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大数据煤矿胶带输送机速度状态评估模型设计
  • ISSN号:1672-9315
  • 期刊名称:《西安科技大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TD528[矿业工程—矿山机电] X936[环境科学与工程—安全科学]
  • 作者机构:[1]西安科技大学能源学院,陕西西安710054, [2]西安科技大学能源与经济管理研究中心,陕西西安710054, [3]延安大学经济管理学院,陕西延安716000, [4]西安科技大学管理学院,陕西西安710054
  • 相关基金:国家自然科学基金(71273206,71273207)
中文摘要:

当前煤炭行业由于宏观经济增长速度的下滑出现困难,传统的生产、管理模式对提升企业的经营效率难有作为,煤炭企业亟需转型升级,利用互联网、大数据、云计算等现代信息手段重构生产、管理模式势在必行。同时,中国"互联网+智慧能源"行动在能源企业运用大数据技术对设备状态等数据进行分析挖掘与预测,推进能源生产智能化,对进一步提高煤矿安全稳定运行水平具有重要意义。通过运用大数据、信息融合和灰色关联法,设计了一种甄别皮带故障的实用方法。实验结果表明,该方法对提高皮带使用效率,降低因皮带损坏导致停工而产生的经济损失具有十分重要的应用价值。

英文摘要:

The current coal industry faces difficulties due to the decline of macroeconomic growth rate.It's difficult to improve the operational efficiency of coal enterprises by traditional production and management mode,so there is urgent need for coal enterprises to transform and upgrade themselves,and use the Internet,big data,cloud computing and other modern information means to reconstruct production and management mode. At the same time,In response to the national "Internet + smart energy"action to improve the coal mine safety and stable operation level and promote energy production more intelligent.Using big data technology we analyze and predict the status of the equipment and other data. In this paper,we design a practical method to identify belt faults by using large data,information fusion and gray correlation method,which is important to improve the efficiency of the belt and reduce the economic losses caused by the failure of belt.

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期刊信息
  • 《西安科技大学学报》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:陕西省教育厅
  • 主办单位:西安科技大学
  • 主编:伍永平
  • 地址:西安市雁塔中路58号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:
  • 电话:029-85583054
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-9315
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1434/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2006年获首届中国高校特色科技期刊奖,2007年获陕西省高校优秀科技期刊优良奖,2009年获全国高校科技期刊优秀编辑质量奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6211