煤中富含包含稀土元素在内的几十种元素,对煤中稀土元素进行提取,将极大程度上缓解现有稀土元素供应压力。文章选取准能集团哈尔乌素选煤厂煤样,研究了煤中稀土元素含量随密度变化情况,结果表明,煤样中稀土含量最高的密度级为1.8～1.9g/cm³。利用3D-XRM对不同密度级的样品进行了测试,得到了每个密度级的X射线成像图、飞秒计数值以及射线的透过率。利用机器学习的方式,以飞秒计数值、灰度值作为输入层,射线透过率作为输出层,并进行神经网络模型的预测,得出每个密度级的预测模型。预测值与试验值的回归分析表明,预测误差在1.5%以内,其相关系数R为0.9527,预测结果较为准确。

1 试验材料与设备
1.1 煤样性质
1.2 试验设备
2 X射线识别结果
2.1 稀土元素与煤中矿物元素附着关系
2.2 不同密度级煤炭X射线吸收特性
2.3 富稀土元素煤智能识别研究
2.3.1 前馈神经网络原理
2.3.2 模型预测结果
3 结 论