、x射线荧光光谱法、近红外光谱法和/或拉曼光谱法）对煤质煤量进行检测，现有技术在工业应用中在分析实时煤质煤量在线检测方面具有技术局限性，包括以下几点：

2、1、不同光谱法的探测精度较低；

3、2、复杂环境因素将影响设备稳定性；

4、3、未对不同技术产生的大量数据进行综合且有效的算法分析处理；

5、4、在煤炭全产业链应用缺乏技术适用性与灵活性。

6、因此，目前针对智能化煤质煤量全面分析及在线检测方面，如何实现智能化煤质煤量在线准确检测，以掌握和预测全面煤质煤量信息是目前亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明实施方式的目的是提供一种多维融合煤质检测方法及系统，以至少解决上述的如何实现智能化煤质煤量在线准确检测，以掌握和预测全面煤质煤量信息的问题。

2、为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种多维融合煤质检测方法，包括：

3、采集待检测煤样的多种煤质特征信息；

4、将多种煤质特征信息输入至预先训练完成的煤质检测模型中进行煤质检测，得到煤质检测结果；其中，

5、煤质检测模型基于煤质检测分析图谱数据库对初始模型进行训练得到，并实时基于最新的煤质检测结果和煤质检测分析图谱数据库保持模型迭代，煤质检测分析图谱数据库基于历史煤样对应的初始模型的预测结果和历史煤样对应的人工化验结果进行对比校验得到，初始模型用于对历史煤样的煤质信息进行预测。

6、可选的，在采集待检测煤样的多种煤质特征信息之前，该方法还包括：

7、控制放样装置对待检测煤样进行传输，并对由放样装置传输的待检测煤样进行预处理；其中，

8、预处理的过程包括：

9、控制搅拌器对待检测煤样进行混合，控制压辊对混合后的待检测煤样进行整形处理。

10、可选的，上述煤质特征信息包括煤样图像信息；

11、上述采集待检测煤样的多种煤质特征信息，包括：

12、控制3d扫描仪对待检测煤样进行外部特征采集，得到待检测煤样的煤样图像信息；其中，

13、待检测煤样的煤样图像信息包括待检测煤样的三维形状数据、外部轮廓数据、体积数据、表面积数据、煤炭颗粒的空间分布排列数据、孔隙特征数据、裂缝特征数据、煤炭颗粒的粒度数据和煤炭颗粒的形状因子参数。

14、可选的，上述煤质特征信息包括煤样物理信息；

15、上述采集待检测煤样的多种煤质特征信息，包括：

16、控制粒度分析仪对待检测煤样进行粒度分析，得到待检测煤样的煤样物理信息；其中，

17、待检测煤样的煤样物理信息包括待检测煤样的粒度分布曲线数据、平均粒径数据、粒度范围数据、比表面积数据和预设粒径的含量数据。

18、可选的，上述煤质特征信息包括煤样化学信息；

19、上述采集待检测煤样的多种煤质特征信息，包括：

20、依次控制激光诱导击穿光谱仪、近红外光谱仪、x射线荧光光谱仪和拉曼光谱仪对待检测煤样进行化学特征采集，得到待检测煤样的煤样化学信息；其中，

21、待检测煤样的煤样化学信息包括预设微量元素的含量数据、煤炭中的水分含量数据、挥发分含量数据、固定碳含量数据、热值数据、碳结构信息以及芳香环结构的特征数据和分布数据。

22、可选的，上述煤质检测模型的训练规则包括：

23、将煤质检测分析图谱数据库中的煤质数据组按照预设比例分为训练集、验证集和测试集；其中，各煤质数据组包含历史煤样的煤质特征信息和对应的煤质检测结果；

24、利用训练集对初始模型进行训练，并在训练过程中，调整初始模型的模型参数，利用验证集对不同模型参数的初始模型进行验证，基于验证结果和预先确定的评估指标评估不同模型参数的初始模型的准确度；其中，评估指标包括准确率和/或均方误差；

25、确定准确度最高的训练完成的初始模型作为煤质检测模型，并利用测试集对煤质检测模型进行测试；其中，

26、初始模型基于神经网络算法、随机森林算法或支持向量机构建。

27、可选的，在将煤质检测分析图谱数据库中的煤质数据组按照预设比例分为训练集、验证集和测试集之后，该方法还包括：

28、分别对训练集、验证集和测试集中的煤质数据组进行数据增强处理。

29、本发明第二方面提供一种多维融合煤质检测系统，包括：

30、煤质特征信息采集模块，用于采集待检测煤样的多种煤质特征信息；

31、煤质检测模块，用于将多种煤质特征信息输入至预先训练完成的煤质检测模型中进行煤质检测，得到煤质检测结果；其中，

32、煤质检测模型基于煤质检测分析图谱数据库对初始模型进行训练得到，并实时基于最新的煤质检测结果和煤质检测分析图谱数据库保持模型迭代，煤质检测分析图谱数据库基于历史煤样对应的初始模型的预测结果和历史煤样对应的人工化验结果进行对比校验得到，初始模型用于对历史煤样的煤质信息进行预测。

33、在本发明第三方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得上述处理器被配置成执行上述的多维融合煤质检测方法。

34、在本发明第四方面提供一种电子设备，电子设备包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现上述的多维融合煤质检测方法。

35、通过上述技术方案，提供一种多维融合煤质检测方法及系统将采集的待检测煤样的多种煤质特征信息输入至预先训练完成的煤质检测模型中进行煤质检测，得到煤质检测结果。该煤质检测模型基于煤质检测分析图谱数据库对初始模型进行训练得到，并且该煤质检测模型还可以根据煤质检测结果和煤质检测分析图谱数据库对煤质检测模型进行迭代修正，以提高煤质检测模型识别的准确度，优化煤质检测模型的鲁棒性。该煤质检测分析图谱数据库基于历史煤样对应的初始模型的预测结果和历史煤样对应的人工化验结果进行对比校验得到，从而提供黄金标准数据集以用于煤质检测模型的训练。该方法及系统不仅实现了智能化煤质煤量在线准确检测，以掌握和预测全面煤质煤量信息的目的，还构建了黄金标准数据集（即煤质检测分析图谱数据库）以用于煤质检测模型的训练，并且该方法及系统的煤质检测模型实现了自学习，以进一步实现高精度多维融合的煤质检测的目的。

36、本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

技术特征：

1.一种多维融合煤质检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的多维融合煤质检测方法，其特征在于，在采集待检测煤样的多种煤质特征信息之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的多维融合煤质检测方法，其特征在于，所述煤质特征信息包括煤样图像信息；

4.根据权利要求1所述的多维融合煤质检测方法，其特征在于，所述煤质特征信息包括煤样物理信息；

5.根据权利要求1所述的多维融合煤质检测方法，其特征在于，所述煤质特征信息包括煤样化学信息；

6.根据权利要求1所述的多维融合煤质检测方法，其特征在于，所述煤质检测模型的训练规则包括：

7.根据权利要求6所述的多维融合煤质检测方法，其特征在于，在将煤质检测分析图谱数据库中的煤质数据组按照预设比例分为训练集、验证集和测试集之后，所述方法还包括：

8.一种多维融合煤质检测系统，其特征在于，包括：

9.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，其特征在于，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行权利要求1至7中任一项权利要求所述的多维融合煤质检测方法。

10.一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项权利要求所述的多维融合煤质检测方法。

技术总结本发明提供一种多维融合煤质检测方法及系统，属于煤质分析领域。该方法包括：采集待检测煤样的多种煤质特征信息；将多种煤质特征信息输入至预先训练完成的煤质检测模型中进行煤质检测，得到煤质检测结果；其中，煤质检测模型基于煤质检测分析图谱数据库对初始模型进行训练得到，并实时基于最新的煤质检测结果和煤质检测分析图谱数据库保持模型迭代，煤质检测分析图谱数据库基于历史煤样对应的初始模型的预测结果和历史煤样对应的人工化验结果进行对比校验得到，初始模型用于对历史煤样的煤质信息进行预测。该方法及系统实现了智能化煤质煤量在线准确检测，以掌握和预测全面煤质煤量信息的目的，并且进一步实现高精度多维融合的煤质检测的目的。技术研发人员：李盛冬,张桁恺受保护的技术使用者：国能南京煤炭质量监督检验有限公司技术研发日：技术公布日：2024/12/2