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J-GLOBAL ID：201202207105848790   整理番号：12A0746746

非粘結炭の選鉱に対するジグの性能を調べるためにニューラルネットワークの応用

Application of artificial neural network to study the performance of jig for beneficiation of non-coking coal

著者 (5件)： PANDA Lopamudra (R&D Tata Steel Ltd., Jamshedpur, IND) ,  SAHOO A.k. (Indo Pellets Private Ltd., Bhubaneswar, IND) ,  TRIPATHY A. (Inst. of Minerals and Materials Technol., Council of Scientific and Industrial Res., Bhubaneswar, IND) ,  BISWAL S.k. (Inst. of Minerals and Materials Technol., Council of Scientific and Industrial Res., Bhubaneswar, IND) ,  SAHU A.k. (Inst. of Minerals and Materials Technol., Council of Scientific and Industrial Res., Bhubaneswar, IND)
資料名： Fuel  (Fuel)
巻： 97  ページ： 151-156  発行年： 2012年07月 
JST資料番号： C0023A  ISSN： 0016-2361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非粘結炭はインドにおける主要なエネルギー源である。エネルギー分野における活用だけでなく,この石炭の他の主要な用途は冶金分野であり,非粘結炭の選鉱が不可欠になってきている。ジグ選鉱はインド産高灰分非粘結炭用の経済的な物理的選鉱プロセスの一つである。インドの石炭選鉱所において,3mmサイズ以下は処理されていない。実験室Denver鉱石ジグを用いて,各種サイズの層材料,送り速度及び水速度で生成した微細非粘結炭フラクションの選鉱を試みた。ジグの性能をEp(分離の推定誤差)及び不完全性値で評価した。さらに,ニューラルネットワーク(ANN)モデルを評価し,可燃物回収とコンセントレートの灰分量を定量化した。逆伝搬アルゴリズムを用いて,ANNモデルを訓練した。ANNモデルによる予測値は実験結果と良好に一致した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *粘結炭 ,  ジグ選鉱機 ,  *比重選鉱 ,  ニューラルネットワーク ,  逆伝搬法 ,  インド ,  灰分 ,  回収率 ,  分離 ,  誤差
準シソーラス用語： 推定誤差

分類 (1件)： 石炭工業,コークス工業  (YE04020I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非粘結炭 ,  選鉱 ,  ジグ ,  ニューラルネットワーク ,  応用