煤質(zhì)內(nèi)部成分的近紅外光譜定量檢測(cè)和分析研究.pdf

1、全水分、灰分、揮發(fā)分和固定碳是煤炭中的重要煤質(zhì)指標(biāo),它在煤的生產(chǎn)、貿(mào)易、加工利用及基礎(chǔ)理論研究中具有重要意義。目前大部分煤質(zhì)快速檢測(cè)方法均存在分析周期過(guò)長(zhǎng)、含有不同程度的放射性物質(zhì)等不足,因此,快速、無(wú)損的檢測(cè)煤質(zhì)內(nèi)部成分成為了亟待解決的問(wèn)題。近紅外光譜分析技術(shù)能夠有效解決傳統(tǒng)煤質(zhì)檢測(cè)方法的不足,實(shí)現(xiàn)對(duì)煤質(zhì)內(nèi)部成分指標(biāo)的分析研究。
　　研究了煤樣內(nèi)部成分的無(wú)損檢測(cè)技術(shù),采集了四個(gè)指標(biāo)的180個(gè)煤樣的近紅外漫反射光譜,分別對(duì)原始光譜

2、進(jìn)行平滑處理、微分處理、Kramers-Kronig變換(K-K變換)和衰減全反射(ATR)校正,將其中的140個(gè)煤樣選為校正集分別建立全水分、灰分、揮發(fā)分和固定碳的數(shù)學(xué)模型,其余的40個(gè)煤樣選為預(yù)測(cè)集來(lái)驗(yàn)證模型的穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)能力。
　　通過(guò)馬氏距離和建模結(jié)果將異常樣品剔除,建立主成分回歸(PCR)和偏最小二乘回歸(PLSR)兩種模型,比較發(fā)現(xiàn)PLSR模型評(píng)價(jià)指標(biāo)均優(yōu)于PCR模型,選取偏最小二乘法作為后續(xù)的定量分析算法。基于不同平

3、滑級(jí)數(shù)的煤質(zhì)內(nèi)部成分偏最小二乘回歸模型,校正均方根誤差(RMSEC)隨著平滑點(diǎn)數(shù)的增加而增加,隨著多項(xiàng)式次數(shù)的增加而減少,相關(guān)系數(shù)R隨著平滑點(diǎn)數(shù)的增加而減少,隨著多項(xiàng)式次數(shù)的增加而增加;固定碳含量經(jīng)過(guò)一階導(dǎo)數(shù)處理后模型的穩(wěn)定性較好,RMSEC和預(yù)測(cè)均方根誤差(RMSEP)相差0.33,其余指標(biāo)經(jīng)微分處理后無(wú)法改善模型的精度;揮發(fā)分和固定碳經(jīng)過(guò)多元散射校正(MSC)處理后模型的預(yù)測(cè)能力和穩(wěn)定性有所提高,灰分和固定碳經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)歸一化(SNV)