简介:摘要:随着大数据、人工智能等技术的不断发展和应用,煤矿大数据呈现爆炸式增长,需要充分利用矿山生产中的大量数据,对这些数据进行有效的管理、分析和挖掘,从而提高矿山生产效率和资源利用率,优化矿山生产结构,实现矿山生产的可持续发展。研究智能化煤矿大数据治理技术,对于提高煤矿企业的数据管理和利用水平、优化煤矿生产结构、提高煤矿智能化水平具有重要意义。针对智能化煤矿大数据治理技术,国内外学者已经开展了大量研究工作,将机器学习、人工智能等技术应用于矿山大数据治理中,从大数据采集、处理、存储、分析和应用等方面进行了探索和实践,提高了矿山企业的数据管理和利用水平。但在实际应用中仍存在一些难题。基于此,本篇文章对智能化煤矿大数据治理关键技术研究、实践与应用进行研究,以供参考。
简介:Inductivelycoupledplasmaatomicemissionspectroscopy(ICP-AES),pioneeredbyVAFasselandSGreenfieldwiththeinspirationfromReed,isoneofthemostexcitingdevelopmentsinanalyticalinstrumentationsince1960’s.Itcandetermineabout70elementsontheperiodictablewithbetterprecisionandequalorbettersensitivitythanthatobtainedwithflameatomicabsorptionspectrometry(FAAS).Inaddition,certain"difficult"elementsforFAAS,suchasAl,B,C,P,SandTi,etc.,canbeeasilydeterminedbyICP.TheICPisnotonlyaveryusefulexcitatiomsourceforAES,butalsoaveryusefulsourceforatomizationinatomicfluorescencespectrometry(AFS)andforionizationinatomicmassspectrometry(MS).Thislecturedeals