针对矿井瓦斯浓度预测研究现状，提出一种基于Python的瓦斯浓度时间序列预测方法。 该方法采集、处理了矿井瓦斯浓度历史数据，形成适用于数据挖掘的平稳时间序列；基于该序列，调 用Python自带的ARIMA模块函数，构建瓦斯浓度预测模型；利用建立的预测模型对瓦斯浓度进行 预测，并对比分析瓦斯浓度历史数据与预测数据的误差大小，进行模型预测效果评价；最后，利用满 足精度要求的预测模型，预测瓦斯浓度变化趋势。 以贵州某矿为例，采集2018年３月５日 至2018年３月７日的瓦斯数据作为样本数据，并调用Python的ARIMA模块建立预测模型，开展瓦斯浓度 预测研究。 结果表明，该方法实现了瓦斯浓度预测的可视化，并使瓦斯浓度预测均方根误差低为2.34％，预测精度较高，可为降低矿井瓦斯事故提供一定的技术支撑。 

以高庄煤矿3上1109综放工作面为例,根据气固两相流理论,采用Fluent软件模拟了移架风速、产尘源高度和产尘源浓度变化时粉尘浓度的变化规律。研究表明,粉尘浓度随着风速的增大呈减小趋势,处于紊流区的粉尘浓度受风速影响较小;同一位置处粉尘浓度随着产尘源高度的增大而减小,处于紊流区的粉尘浓度受产尘源高度影响不大;只改变产尘源的质量流率,沿z轴方向粉尘浓度变化趋势一致;由于处于紊流区的粉尘受影响比较大,与煤壁距离不同位置处粉尘浓度变化情况不同。数值模拟粉尘浓度变化规律与现场采样结果相吻合。综合考虑风速和尘源质量流率的影响,研究了移架作业粉尘浓度沿程分布的拟合函数。

为了提高基于光散射法的粉尘浓度传感器测量精度,对传感器光散射系统进行了建模与分析,推导出对于同一粉尘颗粒,其散射光电脉冲信号分布满足对数正态分布的一般性统计规律,并推论对于同一空气动力学粒径的粉尘颗粒物群,其质量浓度测量结果会在粒径域内展宽为满足对数正态分布的多粒径分布函数。实验结果表明,该推论与实际测量结果吻合。

按照滤膜质量浓度法对开滦林南仓矿1186综采工作面粉尘浓度进行了现场实测。在建立工作面粉尘浓度分布模型的基础上,采用Fluent软件进行数值模拟计算,将计算结果与现场实测数据进行对比分析,结果表明,数值模拟与现场实测数据基本吻合。

基于msp430xG46x的血氧饱和度监测代码，程序可调红光红外光亮度，同时利用平均功率方法计算血氧浓度，此外还附加计算了心率

介绍 densityMetrics是一个python库，用于计算各种浓度，多样化和不平等指数。 该库实现了所有众所周知的不平等和集中度指标的计算。 您可以使用浓度指标 访问浓度，不平等和多样性指标和指标的详尽收集 以json和csv格式执行文件输入/输出 通过引导程序以置信区间计算索引 使用matplotlib进行可视化 关键信息 作者： 执照：麻省理工学院 数学文档： 代码文档： 开发网站： 一般讨论： 打包特定聊天： 注意：concentrationMetrics仍在积极开发中。 如果遇到问题，请在我们的github存储库中提出问题 实施指标一览表 《提供了已实施指标（指标）及其关系的概述。 以下列表为每个实施索引提供了更具体的文档URL： 埃里森-格莱瑟指数 基尼指数 泰尔指数 汉娜·凯指数 胡佛指数 Herfindahl-Hirschman指数和相关的指数，例如Simpso

针对传统甲烷浓度检测器体积大，不易在狭小空间操作的问题，设计了一种基于单片机的甲烷浓度检测器。系统程序设计基于实时多任务操作系统μC/OSⅢ进行开发，利用卡尔曼滤波算法进行数据处理。硬件部分选用意法半导体公司的STM32F407作为主控芯片，选用红外甲烷传感器Prime1采集气体中甲烷含量参数，同时采用豪威OV2640摄像头记录检测画面，通过SD卡存储模块记录检测数据。经过实地测试，系统检测精度为0.01%，具备实用价值。

采用遥感数据对太湖叶绿素含量进行估算，学习计算方法

基于stc12c5a60s2的瓦斯浓度检测系统，可超限报警，12864显示

已经实现了两个函数，用于根据 F30 中指定的指定范围内的曲线拟合方程计算焓和 LiBrH2O 浓度。 来自ASHRAE的制冷剂的热物理性质。 请阅读执行此功能的论文 功能详情： 1. x = LiBrH2O(t,p); 功能LiBrH2O计算相应的溴化锂-水溶液的温度和饱和压力的浓度，范围在曲线拟合方程式的范围内。 输入： p = 饱和压力 (kPa) t = 溴化锂 - 以摄氏度为单位的水溶液温度输出： x = 溴化锂浓度 - 水溶液 (kJ/kg) 2. h = EqLiBrH2O(x,t); 函数 EqLiBrH2O 计算相应浓度和温度的溴化锂 - 水溶液的焓，在曲线拟合方程的范围内。 输入： x = 溴化锂 - 水溶液浓度百分比t = 溴化锂 - 以摄氏度为单位的水溶液温度输出： h = 溴化锂的焓 - 水溶液 (kJ/kg)