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题名煤炭机器人智能制样系统性能分析与试验研究
被引量：12
- 1
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作者
周媛
周璐
王永超
罗陨飞
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机构
力鸿智信(北京)科技有限公司
中国质量检验协会煤炭专业委员会
北京华夏力鸿商品检验有限公司沧州渤海新区分公司
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出处
《中国煤炭》
2019年第7期44-51,共8页
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文摘
煤炭机器人智能制样系统是以机器人为作业载体,将传统制样设备进行智能化和信息化升级,可实现自感知、自判断、自适应、自执行、自学习的完全无人值守的制样系统.介绍了煤炭机器人智能制样系统的结构组成、工作流程和有关应用性能,对入料和留样质量、出料粒度及过筛率、精密度、灰分偏倚等指标进行了试验,并对发热量指标进行了偏倚测定.研究结果表明,该系统的精密度和偏倚都达到了煤样的制备方法(GB474-2008)和煤炭机械化采样(GB/T19494 3-2004)标准规定的要求,并且与人工制样结果无显著性差异.该系统的成功推广应用可降低人工制样的劳动强度,可以有效地规避人为因素的影响,为智慧矿山建设奠定良好基础.
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关键词
煤炭机器人
智能制样系统
发热量检测
煤炭样品制备
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Keywords
coal robot
intelligent sample preparation system
calorific value test
coal sample preparation
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分类号
TD45
[矿业工程—矿山机电]
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题名民用煤质量控制及国家标准解读
被引量：8
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作者
罗陨飞
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机构
全国煤炭标准化技术委员会
中国质量检验协会煤炭专业委员会
力鸿智信(北京)科技有限公司
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出处
《中国煤炭》
2019年第2期14-18,共5页
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文摘
基于我国民用煤燃烧和污染排放的特点和基本情况,提出了民用煤质量控制和优质煤替代的治理对策,系统分析了已发布的民用煤质量控制方面相关政策法规和地方标准,详细介绍了我国商品煤质量标准体系及已发布的民用煤质量国家标准的主要内容,并对民用煤质量主要控制指标进行了深入讨论。民用煤质量标准的提出和研究制定,对于提升国内民用煤质量,严控劣质散煤流向民用市场,提高煤炭利用效率、减少污染排放具有十分重要的意义。
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关键词
民用煤
质量控制
优质煤替代
国家标准
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Keywords
civil coal
quality control
high quality coal substitute
national standard
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分类号
TD-9
[矿业工程]
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题名煤炭机器人制样技术的研究与实践应用
被引量：13
- 3
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作者
罗陨飞
周媛
姜英
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机构
力鸿智信(北京)科技有限公司
中国质量检验协会煤炭专业委员会
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出处
《煤质技术》
2019年第5期38-42,共5页
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文摘
对煤炭自动制样技术的发展历程进行回顾和总结,并从系统布局、工艺流程及实际应用等方面对机器人智能制样系统进行全面介绍。典型智能机器系统在感知、思维、效应方面全面模拟人并具有自动识别、判断和规划功能,可极大提高制样工作效率、维护工人作业健康、满足国标GB/T474和GB/T19494.2中精密度和偏倚要求、降低人为误差的影响,其既可作为作业工具又能成为管理工具的智能化制样设备。
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关键词
煤炭检测
采制样
智能机器人
自动制样系统
精密度
偏倚要求
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Keywords
coal detection
sampling and sample preparation
intelligent robot
automatic sample preparation system
precision
bias requirement
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分类号
TQ531
[化学工程—煤化学工程]
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名动力用煤产品质量国家监督抽查结果与分析
被引量：1
- 4
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作者
倪琳
崔小峰
李衍方
周媛
王丹
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机构
徐州市质量技术监督综合检验检测中心
江苏省煤炭及煤化工产品质量监督检验中心
力鸿智信(北京)科技有限公司
中国质量检验协会煤炭专业委员会
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出处
《检验检疫学刊》
2019年第6期28-31,35,共5页
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文摘
本文从生产企业所在地、企业规模、生产企业类型等方面阐述了国家动力用煤产品质量监督抽查的概况,统计、分析得出监督抽查企业及其产品的合格率情况。在检验项目方面分析得出不合格项为灰分和氟含量,并对质量监督抽查结果产生的原因加以分析,提出了开展燃煤监督抽查工作的建议,为完善、规范煤炭质量监督抽查工作以及合理利用煤炭资源提供了方向和思路。
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关键词
动力用煤
产品质量
监督抽查
合格率
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Keywords
Power Coal
Product Quality
Supervision and Spot Checking
Qualification Rate
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分类号
TQ533
[化学工程—煤化学工程]
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题名船舶水尺智能识别技术的研究与进展
被引量：12
- 5
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作者
张帅
朱学海
罗陨飞
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机构
力鸿智信(北京)科技有限公司
中国质量检验协会煤炭专业委员会
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出处
《检验检疫学刊》
2019年第1期101-104,共4页
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文摘
目前,船舶水尺计重中确定吃水线数值的方法主要是人工观测吃水线,通过目测凭借经验确定,结果受人为因素影响较大。针对此类方法带来的问题,相关行业陆续对水尺计重方式进行了优化。论文对人工观测吃水方法及智能水尺识别技术进行了比对分析,总结了不同智能化识别方法的发展进程和技术特点,最后对最新研制出的基于机器视觉和深度学习等智能识别技术的智能水尺测定系统进行了介绍,该系统鉴定结果准确可靠。
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关键词
水尺计重
船舶水尺
人工观测
智能识别
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Keywords
Checking Weight by Draft
Ship Draft Gauge
Artificial Observation
Intelligent Recognition
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分类号
U693.4
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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