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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于元素和光谱特征的煤层开采原位识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119164901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411666818.7，技术领域涉及：G01N21/27；该发明授权基于元素和光谱特征的煤层开采原位识别方法及系统是由余腾飞;杜慎柯;韩涛;林鹏;杨凯;许振浩设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元素和光谱特征的煤层开采原位识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及煤层开采技术领域，具体公开了一种基于元素和光谱特征的煤层开采原位识别方法及系统，方法包括：实时获取开采界面的光谱数据和元素含量数据，基于预先构建的煤岩识别模型，得到当前开采界面的煤岩比例识别结果；若识别的煤岩比例高于设定阈值，进行开采工作；实时获取开采物料的光谱数据和元素含量数据，基于预先构建的煤矸识别模型，得到物料属于煤炭、煤矸石或煤与煤矸混合物料的识别结果；对分选的煤炭和煤矸石分别输送，获取输送过程中煤炭物料的光谱数据和元素含量数据，基于预先构建的煤种识别模型，对煤种进行识别；本发明实现了在开采过程中对煤种的原位识别与优选，提高了煤矿开采的纯度和效率。

本发明授权基于元素和光谱特征的煤层开采原位识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于元素和光谱特征的煤层开采原位识别方法，其特征在于，包括： 实时获取开采界面的光谱数据和元素含量数据，基于预先构建的煤岩识别模型，得到当前开采界面的煤岩比例识别结果； 若识别的煤岩比例高于设定阈值，进行开采工作；实时获取开采物料的光谱数据和元素含量数据，基于预先构建的煤矸识别模型，得到物料属于煤炭、煤矸石或煤与煤矸混合物料的识别结果；对煤炭与煤矸混合物料进行分离，得到煤炭； 对分选的煤炭和煤矸石分别输送，获取输送过程中煤炭物料的光谱数据和元素含量数据，基于预先构建的煤种识别模型，对煤种进行识别；其中，利用红外光谱仪实时采集煤炭的光谱数据，利用LIBS分析仪实时采集煤炭的元素含量数据； 具体的，将得到的煤炭均匀铺展在传送带上，将采集到的元素含量数据和光谱数据输入到预先构建的煤种识别模型中进行实时分析和识别，识别某块煤炭中的煤种情况，得出有烟煤与无烟煤的相对含量，对有烟煤、无烟煤和混合煤进行分离，得到纯无烟煤和纯有烟煤； 其中，将煤炭和岩石样品以不同比例进行混合，制备得到多种煤岩混合样品，分别获取煤炭和岩石样品的端元光谱及元素含量、每一种混合样品的混合光谱和元素含量数据，形成第一数据集，利用所述第一数据集对煤岩识别模型进行训练； 将煤炭和煤矸石样品以不同比例进行混合，制备得到多种煤和煤矸石的混合样品，分别获取煤炭和煤矸石样品的端元光谱及元素含量、每一种混合样品的混合光谱和元素含量数据，形成第二数据集，利用所述第二数据集对煤矸识别模型进行训练； 将有烟煤和无烟煤样品以不同比例进行混合，制备得到多种混合煤样品，分别获取有烟煤样品和无烟煤样品的端元光谱及元素含量、每一种混合样品的混合光谱和元素含量数据，形成第三数据集，利用所述第三数据集对煤种识别模型进行训练； 所述煤种识别模型在训练时，通过线性回归建立光谱特征与混合样品中不同矿物含量之间的定量关系，具体为： 其中，I1C-H为混合光谱中C-H特征峰的强度，C无烟煤是混合样品中无烟煤的相对含量，Ia1C-H为无烟煤端元光谱中C-H特征峰的强度；C有烟煤为混合样品中有烟煤的相对含量；Ib1C-H为有烟煤对应的端元光谱中C-H特征峰的强度； 所述煤岩识别模型、煤矸识别模型或煤种识别模型在训练时，基于不同混合比例下混合样品的元素序列及含量，提取不同混合比例下混合样品的标志性元素含量相比于无烟煤中标志性元素含量的变化特征，建立不同混合比例下混合样品与标志性元素含量变化特征的对应关系；煤种识别模型进行训练时，获取的是不同种类煤炭以及不同种类煤炭以不同比例混合的混合样品的端元光谱、混合光谱以及元素含量数；实际预测时，基于获取到的待测样品中标志性元素含量，匹配得到待测样品中的矿物种类及比例；其中，所述标志性元素至少包括：碳元素、氢元素、硫元素和硅元素。

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