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焦化企业粉尘来源与防治措施探讨
被引量:
1
1
作者
贡梓真
任美学
《安全、健康和环境》
2024年第2期52-54,共3页
针对焦化企业因“以煤产焦”生产特性导致职工粉尘职业病危害的问题,通过分析焦炭生产过程中备煤阶段、炼焦阶段、干熄焦阶段的粉尘来源,介绍焦炭生产现场除尘治理地实践,以及防护用品发放及使用、粉尘危害防治与管理、防尘宣传和专题...
针对焦化企业因“以煤产焦”生产特性导致职工粉尘职业病危害的问题,通过分析焦炭生产过程中备煤阶段、炼焦阶段、干熄焦阶段的粉尘来源,介绍焦炭生产现场除尘治理地实践,以及防护用品发放及使用、粉尘危害防治与管理、防尘宣传和专题培训、职业健康监护与职业卫生档案管理4个方面的焦化企业粉尘防治管理实践进行探讨,通过以上方面在企业中的实践,使得焦化企业粉尘治理效果提高明显,为实现清洁生产,保护职工身体健康,为焦化企业的粉尘治理提供参考。
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关键词
粉尘防治
焦化企业
劳动防护
职业危害
除尘系统
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职称材料
基于随机搜索优化XGBoost的瓦斯涌出量预测模型
被引量:
12
2
作者
马恒
任美学
高科
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期129-134,共6页
为防治瓦斯灾害,解决井下瓦斯涌出量在预测过程中因影响因素繁多带来的精度较低问题,提出1种基于套索(Lasso)回归与随机搜索优化极限梯度提升(XGBoost)的模型进行瓦斯涌出量预测。以沈阳某煤矿综采面瓦斯涌出量历史数据为例,综合考虑影...
为防治瓦斯灾害,解决井下瓦斯涌出量在预测过程中因影响因素繁多带来的精度较低问题,提出1种基于套索(Lasso)回归与随机搜索优化极限梯度提升(XGBoost)的模型进行瓦斯涌出量预测。以沈阳某煤矿综采面瓦斯涌出量历史数据为例,综合考虑影响瓦斯涌出量的影响因素。首先利用Lasso回归提取对瓦斯涌出量有重要影响的特征数据,作为预测输入;采用随机搜索算法对XGBoost模型4种主要参数进行寻优,选取最优参建立预测模型获得预测指标并分析比较其他模型。研究结果表明:Lasso回归筛选出的影响因素结合随机搜索获得的最优参数组合优化XGBoost比其他模型预测精度更高,平均相对误差为1.53%,均方根误差为0.1403 m^(3)/min,希尔不等系数为0.0132,研究结果可为现场瓦斯管理提供参考依据。
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关键词
随机搜索算法
XGBoost模型
瓦斯涌出量
Lasso回归
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职称材料
题名
焦化企业粉尘来源与防治措施探讨
被引量:
1
1
作者
贡梓真
任美学
机构
鞍钢股份有限公司鲅鱼圈钢铁分公司
出处
《安全、健康和环境》
2024年第2期52-54,共3页
文摘
针对焦化企业因“以煤产焦”生产特性导致职工粉尘职业病危害的问题,通过分析焦炭生产过程中备煤阶段、炼焦阶段、干熄焦阶段的粉尘来源,介绍焦炭生产现场除尘治理地实践,以及防护用品发放及使用、粉尘危害防治与管理、防尘宣传和专题培训、职业健康监护与职业卫生档案管理4个方面的焦化企业粉尘防治管理实践进行探讨,通过以上方面在企业中的实践,使得焦化企业粉尘治理效果提高明显,为实现清洁生产,保护职工身体健康,为焦化企业的粉尘治理提供参考。
关键词
粉尘防治
焦化企业
劳动防护
职业危害
除尘系统
Keywords
dust control
coking enterprises
labor protection
occupational hazards
dust removal system
分类号
X964 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于随机搜索优化XGBoost的瓦斯涌出量预测模型
被引量:
12
2
作者
马恒
任美学
高科
机构
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期129-134,共6页
基金
国家自然科学基金项目(52074148)。
文摘
为防治瓦斯灾害,解决井下瓦斯涌出量在预测过程中因影响因素繁多带来的精度较低问题,提出1种基于套索(Lasso)回归与随机搜索优化极限梯度提升(XGBoost)的模型进行瓦斯涌出量预测。以沈阳某煤矿综采面瓦斯涌出量历史数据为例,综合考虑影响瓦斯涌出量的影响因素。首先利用Lasso回归提取对瓦斯涌出量有重要影响的特征数据,作为预测输入;采用随机搜索算法对XGBoost模型4种主要参数进行寻优,选取最优参建立预测模型获得预测指标并分析比较其他模型。研究结果表明:Lasso回归筛选出的影响因素结合随机搜索获得的最优参数组合优化XGBoost比其他模型预测精度更高,平均相对误差为1.53%,均方根误差为0.1403 m^(3)/min,希尔不等系数为0.0132,研究结果可为现场瓦斯管理提供参考依据。
关键词
随机搜索算法
XGBoost模型
瓦斯涌出量
Lasso回归
Keywords
random search algorithm
XGBoost model
gas emission amount
Lasso regression
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
TD712 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
焦化企业粉尘来源与防治措施探讨
贡梓真
任美学
《安全、健康和环境》
2024
1
下载PDF
职称材料
2
基于随机搜索优化XGBoost的瓦斯涌出量预测模型
马恒
任美学
高科
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022
12
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职称材料
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