论文摘要
在任何工业原料场地特征的研究中,对水泥原材料进行岩性评价的研究均包括其物理特征、粒度和化学组成的相关描述。为了按照要求规格提供水泥组分,需要对水泥原料坑进行分类。采用监督模式识别分析法在采石场阶段的空间系统中进行识别。通过使用四种识别分析算法,基于主要化学成分如氧化钙（CaO）、氧化铝（Al2O3）、二氧化硅（SiO2）和铁（Fe2O3）,在石灰石,泥灰质石灰岩（钙质泥灰岩）和泥灰岩三个层面进行岩性分类。结果表明:识别算法可以作为水泥采石场识别中的强分类器,而且该条件和混合分类器比传统的识别算法效果更好。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: Bulent TUTMEZ
关键词: 水泥,识别分析,岩石学,矿山
来源: Journal of Central South University 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 无机化工
单位: Department of Mining Engineering, Inonu University
分类号: TQ172.4
页码: 719-727
总页数: 9
文件大小: 870K
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