细粉加工设备(20-400目)
我公司自主研发的MTW欧版磨、LM立式磨等细粉加工设备，拥有多项国家专利，能够将石灰石、方解石、碳酸钙、重晶石、石膏、膨润土等物料研磨至20-400目，是您在电厂脱硫、煤粉制备、重钙加工等工业制粉领域的得力助手。
超细粉加工设备(400-3250目)
LUM超细立磨、MW环辊微粉磨吸收现代工业磨粉技术，专注于400-3250目范围内超细粉磨加工，细度可调可控，突破超细粉加工产能瓶颈，是超细粉加工领域粉磨装备的良好选择。
粗粉加工设备(0-3MM)
兼具磨粉机和破碎机性能优势，产量高、破碎比大、成品率高，在粗粉加工方面成绩斐然。
煤矸石检测r射线
安徽理工大学：郭永存教授——煤矸双能X射线图像多维度分析
2021年3月5日 — 针对X射线透射识别技术,笔者通过建立NPFSVM分类器,融合单能X射线图像灰度、纹理特征对煤矸进行识别,获得较高识别率。 但采用单能X射线,完全忽视了厚度效 2021年8月6日 — 本文通过X 射线荧光光谱分析(XRF)、X 射线衍射(XRD)对鄂尔多斯市的煤矸石进行元素分析、成分分析、主要成分的含量分析,对其组分结构进行鉴定,并通过红外 一种煤矸石的成分分析与组份鉴定 hanspub摘要: 针对选煤场的煤矸分离中基于计算机视觉的煤矸石检测方法需要复杂的人工特征设计过程，在YOLOv3目标检测模型基础上，提出一种基于深度学习的端到端煤矸石检测方法。一种基于深度学习的煤矸石检测方法2019年5月3日 — 对煤矸石识别方法的研究方向和途径进行了展望，提出应全面分析、理解煤矸石的特征差异，研究符合煤矿绿色发展要求的煤矸石识别方法、快速高效的煤矸石图 煤矸石识别方法研究现状与展望
X射线透射煤矸智能识别方法
2022年9月1日 — 摘要: 煤矸图像识别是基于伪双能X射线透射（XRT）的煤矸分选技术重要环节。 受煤矸紧贴或遮挡导致煤矸图像难以分割和基于人工阈值判别易导致煤矸分类识别错误影响，现有的煤矸识别方法精度不高。2023年7月26日 — 摘要： 按照实际工况在实验室搭建煤矸分选平台，采用深层目标检测网络对煤矸石进行在线识别，根据分选时煤矸石的形状和大小，将目标检测网络中的特征金字 基于目标检测网络的煤矸石识别2022年10月21日 — 针对双能X射线煤矸石分离技术对粒度为5~15 mm的煤矸石识别精度低的问题，提出了基于X射线透射和衍射相结合的煤矸石识别方法。 提出了原则。 基于X射 基于X射线透射和衍射原理相结合的煤矸石识别方法研究2021年6月11日 — 本发明公开一种基于X射线衍射技术的煤矸识别方法,所述煤矸识别方法包括以下步骤:S1:使用X射线衍射仪采集煤与煤矸石的XRD图谱;S2:对采集的煤与煤矸石XRD 一种基于X射线衍射技术的煤矸识别方法 百度学术
X射线荧光光谱技术发展现状及在煤质检测中的应用
2023年12月26日 — 针对在煤质检测应用过程中的问题，从原理分析、基体效应、仪器设备及操作安全四方面剖析了现阶段XRF在煤质检测应用中的技术局限性；结合XRF的优势与 2021年1月1日 — 本文通过 X 射线荧光光谱分析 (XRF、X射线衍射(XRD)对鄂尔多斯市的煤矸石进行元素分析、成分分析、 主要成分的含量分析，对其组分结构进行鉴定，并通过红外 光谱、激光拉曼光谱、 X 射线衍射 Composition Analysis and Component 2021年3月5日 — （1）采用双能X射线透射煤和矸石，联合获取的高能图像、低能图像和计算而来的R值图像的多个特征，进行多维度分析，降低了X 射线图像识别过程余晖效应、厚度效应和射术硬化效应缺陷带来的误判影响。（2）面向不同产地变质程度不同的肥煤 安徽理工大学：郭永存教授——煤矸双能X射线图像多维度分析 2022年2月19日 — 煤矸石检测中存在样本间特征差异小、目标密集等问题，导致现有煤矸石检测方法精度不高且实时性较差。针对该问题，提出了一种基于CBA−YOLO模型的煤矸石检测方法。CBA−YOLO模型以速度较快、 基于CBA−YOLO模型的煤矸石检测
煤矸石莫氏硬度检测 煤矸石密度检验中心分析评
2024年8月30日 — 佛山华谨第三方材料检测实验室可提供各类煤矸石检测服务，项目包括质量检测，成分检测，抗压强度，物相分析，耐火度，扫描 2、物相分析：采用X射线衍射(XRD)技术分析煤矸石中矿物相的种类和含 X射线对煤矸石进行分选主要利用煤和煤矸石对X射线的吸收能力不同进行区分[2],由于X射线自身特性, 不利于选煤厂工人的健康。应用机器学习检测煤矸有广泛 X射线识别煤矸选煤技术对煤质分析的要求知乎 4X射线识别技术对煤质分析的新要求煤质分析是 煤矸石检测r射线2022年10月21日 — 摘要 基于X射线的煤矸石分离技术具有能耗低、环境无污染等特点，具有广阔的发展前景，也是绿色、智能化矿山的关键环节。针对双能X射线煤矸石分离技术对粒度为5~15 mm的煤矸石识别精度低的问题，提出了基于X射线透射和衍射相结合的煤矸石识别方 基于X射线透射和衍射原理相结合的煤矸石识别方法研究2022年10月18日 — 煤矿井下矸石被煤泥包裹，煤矸石识别难、分拣难；井下工作空间狭小，设备布局难、煤矸石分流难，因此，需要研发高性能、高可靠的煤矸石智能分拣机器人。分析了煤矸石智能分拣机器人中煤矸石识别、机器人轨迹规划、多动态目标多机器人协同控制技术的研究现状。煤矸石智能分拣机器人研究进展与关键技术
煤矸石识别方法研究现状与展望
2020年1月20日 — 从煤矸石识别特征出发，对煤矸石识别方法的研究现状进行了总结，列举了密度识别法、硬度识别法等以密度、硬度等为识别特征的煤矸石识别方法，以及射线识别法、图像识别法等以灰度、纹理为识别特征的煤矸石识别方法的代表性研究成果，并对比了各种识别方法的特点。2022年10月17日 — 安检机危险品违禁品检测的重要设备，采用x射线对行包透射成像，x射线由高能射线源发出，经过物体后的衰减射线由探测器（单能或者双能）接收，并经过数据处理，算法处理最终得到显示器显示的图像，供判图员查看。13、探测器硬件灵敏度的差异性，主要是制作差异，电路暗电流、光子转换率 CT与DR双能X射线物质识别算法实现与应用（工业选煤 PDF On Jan 1, 2021, 悦 李 published Composition Analysis and Component Identification of a Kind of Coal Gangue Find, read and cite all the research you need on ResearchGateComposition Analysis and Component Identification of a 2023年11月8日 — 在本博文中，我们提出了一种基于深度学习的煤矸石检测与识别系统，该系统采用YOLOv8算法对煤矸石进行检测和识别，实现对图片中的煤矸石进行准确识别。1项目需求对煤矸石进行检测与识别，系统将 深度学习——煤矸石识别煤矸石数据集CSDN博客
基于X射线图像的煤矸石智能分选控制系统研究 百度学术
通过X射线源对运输皮带上的煤和矸石进行透射,由探测器和采集板采集和转换衰减后的射线信号,并进行成像。控制终端对采集到的煤和矸石的X射线图像进行处理和识别。整个分选控制系统由检测部分、识别部分和分选部分组成。2022年6月14日 — 现有基于深度学习的煤矸识别方法应用于井下复杂环境中时易出现误检和漏检情况，且对小目标煤矸的识别精度低。针对该问题，提出一种改进YOLOv5模型，并基于该模型实现煤矸识别。对采集的煤与矸 基于改进YOLOv5的煤矸识别研究2022年3月23日 — 摘要： 针对煤矸石分选的问题，提出一种基于深度学习的目标检测算法替代人工选矸，为后续开发自动选矸机器人提供视觉依据。由于矸石样本数量有限，各个地区矸石特征不一，没有统一标准大数量样本集，为不影响深度卷积网络训练精度，提出一种基于卷积生成对抗网络(DCGAN)的煤矸石图像数据 YOLOv4煤矸石检测方法研究2023年11月2日 — 主要包含筛分装置、XDS智能煤矸石选机及运载系统。其中XDS智能煤矸石选机包括识别系统和分选系统，为本套系统中的核心技术。识别系统使用微剂量X射线透射成像识别技术，计算原煤块的密度及物质组成，保证识别准确率达到100%。XDS智能煤矸石分选系统
一种基于深度学习的煤矸石检测方法
针对选煤场的煤矸分离中基于计算机视觉的煤矸石检测方法需要复杂的人工特征设计过程，在YOLOv3目标检测模型基础上，提出一种基于深度学习的端到端煤矸石检测方法。采用深度可分离卷积以及转置卷积对模型的骨干网络进行改进，以缩减模型大小并提高模型运行速度；加入空间金字塔池化模块 2020年3月21日 — 采用X射线衍射仪分析样品的物相组成，X射线衍射条件：加速电压为40 kV, 管电流100 mA，Cu靶Kα射线(λ=15406 Å)，2θ范围为10°~85°，测试步长03°s1；采用X射线荧光分析仪测试样品的元素组成，试验方法：将05 g粉末试样放入测试模具中，放入测试 我国朔州地区煤矸石的矿物学特征及煅烧组分变化研究2024年6月18日 — X射线衍射法则通过对煤矸石 中的矿物成分进行衍射分析，可以明确其矿物组成和结构。热分析法通过测量煤矸石在加热过程中的质量变化和热效应，可以了解其有机质含量和热稳定性。化学分析法则通过一系列的化学反应和测定，可以确定煤 煤矸石成分分析测试 百家号2020年11月2日 — 摘要 目前，煤矸石利用是固废处置与利用的重要内容之一，煤矸石的综合利用与其矿石性质密切相关，但对煤矸石各组分 的嵌布关系，元素分布、物相存在形式、微观形貌等相关研究较少。文章针对我国朔州地区煤矸石开展工艺矿物学研究，采用我国朔州地区煤矸石的矿物学特征及煅烧组分变化 cgs
一种基于X射线衍射技术的煤矸识别方法
2021年9月14日 — 一种基于x射线衍射技术的煤矸识别方法 技术领域 1本发明涉及一种煤矸石识别技术领域，具体是一种基于x射线衍射技术的煤矸识别方法。 背景技术： 2在煤炭的开采过程中，原煤中会夹杂着许多煤矸石，不仅影响分选工作，还会降低煤炭品质与燃烧质量。2019年7月13日 — 本发明涉及一种x射线检测区分矿石中杂质(比如煤和矸石)的方法，以及应用于该方法的装置，实现检测区分矿石中的杂质(比如煤和矸石)，并将杂质剔除。背景技术洗选煤是利用煤与其它物质的不同物理、物 一种x射线检测区分煤和矸石的方法及装置与流程MHAI智能分选系统是我们公司与北大清华博士团队自主研发的一套用于煤矸石分选的综合型智能机械系统，有效的解决了传统水洗（跳汰）煤矸石时水资源浪费、传统人工选矸的人力成本及员工工伤风险等，通过图像识别 MHAI智能矸石分拣系统鹤壁市煤化机械有限责任公司摘要： 环境适应能力强,识别精度高是有效分离煤和矸石的前提采用双能X射线透视煤和矸石并成像,避免了粉尘,光照强度和物料表面等外界因素影响但双能X射线探测器采集射线能量数据存在余晖效应,厚度效应和射束硬化效应等缺陷为降低缺陷影响,提高煤和矸石识别率,提出一种联合R值图像与高 煤矸双能X射线图像多维度分析识别方法 百度学术
改进纹理模糊筛选下煤矸石X射线图像处理
2021年9月24日 — 煤矿与矸石的自动分选是一种非接触、实时式的筛选过程,是煤矿生产的重要步骤,可以有效提高能源利用率并减少环境污染。但现有的煤块与煤矸石图像识别与分选技术大多采用Laplacian算子法,导致提取的图像纹理差异较小,识别效果不佳。本文以X射线图像技术为核心进行图像采集,对采集到的煤矿与 2021年8月6日 — 行测试 记录。 32 成分分析 Table 1 XRF data of coal gangue 表1 煤矸石的XRF 数据 Compound Weight% StdErr 煤矸石的粉末X射线衍射(XRD) 光谱 从X射线衍射(XRD 一种煤矸石的成分分析与组份鉴定 ResearchGate2024年2月8日 — 射线透射选矿系统，识别准确率可达99 34%。其中，射线法的煤矸识别率已经达到了较高的水平，但射线 对工人的身心健康影响较大，且射线系统安装复杂，通 常难以应用到生产线。煤矸石分选技术对特征提取以及实时性要求较 高。基于激光雷达的双通道伪彩图像煤矸识别方法 Researching2023年10月27日 — 基于重介选煤、跳汰选煤、浮选、干法选煤、γ射线检测法的煤矸分选方法投资成本高、分选效率低、环境污染严重，基于CCD相机的煤矸分选方法准确率不高，基于X射线的煤矸分选技术会危害工作人员的健康。红外热成像技术不受光照、粉尘影响，且不会对人体造成伤害。基于红外热成像的煤矸识别方法研究
基于X射线的煤与矸石自动识别方法研究 百度学术
摘要： 我国是煤炭的生产和消费大国,现阶段,主要的选煤方法有跳汰选煤,重介质选煤,干法选煤,γ射线选煤等,但这些方法存在自然资源浪费,分选精度低,成本过高等问题针对这些问题,本文提出了一种新的识别煤和矸石的方法——基于X射线的煤与矸石识别方法该方法具有分选效率高,准确性高,成本低 2020年12月17日 — v4架构,本文设计了一个煤矸石检测模型, 旨在实现煤矸石更快的识别和定位。基于多光谱成像技术检测煤矸石,可降低环境 中可见光的干扰。由于多光谱图像包含几十个波 段,每个波段都是一张二维的光谱图像,将全部的多 光谱数据用于煤矸石检测,不仅极大地 多光谱波段筛选的煤矸石快速定位 Researching2024年1月1日 — 为了减少双能X射线透射（DEXRT）的厚度效应影响，解决不同厚度和密度的煤和矸石的识别问题，提出一种基于贝叶斯优化KNN模型的像素分类方法的图像。灰色特征I和R值用于训练分类器识别未知分类像素。将单个目标图像中已分类像素的比例作为分类参数。不同厚度、密度煤与矸石的双能X射线透射识别方法 摘要： 煤矸石分选是保障煤炭清洁,高效利用的一个重要环节为顺应煤矸分选技术自动化,智能化的发展趋势,本团队设计了一种煤矸分拣机器人,该机器人应用图像目标检测技术识别,定位煤矸石,使用气动机械手爪抓取矸石完成排矸任务煤矸石图像目标检测是煤矸分拣机器人进行自动分选的关键技术 基于深度学习的煤矸石目标检测方法研究 百度学术
一种基于X射线图像的煤矸识别方法与流程 X技术网
2019年8月13日 — 本发明属于煤矸识别技术领域，尤其涉及一种基于X射线图像的煤矸识别方法。背景技术煤炭是我国的主要能源之一，随着近年来环境污染的不断加剧，国家十分重视且积极倡导煤炭资源的清洁使用。煤矸 煤矸石检测标准七、煤矸石环境影响评价标准煤矸石对环境的影响是不可忽视的，因此需要制定煤矸石环境影响评价标准。 这些标准一般包括对煤矸石产生的废水、废气和废渣进行评估，以及对煤矸石储存和处理过程中可能导致的土壤、地下水和大气等环境介质的污染进行评 煤矸石检测标准百度文库2022年7月6日 — 率高，因而在煤矸石检测领域被逐步推广。将深度学习应用到煤矸石检测中的研究已取得 一定成果。文献[2]基于LeNet−5进行改进，实现了 煤矸石图像检测和分类。文献[3]通过AlexNet卷 积神经网络模型提高了煤矸石检测的准确率。文基于CBA−YOLO模型的煤矸石检测2023年12月15日 — 使用X射线荧光光谱仪 (XRF,Panalytical Axios,荷兰),对逐级化学提取产物中的硅酸盐结合态和硫化物结合态中铁含量进行检测 将样品消解后用ICPMS检测,煤矸石中锂质量分数为14637 μg/g,镓质量分数为2540 μg/g。中国煤中锂平均质量分数318 μg/g,工 基于煤矸石中锂、镓元素赋存状态的高梯度磁选预富集试验
NB/T 112602023煤矸石中硅、铝、铁、钙、镁、钠、钾、磷
2023年5月26日 — 司贵州省煤炭产品质量监督检验院 、。 本文件主要起草人翁代群卢小海宁曙光李研宁万煌钦杨洁李金平:、、、、、、。 Ⅰ NB/T11260—2023 煤矸石中硅铝铁钙镁 、、、、、 钠钾磷钛锰含量的测定 、、、、 X射线荧光光谱法 1范围 本文件规定了用荧光光谱 上海英用机械是专注于智能煤矸石分选机的领先供应商，提供高效、智能化的矿石分选技术和有色金属分选机解决方案。我们的智能煤矸石分选机采用先进的传感器技术和图像识别算法，能够快速、准确地对煤矸石进行分选。具有自动化、智能化的特点，操作简便，维护成本低，可根据客户的实际 智能煤矸石分选机 自动化 高效快捷 YingYong Machinery2021年3月5日 — （1）采用双能X射线透射煤和矸石，联合获取的高能图像、低能图像和计算而来的R值图像的多个特征，进行多维度分析，降低了X 射线图像识别过程余晖效应、厚度效应和射术硬化效应缺陷带来的误判影响。（2）面向不同产地变质程度不同的肥煤 安徽理工大学：郭永存教授——煤矸双能X射线图像多维度分析 2022年2月19日 — 煤矸石检测中存在样本间特征差异小、目标密集等问题，导致现有煤矸石检测方法精度不高且实时性较差。针对该问题，提出了一种基于CBA−YOLO模型的煤矸石检测方法。CBA−YOLO模型以速度较快、 基于CBA−YOLO模型的煤矸石检测
煤矸石莫氏硬度检测 煤矸石密度检验中心分析评
2024年8月30日 — 佛山华谨第三方材料检测实验室可提供各类煤矸石检测服务，项目包括质量检测，成分检测，抗压强度，物相分析，耐火度，扫描电镜，ROHS检测等。 2、服务全面：华谨检测提供的煤矸石检测项目全 X射线对煤矸石进行分选主要利用煤和煤矸石对X射线的吸收能力不同进行区分[2],由于X射线自身特性, 不利于选煤厂工人的健康。应用机器学习检测煤矸有广泛 X射线识别煤矸选煤技术对煤质分析的要求知乎 4X射线识别技术对煤质分析的新要求煤质分析是 煤矸石检测r射线2022年10月21日 — 摘要 基于X射线的煤矸石分离技术具有能耗低、环境无污染等特点，具有广阔的发展前景，也是绿色、智能化矿山的关键环节。针对双能X射线煤矸石分离技术对粒度为5~15 mm的煤矸石识别精度低的问题，提出了基于X射线透射和衍射相结合的煤矸石识别方 基于X射线透射和衍射原理相结合的煤矸石识别方法研究2022年10月18日 — 煤矿井下矸石被煤泥包裹，煤矸石识别难、分拣难；井下工作空间狭小，设备布局难、煤矸石分流难，因此，需要研发高性能、高可靠的煤矸石智能分拣机器人。分析了煤矸石智能分拣机器人中煤矸石识别、机器人轨迹规划、多动态目标多机器人协同控制技术的研究现状。煤矸石智能分拣机器人研究进展与关键技术
煤矸石识别方法研究现状与展望
2020年1月20日 — 从煤矸石识别特征出发，对煤矸石识别方法的研究现状进行了总结，列举了密度识别法、硬度识别法等以密度、硬度等为识别特征的煤矸石识别方法，以及射线识别法、图像识别法等以灰度、纹理为识别特征的煤矸石识别方法的代表性研究成果，并对比了各种识别方法的特点。2022年10月17日 — 安检机危险品违禁品检测的重要设备，采用x射线对行包透射成像，x射线由高能射线源发出，经过物体后的衰减射线由探测器（单能或者双能）接收，并经过数据处理，算法处理最终得到显示器显示的图像，供判图员查看。13、探测器硬件灵敏度的差异性，主要是制作差异，电路暗电流、光子转换率 CT与DR双能X射线物质识别算法实现与应用（工业选煤 2015年11月12日 — 基于双能榭线的煤矸石在线自动分选系统孔力彭钢刘文中华中科技大学控制科学与工程系．湖北武祝)摘要：本文论述了研制成功的煤矸石在线自动分选系统的构成和在线识别原理以及测量误差分析一该系统的主要特点在于采用了双能埘线透射法，从而有效地解决了对不同粒度煤和矸石的组分 基于双能γ射线的煤矸石在线自动分选系统 豆丁网PDF On Jan 1, 2021, 悦 李 published Composition Analysis and Component Identification of a Kind of Coal Gangue Find, read and cite all the research you need on ResearchGateComposition Analysis and Component Identification of a
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