[发明专利]一种基于X射线煤质多元素的配煤分类建模方法

说明书

本发明公开了一种基于X射线煤质多元素的配煤分类建模方法，涉及选煤厂智能控制技术领域，通过获得至少一种煤源的煤质多元素组分，将所有煤源的煤质多元素组分组成多元素组分集，对多元素组分集数据进行算法处理，建立煤源分类模型，基于煤源分类模型，对待分类煤源的多元素组分进行分析处理，得到待分类煤源的分类结果，再根据分类结果，控制驱动装置，将待分类煤源运输到相应位置进行存储，实现了煤质的实时检测与煤源判别。

技术领域

本发明涉及选煤厂智能控制技术领域，尤其是涉及一种基于X射线煤质多元素的配煤分类建模方法。

背景技术

煤炭分选是煤炭行业高质量发展的核心环节，采用智能化技术，提升煤炭分选的过程控制与智能控制，是当下智能化选煤厂建设的重点内容。配煤是选煤厂经常遇到的典型场景，配煤产生的背景主要有以下两种情形，分别是选前配煤和选后配煤，当然选前配煤和选后配煤的目标还是有显著差异；选前配煤主要考虑满足分储和均质化两个问题，核心是为分选创造条件；选后配煤则是满足产品质量要求，比如灰分、硫分、发热量的要求等等。

煤炭分选之前是原煤准备阶段，这时通常遇到的场景是原煤来源不同，对于中央型选煤厂和群矿型选煤厂这个问题尤为突出，特别是不同来源煤种的可选性不同，硫分、粘结指数指标等也不同，对于选煤分选环节来讲，如果原煤准备阶段不处理好这个问题，后续将使得整个分选过程恶化，根本无法取得合格产品，或以牺牲选煤厂最大利益为代价。

原煤准备阶段配煤的基本问题，包括原煤分储。理想情况下，原煤分储可通过井下开采来完成，但这个条件往往无法满足，如何对运至选煤厂的来煤，进行煤质实时检测与煤源判别，一直是一个卡脖子的技术难题。

因此，如何对煤源进行分类，是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于X射线煤质多元素的配煤分类建模方法，采用分析仪采集煤源的多元素组分，对多个煤源的多元素组分数据，进行LSSVM算法处理，获得煤源分类模型，基于煤源分类模型，对待分类煤源的多元素组分进行分析，从而实现对煤源的分类，根据分类结果，对煤源进行分储，实现了煤质的实时检测与煤源判别。

第一方面，本发明的上述发明目的通过以下技术方案得以实现：

一种基于X射线煤质多元素的配煤分类建模方法，获得至少一种煤源的煤质多元素组分，将所有煤源的煤质多元素组分组成多元素组分集，对多元素组分集数据进行算法处理，建立煤源分类模型。

本发明进一步设置为：采用X射线煤质多元素分析仪，获得各煤源的煤质元素组分，对元素组分集数据进行LSSVM算法处理，建立煤源分类模型。

本发明进一步设置为：设煤质多元素组分包括Q种元素，煤源种类为N，以煤质多元素组分作为Q维输入向量，建立非线性函数，将输入空间映射到特征空间；基于结构化风险最小原则，构造拉格朗日函数，求解优化问题，设置问题最优解的条件，求解得到核函数，建立煤源分类模型。

本发明进一步设置为：基于结构化风险最小化原则，将评估问题描述为优化问题，建立优化函数：

（2）；

式中，是正则化函数，是一个非负正则化参数，决定了模型的精度和复杂性之间的权衡，表示实际值和预测值之间的回归误差。

本发明进一步设置为：构造拉格朗日函数如下式所示：

（3）；

式中，(i=1，2，...，N)表示拉格朗日乘数，分别对、、和进行偏微分，将所有导数设置为零，得到优化问题的最优解条件为：

（8）；

式中，，，，表示一个N*N核函数的对称矩阵。

本发明进一步设置为：核函数如下式所示：

（9）；