煤礦突水水源的激光光譜檢測技術(shù)研究

前言
1 緒論
1．1 煤礦安全生產(chǎn)的重要性
1．2 研究現(xiàn)狀與存在的問題
1．2．1 研究現(xiàn)狀
1．2．2 當(dāng)前研究存在問題
1．3 研究目標(biāo)和內(nèi)容
1．4 研究意義
2 煤礦水源概述
2．1 煤礦突水源簡介
2．1．1 煤礦水災(zāi)危害
2．1．2 常見煤礦水源類型
2．1．3 煤礦水源識別指標(biāo)
2．2 本章小結(jié)
3 熒光光譜分析理論
3．1 LIF技術(shù)的基本原理
3．1．1 原子熒光光譜
3．1．2 熒光的速率方程
3．1．3 分子熒光光譜
3．2 時間分辨熒光技術(shù)
3．2．1 熒光壽命的測量
3．2．2 熒光壽命測量光子統(tǒng)計法理論
3．2．3 測量方法與裝置
3．2．4 時間分辨熒光譜測量
3．2．5 應(yīng)用舉例（NO2分子可見光譜區(qū)的熒光激發(fā)譜研究）
3．3 激光誘導(dǎo)熒光光譜技術(shù)
3．3．1 原理及特點(diǎn)
3．3．2 測量裝置
3．4 LIF技術(shù)與煤礦水源識別
3．5 本章小結(jié)
4 光譜數(shù)據(jù)分析
4．1 光譜預(yù)處理方法
4．1．1 譜圖平滑法
4．1．2 中值濾波法
4．1．3 高斯濾波法
4．1．4 標(biāo)準(zhǔn)矢量歸一化法
4．1．5 相關(guān)優(yōu)化翹曲法
4．1．6 微分譜
4．1．7 譜段積分
4．1．8 數(shù)學(xué)變換——傅里葉變換
4．1．9 光譜預(yù)處理效果的評價指標(biāo)
4．2 光譜模式識別建模方法
4．2．1 SIMCA
4．2．2 PLS—DA
4．2．3 KNN
4．2．4 SVM
4．2．5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4．2．6 遺傳算法
4．3 本章小結(jié)
5 LIF系統(tǒng)的構(gòu)建
5．1 系統(tǒng)總體概述
5．2 硬件電路設(shè)計
5．2．1 電源設(shè)計
5．2．2 通信鏈路設(shè)計
5．3 光路系統(tǒng)設(shè)計
5．3．1 激光器
5．3．2 光纖及熒光探頭
5．3．3 光譜儀
5．4 上位機(jī)設(shè)計
5．4．1 C#語言介紹
5．4．2 C#調(diào)用Matlab介紹
5．4．3 上位機(jī)系統(tǒng)開發(fā)
5．4．4 上位機(jī)系統(tǒng)使用
5．5 本章小結(jié)
6 水源快速識別建模
6．1 淮南礦區(qū)概況
6．1．1 區(qū)域地層及構(gòu)造
6．1．2 主要含水層及其含水性
6．2 實驗材料與方法
6．2．1 實驗材料
6．2．2 光譜采集
6．3 快速識別系統(tǒng)光譜數(shù)據(jù)處理
6．3．1 波長范圍選擇
6．3．2 光譜預(yù)處理
6．4 快速識別系統(tǒng)分類建模
6．4．1 SIMCA建模
6．4．2 PLS—DA建模
6．4．3 KNN建模
6．5 本章小結(jié)
7 水源快速識別模型驗證
7．1 大同礦區(qū)概況
7．1．1 區(qū)域地層及構(gòu)造
7．1．2 主要含水層及其含水性
7．2 實驗材料與方法
7．2．1 實驗材料
7．2．2 光譜采集
7．3 快速識別系統(tǒng)光譜數(shù)據(jù)處理
7．4 快速識別系統(tǒng)分類建模
7．4．1 SIMCA建模
7．4．2 PLS—DA建模
7．5 本章小結(jié)
8 煤礦突水預(yù)警建模
8．1 建模思想
8．2 實驗材料與方法
8．2．1 實驗材料
8．2．2 光譜采集
8．3 光譜數(shù)據(jù)處理
8．4 分類建模
8．4．1 SIMCA建模
8．4．2 PLS—DA建模
8．5 本章小結(jié)
9 總結(jié)及展望
9．1 總結(jié)
9．2 展望
參考文獻(xiàn)