[发明专利]一种基于深度学习的煤质在线检测分析系统及方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的煤质在线检测分析系统，其特征在于，包括：探测器，控制器；

所述探测器，用于在所述控制器的控制下向待检测煤炭发射X射线，并读取所述待检测煤炭激发出的特征荧光，得到所述待检测煤炭的实时能量谱；

所述控制器，用于获取所述待检测煤炭的实时能量谱；获取待检测煤炭的实时能量谱；并对实时能量谱进行解谱，得到所述待检测煤炭的每个元素对应的含量值；获取所述待检测煤炭的实验室检测成分数据，将所述实验室检测成分数据与所述每个元素对应的含量值作为训练样本输入到深度学习样本进行训练，得到煤炭成分分析模型；所述实验室检测成分数据，包括：所述待检测煤炭的灰分、硫份、挥发分；利用所述煤炭成分分析模型对后续的待检测煤炭的成分进行分析，得到成分结果；

还包括：雪橇板；

所述探测器安装于所述雪橇板上方；所述雪橇板设置于运煤皮带的上方；所述雪橇板的翘起端朝向煤炭移动的反方向；

所述雪橇板与可调节固定臂的第一端铰接，所述可调节固定臂的第二端与龙门架铰接；

还包括：煤炭移动探测器，用于探测运煤皮带上是否有煤料运输；并将探测结果发送到所述控制器；

所述煤炭移动探测器为角度传感器；

所述角度传感器设置于所述雪橇板上，用于探测运煤皮带运行时，所述雪橇板的倾斜角度，并将所述倾斜角度传送到所述控制器；

所述控制器，还用于判断所述倾斜角度是否超过预设角度；如果所述倾斜角度超过预设角度，则启动煤炭成分实时检测的步骤。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的煤质在线检测分析系统，其特征在于，

所述探测器，包括：具有空腔的外壳，设置于所述空腔内部的X射线管、X射线准直器与窗口、X射线探测器、探测器窗口、散热装置；

所述X射线管通过所述X射线准直器与窗口向待检测煤炭发射X射线；

所述X射线探测器通过所述探测器窗口读取所述待检测煤炭激发出的特征荧光，得到所述待检测煤炭的实时能量谱。

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的煤质在线检测分析系统，其特征在于，

所述散热装置，包括：水冷散热装置、半导体制冷散热装置、风冷散热装置。

4.根据权利要求1至3任一项所述的基于深度学习的煤质在线检测分析系统，其特征在于，还包括：温度控制系统，设置于所述探测器的散热装置；

所述温度控制系统，根据所述探测器内的实时温度控制所述散热装置对所述探测器内部进行散热冷却。

5.一种基于深度学习的煤质在线检测分析方法，应用于如权利要求1至4任一项所述的基于深度学习的煤质在线检测分析系统，其特征在于，包括：

获取待检测煤炭的实时能量谱；并对实时能量谱进行解谱，得到所述待检测煤炭的每个元素对应的含量值；

获取所述待检测煤炭的实验室检测成分数据，将所述实验室检测成分数据与所述每个元素对应的含量值作为训练样本输入到深度学习样本进行训练，得到煤炭成分分析模型；所述实验室检测成分数据，包括：所述待检测煤炭的灰分、硫份、挥发分；

利用所述煤炭成分分析模型对后续的待检测煤炭的成分进行分析，得到成分结果。

6.根据权利要求5所述的基于深度学习的煤质在线检测分析方法，其特征在于，

所述对实时能量谱进行解谱，得到所述待检测煤炭的每个元素对应的含量值，包括：

将谱数据按能量高低划分成n个能窗，利用仪器的响应系数a_ij，建立能窗计数率Ni与核素含量Yj的关系，j表示元素的下标，m为元素个数；

最小二乘法求解方程组，使得统计误差ε_i的平方和最小，使Yj取得最优值：

使Ro最小，可得到方程组：

求解Y的数值，得到每个元素含量。