深度学习卷积神经网络提升煤泥浮选泡沫夜间分类性能

本篇文章主要探讨了基于卷积神经网络的新型煤泥浮选泡沫图像分类方法在煤炭加工与利用中的应用。针对传统浮选泡沫分类在光照不足环境下效果不佳的问题，研究者提出了一种深度学习技术，通过构建深度卷积神经网络来提升图像分类的准确性。这种网络结构能够自动学习和提取图像特征，同时抑制光照条件变化带来的干扰，实现了浮选泡沫从原始图像到分类结果的端到端处理。 文章的重点在于介绍如何通过优化磨煤机的工作参数，如增大磨煤机磨辊和磨碗衬板间距、调整磨煤机出口折向门开度以及控制循环风量和负荷，来影响煤粉的粒径分布，从而间接影响浮选过程。这些工艺操作是煤炭加工的关键环节，对最终产品质量有着直接影响。 此外，文中还提到了其他影响因素，如系统温度和磨煤机类型（如MPS型中速磨煤机或HP863中速磨煤机），它们在煤粉粒径控制中扮演着重要角色。作者引用了多篇相关领域的学术论文，如循环流化床煤气化技术的研究，以提供理论支持和技术背景。 研究者吕君君的专业背景是煤化工技术，这表明该研究不仅关注浮选过程，还可能涉及更广泛的煤炭工业应用。文章强调了在实际工程环境中，这种卷积神经网络技术的应用可以提高浮选过程的稳定性和效率，尤其是在低光照条件下，显著增强了识别的抗干扰能力。 总结来说，本文的核心内容围绕着如何利用深度学习技术改进煤炭浮选过程中的图像处理，通过调整设备参数和工艺操作，优化煤粉粒度分布，以适应不同的生产环境和需求，提升了煤炭加工行业的技术水平。