本文關(guān)鍵詞： 激光誘導(dǎo)擊穿光譜 燃煤工業(yè)分析指標(biāo) 光譜擬合 支持向量機(jī)　出處：《光譜學(xué)與光譜分析》2017年10期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：燃煤工業(yè)指標(biāo)的在線(xiàn)精確分析對(duì)于指導(dǎo)燃煤工業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)、降低燃煤煤耗至關(guān)重要。利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜(LIBS)分析燃煤煤質(zhì)時(shí),因受我國(guó)復(fù)雜多樣煤種所導(dǎo)致的"基體效應(yīng)",測(cè)量精度有待提高。實(shí)驗(yàn)中對(duì)激光誘導(dǎo)燃煤等離子體光譜至燃煤工業(yè)分析指標(biāo)轉(zhuǎn)化過(guò)程中的光譜預(yù)處理和定標(biāo)建模方法進(jìn)行了優(yōu)化選擇。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用單/多峰Lorentzian光譜擬合計(jì)算譜線(xiàn)強(qiáng)度相比于傳統(tǒng)計(jì)算方法,譜線(xiàn)強(qiáng)度RSD均值可由12.1%降至9.7%;對(duì)于核函數(shù)參數(shù)尋優(yōu),相比于網(wǎng)格參數(shù)(Grid)和遺傳算法(GA),粒子群算法(PSO)的平均絕對(duì)誤差(MAE)最小;采用PSO參數(shù)尋優(yōu)式支持向量機(jī)(SVM)回歸建模的預(yù)測(cè)均方根誤差(RMSEP)小于偏最小二乘回歸分析法(PLS);采用單/多峰Lorentzian光譜擬合方法和PSO參數(shù)尋優(yōu)式SVM回歸建模,對(duì)燃煤工業(yè)分析指標(biāo)預(yù)測(cè)的平均絕對(duì)誤差(AAE)為:灰分為16%~30%時(shí)AAE為1.37%,灰分大于30%時(shí)AAE為1.77%,發(fā)熱量為9~24 MJ·kg-1時(shí)AAE為0.65 MJ·kg-1,揮發(fā)分低于20%時(shí)AAE為1.09%,揮發(fā)分大于20%時(shí)AAE為1.02%。
[Abstract]:On-line accurate analysis of coal industry index is very important to guide coal industry to optimize production and reduce coal consumption. Laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) is used to analyze coal quality. "Matrix effect" caused by complex and diverse coal types in China. The measurement accuracy needs to be improved. In the experiment, the spectral pretreatment and calibration modeling method in the process of laser induced coal-fired plasma spectrum conversion to coal-fired industrial analysis index are optimized and selected. The experimental results show that. Compared with the traditional method, the line intensity calculated by single / multi-peak Lorentzian spectrum fitting can be reduced from 12.1% to 9.7. For parameter optimization of kernel function, the mean absolute error (mae) of particle swarm optimization (PSO) is the smallest compared with grid parameter (Grid) and genetic algorithm (GA). The root-mean-square error (RMS) based on PSO parameter optimization support vector machine (SVM) regression model is less than that by partial least square regression analysis. Single / multi-peak Lorentzian spectral fitting method and PSO parameter optimization SVM regression model were used. The average absolute error of the prediction of the coal industry analysis index is as follows: the AAE of ash is 16 ~ 30 and the AAE is 1.77% when ash is greater than 30. The AAE was 0.65 MJ 路kg-1 when the calorific value was 9 擄24 MJ 路kg-1, and the volatile content was lower than that at 20 MJ 路kg-1, which was 1.09% MJ 路kg-1. AAE is 1.02 when volatile matter is greater than 20.
【作者單位】： 山西大學(xué)激光光譜研究所 量子光學(xué)與光量子器件國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;極端光學(xué)協(xié)同創(chuàng)新中心 山西大學(xué);
【基金】：國(guó)家(973計(jì)劃)項(xiàng)目(2012CB921603) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61475093,61378047,61575113,61404104,61275213) 山西省科技重大專(zhuān)項(xiàng)(MD2016-01) 山西省高等學(xué)校優(yōu)秀青年學(xué)術(shù)帶頭人支持計(jì)劃資助
【分類(lèi)號(hào)】：TN249
【正文快照】： 引　言　　國(guó)家工信部、財(cái)政部聯(lián)合發(fā)布的《煤炭清潔高效利用行動(dòng)計(jì)劃(2015—2020)》指出:煤炭是我國(guó)的主體能源和重要工業(yè)原料,但煤炭利用方式粗放、能效低、污染重等問(wèn)題沒(méi)有得到根本解決,需要進(jìn)一步提高煤炭清潔高效利用水平,強(qiáng)化煤炭利用的能效,確保煤炭利用技術(shù)和裝置在

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本文編號(hào)：1457341