基于TensorFlow 机器学习平台的煤矿计量管理系统开发与应用
项目概况:
研究背景:本项目立足于散货码头装船综合计量的现实需求,研究煤矿系统装船流程控料算法,实现了“斗轮机-皮带机-装船机”流程工艺装驳计量精度达到提货商业计量5‰要求,而流程皮带系统上没有积料。技术难点:在于采用TensorFlow 机器学习平台开发一套计量综合管理系统,对斗轮机臂架秤同地面商业计量皮带秤进行实时的自动标定,测算误差修正系数自动进行校准,将斗轮机臂架秤取料精度稳定5‰以内,同时采用TensorFlow自学习控料算法智能测算流程皮带余料,实现系统流程无控料装船,以提高系统装驳的效率。成果先进性:1)成果首创:计量
完成单位:
广州港新沙港务有限公司
完成人员:
郭 勇、何晓涛、惠刚刚、张庆中、元少麟、肖龙飞、凌乐寒、许明华
发布时间:2024-07-17
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