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

【摘要】：燃煤工業(yè)指標的在線精確分析對于指導燃煤工業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)、降低燃煤煤耗至關(guān)重要。利用激光誘導擊穿光譜(LIBS)分析燃煤煤質(zhì)時,因受我國復雜多樣煤種所導致的"基體效應",測量精度有待提高。實驗中對激光誘導燃煤等離子體光譜至燃煤工業(yè)分析指標轉(zhuǎn)化過程中的光譜預處理和定標建模方法進行了優(yōu)化選擇。實驗結(jié)果表明,利用單/多峰Lorentzian光譜擬合計算譜線強度相比于傳統(tǒng)計算方法,譜線強度RSD均值可由12.1%降至9.7%;對于核函數(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)的平均絕對誤差(MAE)最小;采用PSO參數(shù)尋優(yōu)式支持向量機(SVM)回歸建模的預測均方根誤差(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,對燃煤工業(yè)分析指標預測的平均絕對誤差(AAE)為:灰分為16%~30%時AAE為1.37%,灰分大于30%時AAE為1.77%,發(fā)熱量為9~24 MJ·kg-1時AAE為0.65 MJ·kg-1,揮發(fā)分低于20%時AAE為1.09%,揮發(fā)分大于20%時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】： 山西大學激光光譜研究所 量子光學與光量子器件國家重點實驗室;極端光學協(xié)同創(chuàng)新中心 山西大學;
【基金】：國家(973計劃)項目(2012CB921603) 國家自然科學基金項目(61475093,61378047,61575113,61404104,61275213) 山西省科技重大專項(MD2016-01) 山西省高等學校優(yōu)秀青年學術(shù)帶頭人支持計劃資助
【分類號】：TN249
【正文快照】： 引　言　　國家工信部、財政部聯(lián)合發(fā)布的《煤炭清潔高效利用行動計劃(2015—2020)》指出:煤炭是我國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、污染重等問題沒有得到根本解決,需要進一步提高煤炭清潔高效利用水平,強化煤炭利用的能效,確保煤炭利用技術(shù)和裝置在

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