Prediction of <scp>BP</scp> neural network and preliminary application for suppression of low‐temperature oxidation of coal stockpiles by pulverized coal covering
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We have developed a new method to suppress spontaneous combustion of coal piles by covering the surface of coal piles with pulverized coal. Experimental studies of three type of coal samples from China (YJL, CYW, and SW) with particle size ratio of 10:1 were performed to investigate the low‐temperature oxidation of coal pillars. In this work, we have also demonstrated that the distributions of oxygen concentration, the temperature field, as well as the spontaneous combustion of three typical Chinese coal samples can be predicted accurately using back‐propagation neural network (BPNN) by MATLAB. Pearson correlation analysis showed that temperature and oxygen concentration highly depend on the ratio of pulverized coal thickness to coal piles thickness, activation energy, void ratio, wind speed, and low‐temperature oxidation time. Three‐layer BPNN models with five input factors were developed to predict the low‐temperature oxidation process under pulverized coal. The prediction data of BPNN are fitting better with our experimental data, which confirms that BPNN modelling can accurately predict the low temperature oxidation process of coal.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle