煤矿突水水源的激光光谱检测技术研究
作者：周孟然，闫鹏程 著
出版时间： 2017年版
内容简介
　　《煤矿突水水源的激光光谱检测技术研究》是基于激光光谱技术的煤矿水害检测的应用研究。鉴于传统水源识别方法存在的种种不足之处，《煤矿突水水源的激光光谱检测技术研究》提出了一种新型快捷的煤矿水源识别方法，采用激光诱导荧光技术（LIF），以煤矿不同含水层水源作为研究对象，通过获取煤矿不同含水层水源的荧光光谱信息，建立突水水源的光谱数据库，并以此为依据，构建突水水源的快速识别模型。整套系统在数据库完备的情况下，仅需数秒即可完成水源的快速识别。这为进一步开发基于激光诱导荧光技术的煤矿突水水源快速识别模型奠定了理论和技术基础，从而为实现煤矿的安全生产以及为突水灾后救援提供快速判别依据。
目录
前言
1 绪论
1．1 煤矿安全生产的重要性
1．2 研究现状与存在的问题
1．2．1 研究现状
1．2．2 当前研究存在问题
1．3 研究目标和内容
1．4 研究意义
2 煤矿水源概述
2．1 煤矿突水源简介
2．1．1 煤矿水灾危害
2．1．2 常见煤矿水源类型
2．1．3 煤矿水源识别指标
2．2 本章小结
3 荧光光谱分析理论
3．1 LIF技术的基本原理
3．1．1 原子荧光光谱
3．1．2 荧光的速率方程
3．1．3 分子荧光光谱
3．2 时间分辨荧光技术
3．2．1 荧光寿命的测量
3．2．2 荧光寿命测量光子统计法理论
3．2．3 测量方法与装置
3．2．4 时间分辨荧光谱测量
3．2．5 应用举例（NO2分子可见光谱区的荧光激发谱研究）
3．3 激光诱导荧光光谱技术
3．3．1 原理及特点
3．3．2 测量装置
3．4 LIF技术与煤矿水源识别
3．5 本章小结
4 光谱数据分析
4．1 光谱预处理方法
4．1．1 谱图平滑法
4．1．2 中值滤波法
4．1．3 高斯滤波法
4．1．4 标准矢量归一化法
4．1．5 相关优化翘曲法
4．1．6 微分谱
4．1．7 谱段积分
4．1．8 数学变换——傅里叶变换
4．1．9 光谱预处理效果的评价指标
4．2 光谱模式识别建模方法
4．2．1 SIMCA
4．2．2 PLS—DA
4．2．3 KNN
4．2．4 SVM
4．2．5 神经网络
4．2．6 遗传算法
4．3 本章小结
5 LIF系统的构建
5．1 系统总体概述
5．2 硬件电路设计
5．2．1 电源设计
5．2．2 通信链路设计
5．3 光路系统设计
5．3．1 激光器
5．3．2 光纤及荧光探头
5．3．3 光谱仪
5．4 上位机设计
5．4．1 C#语言介绍
5．4．2 C#调用Matlab介绍
5．4．3 上位机系统开发
5．4．4 上位机系统使用
5．5 本章小结
6 水源快速识别建模
6．1 淮南矿区概况
6．1．1 区域地层及构造
6．1．2 主要含水层及其含水性
6．2 实验材料与方法
6．2．1 实验材料
6．2．2 光谱采集
6．3 快速识别系统光谱数据处理
6．3．1 波长范围选择
6．3．2 光谱预处理
6．4 快速识别系统分类建模
6．4．1 SIMCA建模
6．4．2 PLS—DA建模
6．4．3 KNN建模
6．5 本章小结
7 水源快速识别模型验证
7．1 大同矿区概况
7．1．1 区域地层及构造
7．1．2 主要含水层及其含水性
7．2 实验材料与方法
7．2．1 实验材料
7．2．2 光谱采集
7．3 快速识别系统光谱数据处理
7．4 快速识别系统分类建模
7．4．1 SIMCA建模
7．4．2 PLS—DA建模
7．5 本章小结
8 煤矿突水预警建模
8．1 建模思想
8．2 实验材料与方法
8．2．1 实验材料
8．2．2 光谱采集
8．3 光谱数据处理
8．4 分类建模
8．4．1 SIMCA建模
8．4．2 PLS—DA建模
8．5 本章小结
9 总结及展望
9．1 总结
9．2 展望
参考文献




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