False-Alarm-Controlled Evaluation of Gas Indices and Deep Learning for Early Detection of Coal Spontaneous Combustion
Cet article propose un protocole d'évaluation contrôlé par le taux de fausses alarmes qui révèle que l'indice de Graham ne parvient pas à détecter de manière fiable la combustion spontanée du charbon dans des conditions réelles, tandis que les seuils de monoxyde de carbone et les modèles attention-LSTM démontrent des capacités de détection précoce supérieures lorsqu'ils sont comparés à des taux de fausses alarmes appariés.