申请/专利权人：秦皇岛海关煤炭检测技术中心

申请日：2023-10-20

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN117495160A

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06Q50/02;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本申请公开了一种实现煤炭质量全过程检测管理的方法，属于煤炭检测技术领域，用于煤炭检测，其包括煤炭产地及运输环节中的身份识别及运输路径的保证，包括在煤炭检测环节中采样环节避免人工参与，包括在采样完成后的煤炭与煤矸石的分拣及人工与检测系统的互相校正，包括煤炭样品的人工检测获取数据形成人工检测库，包括通过人工检测库实现通过BP神经网络预测模型获取的自动检测库，自动检测库与人工检测库比较并在超出误差范围后校验，通过卫星遥感技术实现排放预测。鉴于上述技术方案，本申请能够实现煤炭检测前置环节与煤炭检测后续环节的全链条衔接，提高煤炭检测的准确性，确保能源清洁技术的发展。

主权项：1.一种实现煤炭质量全过程检测管理的方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤一：获取煤炭产区的识别代码，获取煤炭运输车辆的识别代码，获取煤炭运输人员的识别代码，获取煤炭运输封签的识别代码，获取车辆的运输路径及运输时间，将上述各种识别代码、车辆的运输路径及运输时间上传至云服务器；步骤二：煤炭运输至抽检区域后，操作人员使用手持移动终端或固定终端从云服务器中获取上述各种识别代码、车辆的运输路径及运输时间，跟实际车辆的识别代码、煤炭运输人员的识别代码、煤炭运输封签的识别代码进行核对，对车辆的运输路径及实际的运输时间与云服务器中导航软件推荐的运输路径及实际的运输时间进行对比，核对无误后进行步骤四；否则进入步骤三；步骤三：上述各种识别代码、车辆的运输路径及运输时间核对不一致的，与煤炭产区核对，核对且理由充分的予以通过并进入步骤四；核对不一致且理由不充分的，退回并标注结果可疑；步骤四：按照抽样检测方法对煤炭运输车辆所运输的煤炭进行抽样，抽样后的煤炭样品经过震动筛分后平铺于煤炭输送带上；步骤五：抽样后的煤炭样品经过煤炭输送带输送至双能X光机，通过双能X光机实现煤炭样品的扫描并获取扫描后的原始图像；将扫描获取的原始图像送入至深度学习模块，通过YO-Lov3网络训练基于Caffe深度学习框架构成的神经网络模型对原始图像解析并获取单个煤炭样品的边缘轮廓以实现单个煤炭样品块的定位，并通过ResNet18神经网络模型对原始图像进行识别，以获取煤炭样品中煤矸石所占比例；将上述获取的煤矸石比例输送至云服务器中检测数据库的自动检测库，待与实际检测数据进行比对；步骤六：抽检的煤炭样品经过制样与人工检测，获取含沫量、含煤矸量、含水量、含硫量、灰分、挥发分、固定碳参数，通过氧弹法获取煤炭发热量，并将上述参数输入至云服务器中检测数据库的人工检测库；步骤七：对步骤六中人工检测获取的含沫量、含煤矸量、含水量、含硫量、灰分、挥发分、固定碳参数送入至BP神经网络预测模型，通过预测模型实现发热量的预测，并将发热量预测的结果在自动检测库中显示；步骤八：比较预测模型所预测的发热量与实际测得的煤炭发热量，两者误差在允许范围内则执行步骤九，否则重复人工测定一次并且将重复人工测定后的数值与步骤六中人工测定的数据、步骤七中预测模型预测的数据进行比较；三个数据中有两个接近程度小于误差允许的范围，则执行步骤九；步骤九：通过步骤七所获取的参数预测甲烷排放量，并通过采购抽样后煤炭的厂家进行甲烷排放监测，甲烷排放监测采用具有10nm光谱分辨率的星载高光谱传感器的卫星实现遥感监测，比较甲烷排放量预测值与实际遥感排放监测值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 秦皇岛海关煤炭检测技术中心 一种实现煤炭质量全过程检测管理的方法

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