False-Alarm-Controlled Evaluation of Gas Indices and Deep Learning for Early Detection of Coal Spontaneous Combustion
Este artigo propõe um protocolo de avaliação controlado por alarmes falsos que revela que o índice de Graham falha em detectar de forma confiável a combustão espontânea do carvão em condições de campo, enquanto um limiar de monóxido de carbono e modelos attention-LSTM demonstram capacidades superiores de detecção precoce quando comparados em taxas de alarmes falsos equivalentes.