СВОБОДНОРАДИКАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И КЛАССИФИКАЦИЯ УГЛЕЙ И ГОРНЫХ ПОРОД МЕТОДОМ ЭЛЕКТРОННОЙ ПАРАМАГНИТНОЙ РЕЗОНАНСНОЙ СПЕКТРОСКОПИИ

Miao S. G.; Liu X. W.

СВОБОДНОРАДИКАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И КЛАССИФИКАЦИЯ УГЛЕЙ И ГОРНЫХ ПОРОД МЕТОДОМ ЭЛЕКТРОННОЙ ПАРАМАГНИТНОЙ РЕЗОНАНСНОЙ СПЕКТРОСКОПИИ

Miao S. G., Liu X. W.

2019

Предлагается метод распознавания поверхности угольных горных пород в условиях автоматизированного горнодобывающего процесса. Для определения свойств десяти видов угля, которые встречаются в Китае, используется электронный парамагнитный резонанс (ЭПР). Изучены свободнорадикальные характеристики частиц различных угольных пород: фактор Ланда g, ширина линии ΔH и концентрация свободных радикалов Ng в X-полосе ЭПР. Для построения классификационной модели, предполагающей введение параметров спектров поглощения ЭПР, используются статистические методы. На основе данной модели скорость распознавания угольных горных пород достигает 100%, различных углей 100%, битуминозных углей 88.3%.

Miao S. G., Liu X. W. СВОБОДНОРАДИКАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И КЛАССИФИКАЦИЯ УГЛЕЙ И ГОРНЫХ ПОРОД МЕТОДОМ ЭЛЕКТРОННОЙ ПАРАМАГНИТНОЙ РЕЗОНАНСНОЙ СПЕКТРОСКОПИИ. Журнал прикладной спектроскопии. 2019;86(2):325(1)-325(8).

Цитирование

Список литературы

1. J. P. Sun, J. She, J. Chin. Coal Soc., 38, 508-512 (2013).

2. K. Xie, W. Li, W. Zhao, Energy, 35, 4349-4355 (2010).

3. S. J. Mao, J. Chin. Coal Soc., 39, 1572-1583 (2014).

4. F. Ren, Z. Y. Liu, Z. J. Yang, G. Q. Liang, J. Taiyuan Univ. Technol., 43, 1133-1141 (2010).

5. S. L. Bessinger, M. G. Nelson, IEEE Trans. Ind. Appl., 29, 562-565 (1993).

6. J. Sun, B. Su, Int. J. Min. Sci. Technol., 23, 681-687 (2013).

7. W. Xin, E. J. Ding, K. X. Hu, D. Zhao, J. China. U. Min. Technol., 45, 34-41 (2016).

8. F. Ren, Z. J. Yang, S. B. Xiong, Chin. J. Mech. Eng., 16, 321-324 (2003).

9. F. Czechowski, A. Jezierski, Energ. Fuel, 11, 951-964 (1997).

10. A. B. W. J. Ckowski, W. Wojtowicz, B. Pilawa, Fuel, 79, 1137-1141 (2000).

11. Z. H. Li, B. Kong, A. Z. Wei, Y. L. Yang, Y. B. Zhou, L. Z. Zhang, Environ. Sci. Pollut. R, 23, 1-13 (2016).

12. S. A. Feng, X. Y. Tang, J. Coal Geol. Chin., 10, 24-26(1998)

13. P. Z. Zhang, Z. F. Wang, J. Fuel Chem. Technol., 20, 307-312 (1992).

14. Y. Qin, B. Jiang, C. Wang, D. Y. Song, J. Chin. Univ. Min. Technol., 26, 10-14 (1997).

15. N. S. Qiu, H. Li, Z. J. Jin, Y. K. Zhu, Int. J. Coal Geol., 69, 220-228 (2007).

16. W. J. He, Z. Y. Liu, Q. Y. Liu, L. Shi, X. G. Shi, J. F. Wu, X. J. Guo, Fuel Process. Technol., 156, 221-227 (2017).

17. C. J. White, C. T. Elliott, J. R. White, AM LAB, 43, 18-23 (2011).

18. J. X. Liu, X. M. Jiang, J. Shen, H. Zhang, Adv. Powder. Technol., 25, 916-925 (2014).

19. J. X. Liu, X. M. Jiang, J. Shen, H. Zhang, Powder Technol., 272, 64-74 (2015).

20. X. Wang, S. G. Miao, E. J. Ding, J. China. U. Min. Technol., 45, 739-746 (2016).

21. V. N. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory, Springer Verlag, New York (1995).

22. L. Petrakis, D. W. Grandy, Anal. Chem., 50, 303-308 (1978).

23. D. J. E. Ingram. Biological and Biochemical Applications of Electron Spin Resonance, Plenum Press, New York (1969).

24. A. Berlin, M. Geidrikh, B. Davydov, B. Krentsel, Chemistry of Polyconjugated Systems, Khimiya, Moscow (1972).

25. M. Ikeya, New Applications of Electron Spin Resonance, World Scientific (1993).

26. Z. H. Li, A. Z. Wei, Y. L. Yang, J. Chin. Univ. Min. Technol., 35, 576-580 (2006).

Источник

Информация

Автор

Miao S. G. Школа информационной и управляющей инженерии, Китайский горно-технический университет; Школа физики и электронной информации, Хуайбэйский педагогический университет; Китайский горно-технический университет
Liu X. W. Школа информационной и управляющей инженерии, Китайский горно-технический университет; Китайский горно-технический университет

Страницы

325(1)-325(8)

Год издания

2019

Ключевые слова

Коллекции

Журнал прикладной спектроскопии