【摘 要】
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煤矸石作为煤炭开采过程中的主要固体废弃物,增大了重选和浮选工序的困难程度,如何从原煤中有效的去除矸石是选煤过程中的重要问题。而针对这一问题,本文对煤矸石在X射线下的分选机理进行了试验研究。本文以X射线智能分选设备为试验平台,首先介绍了设备的结构原理和工作过程,阐述了X射线与物质作用的原理和四大效应,说明了 X射线分选煤矸石的实质是射线与煤和矸石内部不同的微观原子的核外电子发生的作用,并以此为依据进
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煤矸石作为煤炭开采过程中的主要固体废弃物,增大了重选和浮选工序的困难程度,如何从原煤中有效的去除矸石是选煤过程中的重要问题。而针对这一问题,本文对煤矸石在X射线下的分选机理进行了试验研究。本文以X射线智能分选设备为试验平台,首先介绍了设备的结构原理和工作过程,阐述了X射线与物质作用的原理和四大效应,说明了 X射线分选煤矸石的实质是射线与煤和矸石内部不同的微观原子的核外电子发生的作用,并以此为依据进行试验。其次设计了不同分割算法对煤矸石成像图像的分割试验,该试验为了提高机器对成像后图片矿物区域信息提取的精度保证后续试验数据的准确度,用迭代式阈值分割,OTSU阈值分割,全局阈值分割,最大熵阈值分割,交叉熵阈值分割对石墨、石英、高岭土、蒙脱石的成像图像进行分割,用DICE,RVD,VOE三种标准评价算法处理分割后的图像,得到每种算法的评价指标,再用煤和矸石做验证试验。结果表明,最大熵阈值分割算法能够成功识别并且提取出目标矿物,效果最好。然后进一步设计单一矿物和混合矿物成像的试验,该试验根据煤岩学,详细分析了煤和矸石的矿物组分和元素成分,用石墨代替有机族中的碳元素,石英、高岭土、蒙脱石三种纯矿物代替煤中的矿物质,制成四种单一矿物样品和若干混合矿物的样品,从宏观上研究了单一矿物和混合矿物灰度值随厚度变化的规律,微观上研究了灰度值和像素体积电子数变化的规律,建立了原子层面上的灰度模型,并且对混合矿物的模型进行了数学推导、验证,将单一矿物和混合矿物的模型进行了融合,结果表明混合矿物中某一种物质的含量降至0时,混合矿物的灰度值不同于单矿物,原因是混合矿物的X射线系数不会立即发生变化。此外随着煤中碳含量的增加和煤矸石中石英含量的增加,X射线衰减的变化率不同,揭示了基于X射线识别煤矸石的机理。上述试验表明用模拟煤中矿物组分的方法进行试验,其结果解揭示了 X射线识别煤矸石的机理,对光电智能煤矸分选的发展具有一定参考意义。图[53]表[28]参[79]
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