煤质内部成分的近红外光谱定量检测和分析研究

【摘要】全水分、灰分、挥发分和固定碳是煤炭中的重要煤质指标，它在煤的生产、贸易、加工利用及基础理论研究中具有重要意义。目前大部分煤质快速检测方法均存在分析周期过长、含有不同程度的放射性物质等不足，因此，快速、无损的检测煤质内部成分成为了亟待解决的问题。近红外光谱分析技术能够有效解决传统煤质检测方法的不足，实现对煤质内部成分指标的分析研究。研究了煤样内部成分的无损检测技术，采集了四个指标的180个煤样的近红外漫反射光谱，分别对原始光谱进行平滑处理、微分处理、Kramers-Kronig变换（K-K变换）和衰减全反射（ATR）校正，将其中的140个煤样选为校正集分别建立全水分、灰分、挥发分和固定碳的数学模型，其余的40个煤样选为预测集来验证模型的稳定性和预测能力。通过马氏距离和建模结果将异常样品剔除，建立主成分回归（PCR）和偏最小二乘回归（PLSR）两种模型，比较发现PLSR模型评价指标均优于PCR模型，选取偏最小二乘法作为后续的定量分析算法。基于不同平滑级数的煤质内部成分偏最小二乘回归模型，校正均方根误差（RMSEC）随着平滑点数的增加而增加，随着多项式次数的增加而减少，相关系数R随着平滑点数的增加而减少，随着多项式次数的增加而增加；固定碳含量经过一阶导数处理后模型的稳定性较好，RMSEC和预测均方根误差（RMSEP）相差0.33，其余指标经微分处理后无法改善模型的精度；挥发分和固定碳经过多元散射校正（MSC）处理后模型的预测能力和稳定性有所提高，灰分和固定碳经过标准归一化（SNV）预处理后的PLSR模型较优。为了进一步优化分析，采用定性筛选法建立不同波段的PLSR模型，发现800~1200nm的全水分和灰分建模效果最佳，1600~2000nm波段的挥发分和固定碳模型结果最优。
【作者】陈鹏强；
【导师】陆辉山；
【作者基本信息】中北大学，机械制造及其自动化，2014，硕士
【关键词】近红外光谱；煤质内部成分；定量分析；主成分回归；偏最小二乘回归；

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