本文關(guān)鍵詞：基于紅外光譜法的礦井氣體定量分析研究

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【摘要】：礦井火災(zāi)和瓦斯爆炸一直威脅著我國(guó)煤礦產(chǎn)業(yè)的安全生產(chǎn)和礦井下工作人員的生命安全,所以對(duì)礦井中的氣體濃度進(jìn)行準(zhǔn)確、快速的檢測(cè)具有很大的現(xiàn)實(shí)意義。紅外光譜技術(shù)相對(duì)于其他方法具有檢測(cè)速度快、操作簡(jiǎn)便、能夠?qū)崿F(xiàn)在線多組份檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn),但其缺點(diǎn)是檢測(cè)精度較低。該缺點(diǎn)可以通過算法予以彌補(bǔ)。本文利用紅外光譜法對(duì)礦井中的瓦斯氣體和有害氣體的濃度進(jìn)行了檢測(cè),并通過建立兩種紅外光譜定量分析模型,最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)礦井氣體濃度準(zhǔn)確、快速的檢測(cè)。論文的主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:(1)搭建了礦井氣體采集系統(tǒng),設(shè)計(jì)并優(yōu)化了氣體采集方案。并針對(duì)礦井中常見的五種氣體,包括甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷和二氧化碳五種氣體,采集得到了126組單組份氣體和110組混合氣體組份。(2)將采集得到的236組氣體光譜數(shù)據(jù)分為186組校正集和50組驗(yàn)證集,利用KPLS算法建立氣體濃度的定量分析模型。選擇的光譜分析區(qū)域?yàn)? 1(2200~2400)cm(2800~3200)cm--?,通過分析比較得出最優(yōu)化的預(yù)處理方案。并通過優(yōu)化KPLS中的參數(shù),建立最優(yōu)的基于KPLS法的礦井氣體濃度定量分析模型。最后,對(duì)驗(yàn)證集的樣本進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)定量分析的結(jié)果為:每種氣體的最大相對(duì)誤差不超過8%,平均相對(duì)誤差不超過3%,50組混合氣體樣本的最大誤差為3.26%,50組氣體樣本的平均誤差為1.25%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:KPLS法能夠?qū)崿F(xiàn)礦井氣體濃度的準(zhǔn)確檢測(cè),但檢測(cè)結(jié)果偏差略大且不穩(wěn)定。(3)對(duì)SVM回歸進(jìn)行了改進(jìn),建立基于改進(jìn)SVM法的礦井氣體濃度定量分析模型。利用PCA對(duì)光譜數(shù)據(jù)降維,并通過GA和PSO分別對(duì)SVM模型中的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,并對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了比較。最后,建立了最優(yōu)的基于改進(jìn)SVM的礦井氣體濃度定量分析模型。利用對(duì)驗(yàn)證集的樣本進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果為:每種氣體的最大相對(duì)誤差不超過5%,平均相對(duì)誤差不超過2%,50組混合氣體樣本的最大相對(duì)誤差為2.19%,50組氣體樣本的平均誤差為0.68%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:改進(jìn)SVM算法對(duì)礦井氣體檢測(cè)效果要優(yōu)于普通SVM算法和KPLS算法,濃度預(yù)測(cè)結(jié)果更為準(zhǔn)確和穩(wěn)定。
【關(guān)鍵詞】：礦井氣體濃度 紅外光譜 定量分析 核偏最小二乘 改進(jìn)的支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)計(jì)量學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD712;O657.33
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-13
• 1 緒論13-18
• 1.1 研究的背景及意義13-14
• 1.2 基于紅外光譜法氣體定量分析的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 本文的研究目標(biāo)和主要內(nèi)容16-17
• 1.4 本章小結(jié)17-18
• 2 基于紅外光譜法的氣體濃度檢測(cè)原理18-31
• 2.1 紅外光譜法的基本原理18-19
• 2.2 傅里葉變換紅外光譜儀的工作原理19-20
• 2.3 紅外光譜定量分析方法20-30
• 2.3.1 光譜預(yù)處理20-22
• 2.3.2 定量分析方法22-29
• 2.3.3 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 3 礦井氣體的光譜數(shù)據(jù)采集31-37
• 3.1 礦井氣體光譜采集系統(tǒng)31-33
• 3.2 實(shí)驗(yàn)樣本33-36
• 3.3 本章小結(jié)36-37
• 4 基于核偏最小二乘法的礦井氣體定量分析模型37-46
• 4.1 KPLS的基本原理37-38
• 4.2 光譜預(yù)處理的研究38-39
• 4.3 基于KPLS的氣體定量分析模型的建立39-45
• 4.3.1 KPLS定量分析模型的建立40-42
• 4.3.2 KPLS定量分析模型的驗(yàn)證與結(jié)果分析42-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 5 基于改進(jìn)支持向量機(jī)的礦井氣體定量分析模型46-60
• 5.1 主成分分析法46-47
• 5.2 PCA-SVM算法的實(shí)現(xiàn)47-48
• 5.3 SVM回歸模型的改進(jìn)48-49
• 5.4 基于改進(jìn)SVM法的定量分析模型建立49-54
• 5.4.1 SVM參數(shù)的優(yōu)化50-53
• 5.4.2 改進(jìn)SVM模型的建立53-54
• 5.5 改進(jìn)SVM的定量分析模型的驗(yàn)證與結(jié)果分析54-59
• 5.6 本章小結(jié)59-60
• 6 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 全文總結(jié)60-61
• 6.2 工作展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 附錄A65-68
• 附錄B68-69
• 作者簡(jiǎn)介69

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本文編號(hào)：671015