本发明专利技术公开了一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，涉及煤炭检测技术领域，该系统包括：粒度分层与采样点选取单元、权重设置与密度优化单元、特性预测与样本分类单元、特征提取与检测策略优化单元及关联性分析与预警机制单元；权重设置与密度优化单元，用于基于历史检测数据，为每个选取的煤炭采样点设置相应的权重，并利用设置的权重优化采样密度，获取煤炭样本数据；特性预测与样本分类单元，用于利用高斯过程回归算法，对未采样区域的煤质特性进行预测，并通过模糊聚类算法将获取的煤炭样本数据划分为若干个煤炭类别。本发明专利技术通过图像处理技术实现煤炭的粒度分层，并精确选取采样点，显著提升了煤炭采样的精度和代表性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及煤炭检测，具体来说，涉及一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统。
技术介绍
1、煤炭作为传统而重要的能源，在全球能源结构中占据着不可或缺的地位。其品质不仅直接关系到发电效率与工业生产成本，更深刻影响着环境保护成效。随着全球经济的发展和技术的进步，对煤炭质量的要求日益提高，不同用途的煤炭需要满足严格的标准和规格。因此，确保煤炭产品质量成为煤炭工业中的关键任务之一。
2、为了保证煤炭符合既定的质量标准，对其进行精确的取样和全面的检测是必不可少的步骤。目前，煤炭检测领域主要依赖人工采样和传统的实验室分析手段；然而，这种做法存在一系列显著的局限性：
3、（1）采样代表性不足：由于煤炭颗粒大小不均一，人工采样的随机性和操作者的主观判断可能导致样本不能准确反映整个煤堆或批次的真实特性，造成检测结果偏差。
4、（2）误差较大：手工操作不可避免地引入了人为因素，增加了采样误差的风险。
5、（3）效率低下：传统的人工采样和实验室测试过程繁琐，耗时长，难以快速响应市场变化和生产需求。
6、（4）缺乏实时性和自动化：传统的检测方法通常不具备实时监测能力，无法提供即时反馈，且自动化程度低，限制了数据处理速度和精度。
7、（5）多粒度层级检测困难：传统检测手段难以针对不同粒度级别的煤炭进行全面、系统的分析，这限制了对煤炭物理和化学性质的深入了解。
8、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
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p>1、针对相关技术中的问题，本专利技术提出一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。2、为此，本专利技术采用的具体技术方案如下：
3、一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，该系统包括：粒度分层与采样点选取单元、权重设置与密度优化单元、特性预测与样本分类单元、特征提取与检测策略优化单元及关联性分析与预警机制单元；
4、粒度分层与采样点选取单元，用于运用图像处理技术，对煤炭进行粒度分层，并在每个粒度层级中选取煤炭采样点；
5、权重设置与密度优化单元，用于基于历史检测数据，为每个选取的煤炭采样点设置相应的权重，并利用设置的权重优化采样密度，获取煤炭样本数据；
6、特性预测与样本分类单元，用于利用高斯过程回归算法，对未采样区域的煤质特性进行预测，并通过模糊聚类算法将获取的煤炭样本数据划分为若干个煤炭类别；
7、特征提取与检测策略优化单元，用于对每个煤炭类别进行主成分分析，提取煤质特征，并结合综合效能选择最优煤质检测策略；
8、关联性分析与预警机制单元，用于根据最优煤质检测策略，挖掘煤炭粒度层级与煤质特性之间的关联性，并对关联系结果执行异常检测，基于异常检测结果定义煤质预警机制。
9、可选地，粒度分层与采样点选取单元包括：图像采集与预处理模块、图像分割模块、粒度分析模块及特征提取与采样点选取模块；
10、图像采集与预处理模块，用于利用摄像机采集煤炭的图像数据，并对图像数据进行预处理；
11、图像分割模块，用于利用图像分割算法将预处理后的图像数据划分为若干图像块；
12、粒度分析模块，用于利用卷积神经网络算法对每个图像块进行粒度分析，识别出煤炭颗粒的大小分布，并基于识别结果，将图像块划分为不同的粒度层级；
13、特征提取与采样点选取模块，用于在每个粒度层级中，提取煤炭颗粒的特征数据，并基于提取的特征数据，利用采样点选择算法在每个粒度层级中选取煤炭采样点。
14、可选地，图像采集与预处理模块包括：图像采集子模块、灰度化与二值化处理子模块、均值滤波去噪子模块及标准化处理子模块；
15、图像采集子模块，用于根据煤炭检测需求，利用摄像机采集煤炭的图像数据；
16、灰度化与二值化处理子模块，用于对采集到的图像数据执行灰度化处理，得到灰度图像数据，并利用阈值分割算法将灰度图像数据转换为二值图像数据；
17、均值滤波去噪子模块，用于对二值化后的图像数据应用均值滤波算法进行去噪处理；
18、标准化处理子模块，用于对去噪处理后的二值图像数据进行标准化处理。
19、可选地，在每个粒度层级中，提取煤炭颗粒的特征数据，并基于提取的特征数据，利用采样点选择算法在每个粒度层级中选取煤炭采样点包括：
20、s11、在每个粒度层级中，利用特征提取算法提取煤炭颗粒的特征数据；
21、s12、基于提取的特征数据，在每个粒度层级中随机生成若干个包括采样点集合的初始种群；
22、s13、为每个粒度层级定义适应度函数，并利用适应度函数计算初始种群中每个采样点集合的适应度值；
23、s14、基于计算得到的适应度值，利用轮盘赌选择算法从初始种群中选取最优个体作为父代，并对选取的父代个体执行交叉操作，生成包含新采样点集合的子代个体；
24、s15、对每个粒度层级的子代个体执行变异操作，并用子代个体替换父代个体，得到新的种群；
25、s16、重复执行步骤s14至步骤s15，直至达到预设的迭代次数，并从最终种群中选取适应度值最高的采样点集合作为对应粒度层级的煤炭采样点。
26、可选地，特征提取算法的公式为：
27、；
28、式中，δi表示第i个煤炭颗粒的特征数据；i表示特征数据的数量；n表示项数的索引值；m表示二项式系数的索引值；l表示二项式系数；μi-m，m表示归一化中心矩。
29、可选地，权重设置与密度优化单元包括：历史数据与预处理模块、关联性分析与权重设置模块、采样密度优化模块及采样点调整与样本获取模块；
30、历史数据与预处理模块，用于从各煤炭采样点收集历史检测数据，并对历史检测数据进行预处理；
31、关联性分析与权重设置模块，用于利用统计分析算法与机器学习算法，分析预处理后的历史检测数据与特征数据之间的关联性，并基于分析结果，为每个采样点设置相应的权重；
32、采样密度优化模块，用于结合设置后的权重与选取的煤炭采样点，利用模拟退火算法优化采样密度；
33、采样点调整与样本获取模块，用于基于优化后的采样密度，调整每个粒度层级中的采样点，并利用调整后的采样点进行煤炭采样，获取煤炭样本数据。
34、可选地，利用高斯过程回归算法，对未采样区域的煤质特性进行预测，并通过模糊聚类算法将获取的煤炭样本数据划分为若干个煤炭类别包括：
35、s21、根据高斯过程回归算法，选取核函数，基于选取的核函数构建高斯过程回归模型，并利用历史检测数据对高斯过程回归模型进行训练；
36、s22、基于获取的煤炭样本数据与未采样区域的空间关系，结合训练完成后的高斯过程回归模型，对未采样区域的煤质特性进行预测，输出预测结果；
37、s23、基于预测结果，利用模糊聚类算法初本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，该系统包括：粒度分层与采样点选取单元、权重设置与密度优化单元、特性预测与样本分类单元、特征提取与检测策略优化单元及关联性分析与预警机制单元；
2.根据权利要求1所述的一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，所述粒度分层与采样点选取单元包括：图像采集与预处理模块、图像分割模块、粒度分析模块及特征提取与采样点选取模块；
3.根据权利要求2所述的一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，所述图像采集与预处理模块包括：图像采集子模块、灰度化与二值化处理子模块、均值滤波去噪子模块及标准化处理子模块；
4.根据权利要求3所述的一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，所述在每个粒度层级中，提取煤炭颗粒的特征数据，并基于提取的特征数据，利用采样点选择算法在每个粒度层级中选取煤炭采样点包括：
5.根据权利要求4所述的一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，所述特征提取算法的公式为：
6.根据权利要求1所述的一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，所述权重设置与密度优化单元包括：历史数据与预处理模块、关联性分析与权重设置模块、采样密度优化模块及采样点调整与样本获取模块；
7.根据权利要求1所述的一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，所述利用高斯过程回归算法，对未采样区域的煤质特性进行预测，并通过模糊聚类算法将获取的煤炭样本数据划分为若干个煤炭类别包括：
8.根据权利要求7所述的一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，所述隶属度的计算公式为：
9.根据权利要求1所述的一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，所述综合效能包括：检测精度、检测时间及检测成本。
10.根据权利要求1所述的一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，所述关联性分析与预警机制单元包括：数据收集模块、关联性挖掘模块、量化影响模块、异常检测执行模块及煤质预警定义模块；
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【技术特征摘要】
1.一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，该系统包括：粒度分层与采样点选取单元、权重设置与密度优化单元、特性预测与样本分类单元、特征提取与检测策略优化单元及关联性分析与预警机制单元；
2.根据权利要求1所述的一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，所述粒度分层与采样点选取单元包括：图像采集与预处理模块、图像分割模块、粒度分析模块及特征提取与采样点选取模块；
3.根据权利要求2所述的一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，所述图像采集与预处理模块包括：图像采集子模块、灰度化与二值化处理子模块、均值滤波去噪子模块及标准化处理子模块；
4.根据权利要求3所述的一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，所述在每个粒度层级中，提取煤炭颗粒的特征数据，并基于提取的特征数据，利用采样点选择算法在每个粒度层级中选取煤炭采样点包括：
5.根据权利要求4所述的一种煤炭多粒度层级采样及综合检测系统，其特征在于，所述特...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨培培，王强，赵军会，
申请(专利权)人：晋城市综合检验检测中心，
类型：发明
国别省市：
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