False-Alarm-Controlled Evaluation of Gas Indices and Deep Learning for Early Detection of Coal Spontaneous Combustion
Dit artikel stelt een evaluatieprotocol voor dat door middel van fout-alarm-controle aantoont dat de index van Graham er niet in slaagt om betrouwbaar de spontane verbranding van steenkool onder veldomstandigheden te detecteren, terwijl een koolmonoxide-drempelwaarde en attention-LSTM-modellen superieure vroege detectiecapaciteiten vertonen wanneer deze worden vergeleken bij gelijke fout-alarm-percentages.