發(fā)布時間：2020-08-28 15:12

　　 作為煤質(zhì)評價的重要指標(biāo)之一,熱值的快速、準(zhǔn)確測量對電廠燃煤鍋爐的優(yōu)化燃燒和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行至關(guān)重要。采用激光誘導(dǎo)擊穿光譜(LIBS)技術(shù)結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定量分析模型和聚類分析,以35個煤粉樣品作為研究對象進(jìn)行熱值的定量分析�；w效應(yīng)對LIBS光譜數(shù)據(jù)的顯著影響,針對基于某類煤粉樣品所建立的定標(biāo)曲線不能直接用于不同煤種的定量分析,采用K-means聚類方法根據(jù)熱值、灰分、揮發(fā)分把樣品分為三類對訓(xùn)練集和預(yù)測集樣品進(jìn)行優(yōu)化選擇。通過譜線強(qiáng)度和熱值變量相關(guān)性分析,同時考慮特征譜線的物理意義,最終提取12條元素譜線的峰值強(qiáng)度作為輸入?yún)?shù),建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對燃煤熱值進(jìn)行預(yù)測。定標(biāo)結(jié)果表明,建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有良好的定量分析能力,定標(biāo)曲線擬合度R2為0.996,熱值預(yù)測值的相對誤差低于3.42%,多次重復(fù)測量的相對標(biāo)準(zhǔn)偏差在4.23%以內(nèi)。對聚類分析中3類樣品具有不同的預(yù)測能力,采用峰值強(qiáng)度作為輸入?yún)?shù)時,能夠在一定程度上減弱試驗(yàn)參數(shù)波動和基體效應(yīng)造成的影響。定量分析結(jié)果的重復(fù)性和準(zhǔn)確性可以通過對不同類別的煤種分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)一步改善。LIBS技術(shù)結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對煤粉熱值進(jìn)行定量分析,在現(xiàn)場在線/快速檢測領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用價值和潛力。

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8 葉小嶺;施s

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