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山东科技大学|李政宏在J. Energy Inst.期刊发表煤热溶方向研究论文

2025-05-26 10:04 来源: 上海岩征实验仪器有限公司

山东科技大学|李政宏在J. Energy Inst.期刊发表煤热溶方向研究论文


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论文导读

作者简介

  李政宏


山东科技大学化学与生物工程学院在读研究生






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PART.TWO

/ 论文摘要 /

 Abstract


煤中的低分子量化合物(LMWC) 是通过萃取和热溶解 (TD) 获得的可溶性成分,可以极大地影响煤炭的利用方法。考虑到煤可溶性比例的复杂性,机器学习算法被认为是可溶性比例分子信息的有效数据挖掘方法。在这项工作中,通过提取/TD 和机器学习算法的组合分析了来自不同类型煤的 LMWC。通过逐步提取和 TD,从 6 种类型的煤中获得共 36 个煤提取物和 TD 产品样品。所有样品的傅里叶变换红外 (FTIR) 光谱通过机器学习算法进行分类,包括无监督学习和监督学习方法。主成分分析 (PCA) 和 K-means 用于对 36 个样品进行有效分类,溶剂类型的差异是决定样品组分类的主要变量。PCA 处理的数据有利于 K-means 的准确分类。不对称脂肪族-CH、对称脂肪族-CH、-OH、对称-CH3、不对称-CH3、-CH2和相邻H变形是影响层次聚类分析(HCA)的主要特征变量。-OH 是决定 HCA 分类的重要因素。对于人工神经网络算法 (ANN),CH2 或 CH3 、脂肪族 C-H 和 -OH 键是将这些样本分为六组的最重要变量。通过受试者工作特征曲线验证 ANN 模型的预测结果准确。 通过机器学习算法鉴定关键官能团及其对煤样分类的影响,为了解煤的分子特性提供了新的见解。



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PART.THREE

/ 论文图表/

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PART.FOUR

/ 产品  /

Product

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微型反应釜系列 
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  3. AI-PID温度自跟随控制算法;

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  7. 易更换测温元件和防松脱接头;

  8. 配置本质安全底层温度和压力保护装置;

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