Prediction of ash content in coal flotation tailings using multispectral image features: a double-layer random forest method | Synapse
March 3, 2026
Prédiction de la teneur en cendres dans les résidus de flottation du charbon en utilisant des caractéristiques d'images multispectrales : une méthode de forêt aléatoire à double couche
Key Points
La prédiction de la teneur en cendres atteint un coefficient de corrélation de 0,92, améliorant l'efficacité de la flottation.
En utilisant des caractéristiques d'images multispectrales, le modèle améliore la précision de la prédiction de la composition des résidus de charbon.
L'analyse de la forêt aléatoire à double couche utilise des techniques avancées d'apprentissage automatique pour des prédictions robustes.
Les résultats indiquent un potentiel d'optimisation des méthodes de traitement du charbon basé sur des mesures précises de cendres.