煤岩截割性能评估：载荷谱熵模型与特征量分析

"载荷谱细观特征量与截割性能评价的熵模型" 这篇科研论文探讨了在煤岩截割过程中如何通过分析载荷谱的细观特征来评价截割性能。研究主要集中在利用熵理论对载荷谱进行关联性分析，以此评估截割效果。作者提出了一种新的方法，通过提取载荷谱的能量积聚段梯度、幅值增量和能量这三种特征量，来描述煤岩破碎的微观特性，并进一步推演出这些特征与宏观截割性能的关系。 首先，载荷谱的能量积聚段梯度反映了载荷变化的剧烈程度，而幅值增量则体现了载荷的波动情况。这两种特征量结合，能够反映截割过程中煤岩受到的冲击力和剪切力的变化，从而影响破碎效率和能耗。能量特征则考虑了整个截割过程中的能量消耗，它是评价截割效果的关键参数之一。 其次，熵理论在这里被用于分析载荷谱序列的无序度，即熵值的大小。随着滚筒转速的增加，载荷谱熵通常会增大，意味着序列的无序度提高，这通常对应于更复杂的破碎过程和可能更高的粉尘产生。同时，熵值的变化与破碎程度和比能耗等性能指标有正相关关系，也就是说，熵值增大通常意味着破碎效果更好，但能耗也可能增加。 为了验证这一理论，研究者通过实验模拟了不同滚筒转速下的煤岩破碎过程，观察载荷谱特征量熵和综合加权熵的变化。实验结果显示，这些熵模型和算法能有效地反映截割性能，为截割设备的设计和优化提供了理论依据。 该研究提供了一种创新的评价方法，将载荷谱的微观特征与截割性能的宏观指标相结合，为理解和改进煤岩截割工艺提供了新的视角。这种方法不仅有助于优化开采过程，减少能源消耗，还能改善工作环境，降低粉尘污染。对于煤炭行业的研究和实践具有重要意义，为未来的煤炭开采技术发展提供了有价值的参考。