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[发明专利]一种多孔介质气固界面热传递系数测试计算方法-CN202310487978.4在审
发明人：宋泽阳;赵重保;惠绍棠;张浩;叶亭君 -专利权人：西安科技大学
申请日： 2023-05-03 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G01N25/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种多孔介质气固界面热传递系数测试计算方法，包括步骤：一、通过在阴燃反应容器实验系统中进行多孔介质物料的阴燃反应实验，测得多孔介质物料固体的温度和多孔介质物料中气体的温度，并传输给计算机；二、在计算机上构建阴燃反应的数值模拟模型，并设置能量方程和目标函数；三、设置数值模拟模型的初始条件和边界条件；四、根据设置的边界条件、能量方程和目标函数进行计算，得到多孔介质气固界面热传递系数。本发明实现了气固温度的分开测量，避免了通过传统方法带来的多个未知参数，使得热传递系数的计算便捷且精确。
一种多孔介质界面传递系数测试计算方法

[发明专利]基于机器学习的煤自燃倾向性预测方法-CN202210399315.2在审
发明人：宋泽阳;张利冬;赵珊珊;王瑶涵;张浩;惠绍棠 -专利权人：西安科技大学
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例公开了基于机器学习的煤自燃倾向性预测方法。该方法包括：获取样本集；将样本集划分为训练集、验证集和测试集；基于训练集，利用机器学习方法(多层感知机(MLP)或者随机森林(RF))构建煤自燃交叉点温度回归预测模型；基于训练集和验证集得到模型的学习曲线，评估模型所处状态；基于测试集，利用模型得到煤自燃交叉点温度，并预测煤自燃倾向性风险等级。本方案能够通过机器学习模型表示复杂的物理化学过程和外部因素的影响，构建关于交叉点温度和涉及煤的固有属性和外部因素的回归预测模型，采用K‑fold交叉验证法和网格搜索法来提高模型的拟合能力和泛化能力，从而预测煤自燃交叉点温度，适用性广并且预测结果准确。
基于机器学习自燃倾向性预测方法