應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)分析煤質(zhì)成分.pdf

1、煤的水分、灰分、揮發(fā)分和固定碳是判別燃煤品質(zhì)的基本指標(biāo)。但其測(cè)量過(guò)程復(fù)雜費(fèi)時(shí)，不利于燃煤電廠對(duì)入爐煤質(zhì)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。因此，尋找一種快速分析檢測(cè)燃煤品質(zhì)的方法非常有必要。近紅外光譜分析技術(shù)是一種在線分析技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)煤質(zhì)的在線檢測(cè)，方便快捷，同時(shí)不損耗樣本，不產(chǎn)生污染，對(duì)燃煤電廠檢測(cè)入爐煤質(zhì)具有十分重要的意義。近紅外光譜技術(shù)為煤質(zhì)檢測(cè)提供了一種新的快速檢測(cè)方法。
　　本文研究了應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)檢測(cè)煤的水分、灰分、揮發(fā)分和固定

2、碳的方法。選取了184個(gè)煤樣作為建立預(yù)測(cè)模型的樣本。應(yīng)用K-S分類(lèi)法，將樣本分成校正集和預(yù)測(cè)集。在嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)室溫度、濕度以及自然光照條件的情況下，完成了對(duì)每個(gè)樣本的近紅外漫反射光譜數(shù)據(jù)和定標(biāo)值的采集。選取偏最小二乘算法為建立模型的主要算法，分別對(duì)煤樣的水分、灰分、揮發(fā)分和固定碳建立模型。篩選每個(gè)模型的最佳主因子數(shù)和最適光譜預(yù)處理方法，并用馬氏距離法和學(xué)生殘差法剔除數(shù)據(jù)中的異常值。結(jié)果顯示水分模型的最佳主因子數(shù)為7，最適預(yù)處理方法為OS