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煤在不同变质程度下的介电常数特征

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简介:
本文研究了煤炭在不同变质阶段的介电常数变化规律,分析其物理化学性质与介电特性之间的关系,为煤炭资源评价提供新方法。 为了探究煤的介电常数随变质程度与测试频率之间的关系,我们使用Concept 80宽带介电谱测试系统在0.1~1.0 GHz频段范围内对褐煤、长焰煤、气煤、贫瘦煤和无烟煤进行了介电常数的测量。研究结果表明,不同变质程度的煤炭其介电常数值随频率变化呈现出先减小后增大的趋势,在测试频率约为0.3GHz时介电常数值最小,而在1.0 GHz附近达到最大值;在同一测试频段下,贫瘦煤具有最大的介电常数,依次为褐煤、气煤和长焰煤,无烟煤的介电常数值最低。此外,我们还利用5E-MAG6700全自动工业分析仪来研究影响煤炭介电常数变质程度的因素,并发现水分含量、含碳量以及灰分含量对煤炭的介电常数有一定影响但并非决定性因素。以上结论对于超宽带电磁波在煤层中的传播实验频段选择和井下被困人员的生命信息钻孔探测具有一定的指导意义。

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    本文研究了煤炭在不同变质阶段的介电常数变化规律,分析其物理化学性质与介电特性之间的关系,为煤炭资源评价提供新方法。 为了探究煤的介电常数随变质程度与测试频率之间的关系,我们使用Concept 80宽带介电谱测试系统在0.1~1.0 GHz频段范围内对褐煤、长焰煤、气煤、贫瘦煤和无烟煤进行了介电常数的测量。研究结果表明,不同变质程度的煤炭其介电常数值随频率变化呈现出先减小后增大的趋势,在测试频率约为0.3GHz时介电常数值最小,而在1.0 GHz附近达到最大值;在同一测试频段下,贫瘦煤具有最大的介电常数,依次为褐煤、气煤和长焰煤,无烟煤的介电常数值最低。此外,我们还利用5E-MAG6700全自动工业分析仪来研究影响煤炭介电常数变质程度的因素,并发现水分含量、含碳量以及灰分含量对煤炭的介电常数有一定影响但并非决定性因素。以上结论对于超宽带电磁波在煤层中的传播实验频段选择和井下被困人员的生命信息钻孔探测具有一定的指导意义。
  • W波段中研究
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    本研究聚焦于W波段下煤炭介质特性分析,深入探讨了不同条件下煤炭介电常数的变化规律及影响因素,为电磁勘探技术在煤田地质中的应用提供了理论依据。 本研究关注北方四个区域的煤炭样品在75至110 GHz W波段范围内的复介电常数特性分析。复介电常数是衡量物质电磁性质的关键参数,包括实部(即介电常数)与虚部(损耗因子)。通过此频谱的研究,可以深入理解煤炭于太赫兹频率下的电磁特征,并为煤炭质量检测提供新的技术途径。此外,这项研究对推进太赫兹材料检测技术的发展具有重要意义。 在方法上,采用了自由空间法进行测试。这种方法用于测量微波或毫米波范围内材料的电磁特性,通过分析反射和透射等现象来确定复介电常数。其优势在于能够精确测定非导体在宽频率范围内的介电属性,并且不会干扰样品本身。 研究中涉及散射参数(S参数),这是描述电磁波与物体相互作用的关键指标,在高频工程领域非常重要。例如,S11代表入射波和反射波的功率比值,而S21则表示透射波和入射波的比例关系。通过这些数据可以准确计算出材料的复介电常数。 本研究利用了太赫兹频段内短波长、高能量的特点来揭示煤炭内部结构细节。对于评估含水量、煤种分类以及其他物理属性,了解该频率范围内煤炭的介电特性具有实际应用价值。 实验结果部分还详细介绍了特定设备和参数的应用情况,如测试频率范围、压力条件等,并探讨了这些因素对测量精度的影响。文中提到的一些数学公式被用来从散射数据中推算出复介电常数值。 理论上,研究者还需考虑太赫兹电磁波与煤炭相互作用的具体机制及其影响因素。深入理解这一过程有助于提高检测的精确度和可靠性,并为该领域的进一步探索奠定理论基础。 综上所述,本段落展示了太赫兹频段技术在分析煤炭电磁特性方面的潜力及成就,不仅推动了新型质量评估方法的发展,也为太赫兹材料检测研究开辟了新的方向。随着技术的进步,这种应用有望拓展到更多领域中去。
  • 金属导率与
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    本研究探讨了多种金属材料的电导率及介电常数特性,分析它们在电磁学中的应用潜力和物理性质差异。 金属的电导率和介电常数是其重要的物理特性。不同类型的金属具有不同的电导率和介电常数值,这些数值会受到温度、纯度和其他因素的影响。了解这些参数对于研究材料科学以及设计电子器件至关重要。例如,在高频电路中选择合适的金属可以显著影响信号的传输效率和稳定性。
  • 换(SIFT算法)
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    SIFT算法是一种计算机视觉中的关键点检测与描述技术,用于识别和追踪图像中的物体,在不同视角、光照变化下仍保持稳定性。 ### SIFT算法(尺度不变特征变换) #### 一、SIFT算法概述 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是由David G. Lowe在1999年首次提出,并于2004年得到进一步发展和完善的一种图像处理技术,主要应用于物体识别和图像匹配等领域。作为一种强大的局部描述子,SIFT具有以下特点: - **尺度不变性**:可以在不同尺度下检测到相同的特征点。 - **旋转不变性**:不受图像旋转的影响。 - **平移不变性**:不受图像位置变化的影响。 - **光照和仿射变换鲁棒性**:能够在一定程度上抵抗光照变化和仿射变换的影响。 - **3D投影变换鲁棒性**:在三维投影变换下也表现出较强的稳定性。 Mikolajczyk等人的对比实验显示,SIFT及其扩展算法在多种描述子中具有最强的健壮性。生成的特征点密集且可以实现实时处理速度,并适合大规模数据库中的高效准确匹配。 #### 二、SIFT算法原理 SIFT算法的核心在于尺度空间内寻找关键点并精确定位及描述,主要包括以下步骤: 1. **构建尺度空间**:通过一系列不同尺度下的高斯滤波图像构成金字塔结构。 2. **检测关键点**:在差分高斯函数(DoG)基础上,在不同尺度下找到极值点作为初步的关键点。 3. **精确定位关键点**:去除低对比度和边缘响应的特征,提高稳定性。 4. **分配方向信息**:为每个关键点指定一个或多个主方向以实现旋转不变性。 5. **提取描述子**:在关键点周围获取包含梯度信息的描述符用于匹配。 #### 三、尺度空间理论 尺度空间理论是SIFT算法的基础之一,解决了如何确定图像中的相关点及对应实际物体的问题。核心观点包括: - **多尺度表示**:引入不同细节水平上的图像表示来捕捉物体本质特征。 - **定义与构建**:通过参数化的图像集合(代表模糊程度)在不同尺度下分析和检测特征。 - **选择原则**:存在自适应方法确保最佳尺度下的准确特征点检测。 #### 四、SIFT算法的应用 SIFT因其特性被广泛应用于多个领域,包括: - **目标识别**:匹配已知物体的描述子来识别目标。 - **机器人视觉**:帮助机器人在复杂环境中导航和障碍物识别。 - **图像检索**:快速找到与查询图相似的大量数据库中的图片。 - **图像拼接**:通过特征点自动拼接多张图像为全景视图。 - **3D建模**:基于不同视角下的匹配重建三维模型。 - **手势识别**:用于人机交互的手部动作识别。 - **视频跟踪**:追踪物体在视频序列中的运动轨迹。 - **运动匹配**:对比不同帧之间的物体移动情况。 ### 结论 SIFT算法作为计算机视觉领域的重要工具,表现出了卓越的图像匹配和目标识别能力。通过对原理及实现细节的理解,可以更好地应用这一技术解决实际问题。尽管深度学习的发展对某些应用场景提出了挑战,但SIFT仍然是研究与实践中的重要参考之一。
  • SIFT-Python:尺检测
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    SIFT-Python 是一个基于Python实现的库,用于执行图像处理中的尺度不变特征变换(SIFT),能够检测和描述图像中的关键点。 SIFT-Python 尺度不变特征变换是一种用于图像处理的技术。
  • 用物相对
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    本资料汇总了多种常见物质在不同频率下的相对介电常数数据,适用于材料科学、电气工程等领域研究与应用。 本段落讨论了各种常见绝缘材料的相对介电常数,并涵盖了近100种不同的绝缘材料。
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    不同的特征选择方法是用于数据分析和机器学习中挑选最优预测变量的技术。这些策略有助于简化模型、提升性能并增强可解释性。 特征选择是机器学习与数据挖掘中的重要环节,旨在从原始数据集中挑选出最相关且最有用的特征,以提升模型性能及解释性。以下将对多种特征选择方法进行详细介绍。 1. **MIFS (Mutual Information based Feature Selection)**:基于互信息的特征选择方法(MIFS)考虑了目标变量与各特征之间的关系以及这些特征间的相互依赖性。它旨在寻找那些既高度相关于目标变量又与其他特征低度相关的特性,从而降低过拟合的风险。 2. **mRMR (Minimum Redundancy Maximum Relevance)**:最小冗余最大相关(mRMR)算法的目标是选择与目标变量具有高关联性的特征,并尽量减少这些特征间的重复性。这种方法在处理大规模数据集时特别有效,因为它能够平衡特性之间的相互依赖性和独立性。 3. **CMIM (Conditional Mutual Information Maximization)**:条件互信息最大化方法(CMIM),通过评估给定其他特征条件下目标变量与特定特征的关联程度来寻找隐藏的相关关系。 4. **JMI (Joint Mutual Information)**:联合互信息是一种基于多属性决策的方法,考虑了各特征与目标变量之间的相互依赖性以及这些特征间的交互作用。其目的是发现具有高相关性和低冗余度的特性组合。 5. **DISR (Discrete Interaction Search with Relief)**:离散交互搜索结合Relief算法(DISR),通过计算权重来评估哪些特质能够有效区分不同的数据实例,并考虑了特征之间的相互影响。 6. **CIFE (Conditional Independence Feature Evaluation)**:条件独立性特征评价方法基于贝叶斯网络的测试,用于确定各特性对目标变量的独立贡献程度,从而去除冗余信息。 7. **ICAP (Iterative Conditional Mutual Information with Anti-correlation Promotion)**:迭代式条件互信息与抗相关促进(ICAP)通过不断更新特征子集来优化最终选择结果,并且鼓励选出具有负向关联性的特性组合以提高模型性能。 8. **CondRed (Conditional Redundancy)**:条件冗余度评估方法考虑了在已知其他特性的条件下,某一特定特质对目标变量的贡献程度是否重复,从而减少不必要的特征数量。 9. **BetaGamma (β-Gamma Statistics)**:β-γ统计量通过两种不同方式来衡量特性间的冗余性和与目标变量的相关性。其中β统计用来评估特征间的关系强度;而γ则用于评价每个特质对最终输出的重要性程度。 10. **CMI (Conditional Mutual Information)**:条件互信息是衡量两个随机变量在给定其他变量条件下相互依赖性的度量,它是基本的互信息概念的一种扩展形式。 FEAST可能是提供上述所有特征选择策略实现的一个框架或工具。实际应用中,选择哪种方法取决于问题的具体性质、数据规模以及对模型性能的需求等因素。理解并灵活运用这些技术对于提升机器学习模型的表现至关重要。
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  • SIFT检测Matlab代码-Affine-SIFT: 仿射尺Matlab实现
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    本项目提供了一个使用MATLAB语言编写的Affine SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法,用于在图像处理中进行仿射变换下的特征点检测和描述。 SIFT特征检测的Matlab代码实现涉及仿射尺度不变特性的变换。当前提供的代码仅实现了ASIFT的一次迭代过程。原图筛选结果通过使用仿射滤波器获得,这参考了D.Lowe在International Journal of Computer Vision, 60(2), pp.91-110, 2004.中的工作。该文献详细介绍了高斯差分尺度空间的有效实现方法。 此外,T.Lindeberg的“具有自动尺度选择的特征检测”一文(发表于International Journal of Computer Vision杂志第30卷第2期,页码77-116, 1998年)为那些对数学细节有深入兴趣的研究者提供了高级阅读材料。
  • 基于MatlabSIFT算法(尺换)序代码.doc
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    本文档提供了基于MATLAB实现的SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法程序代码。通过该代码,用户能够进行图像特征检测与描述,适用于图像匹配和识别任务。 尺度不变特征变换 SIFT算法 Matlab程序代码.doc 文件提供了关于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法的Matlab实现细节和技术说明。这份文档详细介绍了如何使用MATLAB编写用于图像处理中的关键点检测与描述的SIFT算法,适合那些对计算机视觉领域中特征提取技术感兴趣的读者或研究者参考学习。