认知无线电在矿井无线传感器网络系统中的应用

为了有效地实现矿井环境监测,将认知无线电(CR)技术和无线传感器网络(WSNs)技术相结合,提出了CR-WSNs新概念。分析了煤矿井下特殊的工作环境,介绍了适用于矿井的CR-WSNs监测系统结构、节点的硬件组成和CR-WSNs模块间的通信,给出了简单的性能测试方案。实际测试结果表明:CR-WSNs比普通WSNs具有更强的抗干扰性能。

矿井无线传感器网络MAC协议的设计与仿真

为了改善无线传感器网络井下应用的网络性能,减少sink节点的拥塞,保证井下无线通信的可靠性,采用分支树理论改进S-MAC协议,设计了一种基于多重分支树的跨层协议,并结合井下的应用环境对协议进行仿真,仿真结果表明,改进的协议在减少拥塞、提高传输速率等方面具有较好的特性。

自然γ射线法在采煤机摇臂自动调高中检测煤层厚度的研究

根据顶板岩层中自然γ射线穿过剩留煤层后其辐射强度逐渐衰减的特性 ,对采用自然γ射线方法检测剩留煤层厚度的理论和实验进行了研究 .建立了剩留煤层厚度与自然γ射线辐射强度衰减量的数学模型 ,通过在水峪煤矿采煤工作面的实测数据 ,证明了数学模型的正确性 .另外对自然γ射线辐射强度衰减量受辐射角度和顶板岩层厚度的影响也进行了较详细地讨论 .

煤炭企业退出战略决策模型及其实证研究

运用技术经济学原理 ,构建煤炭企业退出的战略决策模型和基于神经网络的组合预测模型 ,并将这些模型应用于我国煤炭企业退出战略决策的实际 ,进行了实证研究 .结果表明 :基于神经网络组合预测模型不仅比单一预测方法能够从整体上提高预测精度 ,而且能避免最优组合预测模型有时出现负权重的不足 .而此结果已为 HK集团所采纳并付之于实践的现实 ,又从实践角度证明了所建立的战略决策模型的有效性 .

香蕉筛在国外选矿与选煤厂的应用

简述了新型香蕉筛的优点及原理，介绍了澳大利亚香蕉筛在国外的应用情况。

数据库:采矿工业中大规模使用人工智能的前提

人工智能(AI)的概念近几年来成为人们致力于研究的课题。已经开发出某些人工智能方面的软件,并且在最近8年中得到了广泛的使用,但是对任何工业而言一至少在所有采矿领域内,这些在理想情况下开发的软件很少有实际用途。其主要困难也许并不在于缺少所要解决的问题,即使对解决这些问题有足够的认识,但仍不属于基于现有计算机系统的新技术的集成。

采煤工作面机械化发展五十年

叙述了国外采煤工作面开采、运输、支护等机械化装备的发展历程,对借鉴国外先进经验,促进我国采煤机械化事业的发展大有好处。