BP神经网络模型在煤尘润湿性研究中的应用

发布时间：2018-12-10 16:07

【摘要】：针对煤尘固体表面接触角测定过程繁琐和煤尘润湿等级划分不合理的问题,以煤质化学组成及其结构参数共13个影响因子为输入参数,采用两层双曲正切S形函数为激励函数,构建有关煤尘接触角估算及润湿性分级的3层BP神经网络.结果表明,隐含层节点数为10时,估算结果相对误差为0.19%~13.99%,平均相对误差为5.18%,煤尘润湿接触角估算结果与实测结果相关性系数为R2=0.933,煤尘润湿分级正确率达91.67%.BP神经网络模型的接触角估算结果和润湿性分级结果可用于指导煤矿井选择降尘措施.
[Abstract]:In view of the complicated process of measuring contact angle of coal dust solid surface and the unreasonable classification of wetting grade of coal dust, the chemical composition of coal and its structural parameters are taken as input parameters, and the S-shape function of two-layer hyperbolic tangent is used as the excitation function. A three-layer BP neural network for coal dust contact angle estimation and wettability classification was constructed. The results show that the number of hidden layer nodes is 10:00, the relative error of the estimated result is 0.19 ~ 13.99, and the average relative error is 5.180.The coefficient of correlation between the estimated results of the wetting contact angle of coal dust and the measured results is R _ 2N _ (0.933). The accuracy of coal dust wetting classification is up to the 91.67%.BP neural network model, which can be used to estimate the contact angle and the wettability classification results to guide the selection of dust control measures in coal mine wells.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学环境科学与工程学院;大连交通大学土木与安全工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(U1261121)
【分类号】：TD714

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