[发明专利]一种环保节能无烟型煤及制备方法

摘要

本发明属于煤炭生产领域，公开了一种环保节能无烟型煤及制备方法，采用洗煤厂副产品煤泥、农作物加工的生物质粉或其碳化物，按一定比例与煤混合；然后送入高压磨机中混合研磨至400‑500目；再送入活化器中活化3‑5小时，并加入少量水分使物料润湿；在氧化罐中通空气氧化24‑48小时；S105在搅拌器中搅拌塑化成团；然后将团料送入成型机中成型。本发明方法可以使无烟煤易燃、火焰大、燃烧时间长，转化率较高、有害气体较少，生产成本较低，不受区域条件影响；智能化程度高。

主权项

一种环保节能无烟型煤的制备方法，其特征在于，所述环保节能无烟型煤的制备方法包括：送入活化器中活化3小时～5小时，并加入少量水分使物料润湿；所述活化器中分别镶嵌有温度采集模块、图像采集模块、控制模块及显示模块；所述温度采集模块、图像采集模块及显示模块通过无线或有线连接控制模块；所述温度采集模块的信号采集方法包括：根据红外光谱辐射得到活化器内温度参数，红外光谱发射率在所选定的波长处与温度有近似相同的线性关系，即：εi2＝εi1[1+k(T2‑T1)]式中，εi1是波长为λi，温度为T1时的光谱发射率；εi2是波长为λi，温度为T2时的光谱发射率；T1、T2分别为两个不同时刻的温度；k为系数；Vi1为第一个温度T1下的第i个通道的输出信号，Vi2为第一个温度T2下的第i个通道的输出信号，T1温度下的发射率εi1∈(0,1)，通过随机选取一组εi1，由下式计算在参数εi1下实际得到的Ti1：设k∈(‑η,η)，通过随机选取一个k，在第二个温度T2下的发射率εi2的表达式为：由下式计算在参数εi1下实际得到的Ti2：所述控制模块对图像采集模块传输的图形信息通过脉冲耦合神经网络模型对图像进行检测，利用网络特性使灰度为Sijmax的像素点火激活，再进行第二次脉冲耦合神经网络迭代处理，把介于[Sijmax/1+βijLij,Sijmax]间的像素捕获激活，使两次激活的像素点对应的Yij输出为1；然后对原噪声污染图像反白处理，再对处理后的图像Sij按前述进行迭代处理，并使对应的输出Yij＝1，利用图像噪声像素与周围像素相关性小，灰度差别大特性，当一个神经元的激发没有引起所在区域附近大多数神经元的激发时，就说明该神经元对应像素可能是噪声点；初步甄别出Yij＝0对应的像素点为图像的信号点，予以保护；对Yij输出为1的像素点在3*3模板B范围内统计以输出Yij＝1为中心邻域元素值为1的个数NY判别归类：1≤NY≤8，为噪声点，当NY＝9，判定为图像像素点；图像还进行自适应加权滤波器噪声滤波，自适应加权滤波器噪声滤波的实现方法；当脉冲输出Yij＝1且NY＝1～8，NY是当在3*3模板B中为1个数，选取滤波窗口M，对噪声污染图像Sij的自适应滤波，滤波方程为：式中，xrs是滤波窗口中对应像素的系数，Srs为滤波窗口中对应像素的灰度值，fij为滤波窗后窗口中心输出值：式中Dij为方形滤波窗口M中像素灰度中值，Ωij滤波窗口中心灰度差绝对均值，max为求其中最大值；选取滤波窗口M选取大小为m*m的滤波窗口M，窗口大小的选取原则是：双结构元素数学形态学第二级滤波的具体方法：残留脉冲噪声的图像为f，E为结构元素SE，则膨胀有如下关系式：式中为膨胀运算符，F和G分别是f和E的定义域，x‑z为位移参数；上式膨胀关系是将与物体接触的所有背景点都合并到物体中，使边界向外部扩张的过程，填补物体中的洞孔；上式为腐蚀运算，腐蚀是消除边界点，边界向内部收缩，同时在腐蚀膨胀的基础上，再结合形态学的开闭运算：