False-Alarm-Controlled Evaluation of Gas Indices and Deep Learning for Early Detection of Coal Spontaneous Combustion
Questo articolo propone un protocollo di valutazione controllato sui falsi allarmi che rivela come l'indice di Graham non sia in grado di rilevare in modo affidabile l'autoaccensione del carbone in condizioni di campo, mentre una soglia di monossido di carbonio e i modelli attention-LSTM dimostrano capacità di rilevamento precoce superiori quando confrontati a tassi di falso allarme corrispondenti.