基于识别算法的水泥矿山岩性分析（英文）

论文摘要

在任何工业原料场地特征的研究中,对水泥原材料进行岩性评价的研究均包括其物理特征、粒度和化学组成的相关描述。为了按照要求规格提供水泥组分,需要对水泥原料坑进行分类。采用监督模式识别分析法在采石场阶段的空间系统中进行识别。通过使用四种识别分析算法,基于主要化学成分如氧化钙（CaO）、氧化铝（Al2O3）、二氧化硅（SiO2）和铁（Fe2O3）,在石灰石,泥灰质石灰岩（钙质泥灰岩）和泥灰岩三个层面进行岩性分类。结果表明:识别算法可以作为水泥采石场识别中的强分类器,而且该条件和混合分类器比传统的识别算法效果更好。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: Bulent TUTMEZ

关键词: 水泥,识别分析,岩石学,矿山

来源: Journal of Central South University 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

专业: 无机化工

单位: Department of Mining Engineering, Inonu University

分类号: TQ172.4

页码: 719-727

总页数: 9

文件大小: 870K

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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/5b91ec391162228edc00661f.html