Ricerca su un modello profondamente integrato per l'ottimizzazione strutturale nella previsione della temperatura della combustione spontanea del carbone

Summary

Qui descriviamo un protocollo per prevedere la temperatura della combustione spontanea del carbone utilizzando un framework CNN-LSTM-Attention ottimizzato per SSA che ottimizza automaticamente la struttura e i parametri della rete, migliorando così accuratezza, adattabilità e generalizzazione tra dataset eterogenei e condizioni minerarie varie.

Abstract

Qui proponiamo un protocollo per la previsione della temperatura di combustione spontanea del carbone basato su un framework di attenzione ottimizzato per le reti neurali convoluzionali (CNN) e la memoria a breve termine (LSTM) ottimizzata per le reti neurali convoluzionali (SSA). Questo protocollo affronta le limitazioni delle architetture di rete fisse, la generalizzazione limitata e la scarsa trasferibilità comunemente riscontrate nei metodi convenzionali. Il framework estrae caratteristiche spaziali utilizzando CNN e cattura dipendenze temporali con le reti LSTM, mentre il meccanismo di attenzione evidenzia le fasi critiche della temperatura e le caratteristiche salienti. La SSA ottimizza congiuntamente la profondità della rete e gli iperparametri, consentendo l'adattamento dinamico a diverse complessità di dati tra diversi siti minerari e condizioni sperimentali. Il protocollo consiste in acquisizione dati, preprocessing delle caratteristiche, costruzione del modello, ottimizzazione dei parametri e passaggi di validazione. I risultati sperimentali dimostrano che il modello proposto raggiunge una precisione predittiva significativamente superiore su dataset omogenei e mantiene una robusta capacità di generalizzazione su dataset eterogenei, rendendolo particolarmente adatto al monitoraggio in tempo reale della temperatura delle miniere di carbone e ai sistemi di allerta precoce.

Introduction

Il carbone gioca ancora un ruolo dominante nella struttura energetica cinese. Tuttavia, durante lo stoccaggio, il trasporto e l'estrazione mineraria, può verificarsi un riscaldamento spontaneo, portando a combustione spontanea. Questo spesso provoca incendi nelle miniere, minacciando seriamente la sicurezza delle miniere e la vita dei^lavoratori 1,2,3,4. Pertanto, una previsione accurata dei rischi di incendi nelle miniere di carbone e delle loro variazioni di temperatura è essenziale per l'allerta precoce e ....

Protocol

1. Raccolta dati sulla combustione spontanea del carbone

1. Assemblare il sistema di ossidazione del riscaldamento programmato a carbone di tipo aria, inclusi il sistema di erogazione del gas, l'unità di controllo della temperatura e gli strumenti di analisi dei gas. Assicurarsi che tutte le connessioni siano sicure, le impostazioni di controllo della temperatura accurate e che il gascromatografo e gli altri dispositivi analitici siano completamente calibrati.
2. Pesare 1000 g di campione di carbone misto (mantenere la forma originale a grumi), omogeneizzare accuratamente il campione usando il metodo di quartizzazione ....

Results

La stabilità del modello è stata validata utilizzando quattro dataset indipendenti, dimostrando prestazioni predittive costanti in diverse condizioni geologiche. Questa sezione presenta risultati rappresentativi e valutazioni delle prestazioni degli esperimenti di combustione spontanea del carbone e del modello proposto SSA-CNN-LSTM-Attention. Innanzitutto, le variazioni nei molteplici indicatori di gas raccolte durante gli esperimenti di ossidazione al r.......

Discussion

Utilizzare blocchi di carbone intatti; Effettuare solo la pulizia della superficie dopo il campionamento e sigillare due volte immediatamente per evitare esposizioni prolungate. Mantieni la linea del gas stagna con controllo a flusso costante (MFC), esegui il riscaldamento programmato esattamente come specificato nel protocollo e calibra il GC con standard certificati. Acquisire segnali di temperatura e gas a intervalli fissi e sincronizzare i timestamp (vedi protocollo). Dal punto di vi.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Valvole di campionamento di gas a 6 porte, 2 posizioni con attuatore universale	VICI Valco	EUDA-2C6UWT	raccordi da 1/16"; porte da 0,75 mm; RS-232; Distacco da 2"
Barca campione di allumina	MTI Corporation	EQ-CA-L50W40H20	>99,5% Al2O3; 50 e volte; 40 e volte; 20 mm
Software per cromatografia	Tecnologie Agilent	OpenLab CDS	Acquisizione/elaborazione dei dati
Campioni di carbone (raccolti sul campo)	Raccolta interna/sul campo	N/A	Fonte dettagliata in Metodi
CUDA / cuDNN	NVIDIA	https://developer.nvidia.com/cuda-zone	CUDA 11.x; corrispondenza cuDNN
Mainframe DAQ	Keysight	DAQ970A	DMM a 6½ cifre; USB/LAN
Disidratante (indicativo)	W.A. Hammond Drierite	23001	Solfato di calcio; 8 mesh; 1 libbra
Pompa ad aria a diaframma	KNF	https://www.knf.com	Fornitura continua d'aria; Flusso regolabile
Camice da laboratorio FR	Baluardo	KEL2 (serie)	Conforme alla NFPA 2112
Cromatografo a gas	Tecnologie Agilent	G3540A (Sistema 8890 GC)	sistema GC; EPC; fino a 2 ingressi / 4 rivelatori
Guanti resistenti al calore	Ansell	43-113	Intermittente fino a ~350 ° C
Aria ad alta purezza	Air Liquide / Airgas	https://www.airgas.com/solutions/specialty-gases/pure-gases/alphagaz	≥ Purezza del 99,99%
IDE	JetBrains / Microsoft	https://www.jetbrains.com/pycharm/ ; https://code.visualstudio.com/download	PyCharm / VS Code
Filtri inline	Swagelok	https://www.swagelok.com/downloads/webcatalogs/en/ms-01-92.pdf	Elementi SS sinterizzati 0.5– 15 & micro; m
Termocoppie di tipo K	OMEGA	https://www.omega.com	Tipo K (NiCr– NiSi)
Regolatore di flusso di massa (0– 200 sccm)	Alicat Scientific	MC-200SCCM-D	serie MC; ± (0,8% rdg + 0,2% FS)
Gas di calibrazione multicomponente	Messer	https://specialtygases.messergroup.com/standard-gas-mixtures	Concentrazione personalizzata; Certificato
Sistema operativo	Microsoft	https://www.microsoft.com/en-us/software-download/windows11	Windows 11
Sistema operativo	Canonico	https://ubuntu.com/download/desktop	Ubuntu LTS (22.04/24.04)
Tubi PTFE/PFA	Swagelok	https://products.swagelok.com/en/all-products/hoses-flexible-tubing/ptfe-pfa-core-hose/c/716?clp=true	Resistente chimicamente; 1/16– 1/4 in OD
Python	Python Software Foundation	https://www.python.org/downloads/	Versione 3.8
Barca campione di quarzo	MTI Corporation	EQ-QB-1017 (dimensione di esempio)	~1200 ° Temperatura operativa C
Occhiali di sicurezza	3M	93506P1-DC (esempio)	Schizzo chimico; Opzioni anti-annebbiamento
Tubi in acciaio inossidabile senza giuntura	Swagelok	https://www.swagelok.com/downloads/webcatalogs/en/ms-01-181.pdf	316/316L; 1/16– 1/4 in OD
Raccordi e raccordi in acciaio inossidabile Ghiera	Swagelok	https://products.swagelok.com/en/all-products/fittings/tube-fittings-adapters/c/154?clp=true	316/316L; doppia ghiera
Regolatore di temperatura	Eurotherm	3216	PID a singolo loop; Rampes/allarmi programmabili
TensorFlow	Google	https://www.tensorflow.org	Versione 2.6
Modulo termocoppia USB	NI (Strumenti Nazionali)	781314-01 (USB-TC01)	K/J/T; Software di logging
Misuratore di flusso ad area variabile (Visi-Float)	Strumenti Dwyer	VFA-2-EC-SS (0.2– 2 SCFH Air)	Intervallo a basso flusso; Lettura diretta
Workstation GPU	NVIDIA	900-1G136-2530-000 (Edizione Founders)	GeForce RTX 4090, 24 GB GDDR6X (FE)