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1、灰分指標(biāo)是衡量煤炭?jī)?yōu)劣的重要標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)這個(gè)指標(biāo),也可以實(shí)現(xiàn)煤炭的合理使用。在線快速準(zhǔn)確的煤質(zhì)灰分檢測(cè)對(duì)于正確評(píng)價(jià)煤的質(zhì)量和加工利用等都有十分突出的意義,也是解決能源利用效率低和污染環(huán)境等問題的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的煤質(zhì)灰分檢測(cè)方法由于工序繁瑣和費(fèi)時(shí)費(fèi)力難以適用于現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的需求。且目前市場(chǎng)上的一些煤質(zhì)灰分在線檢測(cè)手段存在著精度不高、成本昂貴或者存在安全隱患等問題。激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)(LIBS)是利用高能激光作用于靶材料,通過(guò)對(duì)激光等離子體
2、中的原子、離子發(fā)射的特征譜線進(jìn)行分析,從而對(duì)分析樣品定量檢測(cè)的一種分析技術(shù)。隨著光譜設(shè)備和激光技術(shù)的發(fā)展,LIBS由于其無(wú)需或僅需簡(jiǎn)單的樣品預(yù)處理、多元素同步快速測(cè)量等優(yōu)勢(shì),逐漸成為一種潛在的工業(yè)過(guò)程監(jiān)測(cè)技術(shù),同時(shí)LIBS對(duì)于煤質(zhì)灰分的在線檢測(cè)應(yīng)用也有著巨大的潛力。
等離子體被高能激光誘導(dǎo)產(chǎn)生的過(guò)程是非常復(fù)雜的,激光能量、觸發(fā)時(shí)間、實(shí)驗(yàn)環(huán)境、靶材料的準(zhǔn)備、基體效應(yīng)以及采集數(shù)據(jù)都會(huì)對(duì)等離子體的產(chǎn)生造成影響,從而影響到定量檢測(cè)的結(jié)
3、果。LIBS定量分析傳統(tǒng)的方法是定標(biāo)曲線法,雖然這種方法可以對(duì)目標(biāo)樣品進(jìn)行相對(duì)準(zhǔn)確的定量分析,但其精度仍然受到自吸收效應(yīng)與基體效應(yīng)的影響。
有研究表明偏最小二乘法(PLS)可以減小基體效應(yīng)對(duì)LIBS定量分析結(jié)果的影響,進(jìn)而可以有效提高LIBS的檢測(cè)精度。且與其他類型建模方法相比,偏最小二乘法有著計(jì)算任務(wù)小,穩(wěn)定簡(jiǎn)單,主成分確定,易于定性解釋等突出優(yōu)點(diǎn)。對(duì)于實(shí)現(xiàn)煤質(zhì)灰分的準(zhǔn)確在線快速檢測(cè)有著自身的優(yōu)勢(shì)。
本論文是LIB
4、S技術(shù)在煤質(zhì)灰分在線檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用探討,將煤質(zhì)灰分含量作為測(cè)量目標(biāo),將定量分析作為研究對(duì)象,利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)分別對(duì)PLS建模方法在對(duì)LIBS光譜數(shù)據(jù)的處理中進(jìn)行了研究探討。
論文前兩章介紹了選題的背景與意義,系統(tǒng)綜述了在線測(cè)灰的必要性和局限性、目前灰分在線檢測(cè)的幾種方法。通過(guò)對(duì)比優(yōu)缺點(diǎn)引入了新興的激光誘導(dǎo)擊穿光譜分析技術(shù)。同時(shí)介紹了激光誘導(dǎo)擊穿光譜分析法的原理,探討了等離子體的形成機(jī)理及其特性,也對(duì)激光誘導(dǎo)擊穿光譜的定性
5、分析進(jìn)行了介紹。
論文第三章介紹了激光誘導(dǎo)擊穿光譜定量分析模型,包括傳統(tǒng)定標(biāo)模型,內(nèi)定標(biāo)模型、自由定標(biāo)模型以及自相關(guān)分析模型。之后引入了新興的偏最小二乘法。重點(diǎn)介紹了偏最小二乘法的算法思想、理論基礎(chǔ)。同時(shí)也對(duì)偏最小二乘法的性質(zhì)以及建模推導(dǎo)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。
論文的第四章利用了激光誘導(dǎo)擊穿光譜的模擬數(shù)據(jù)分別對(duì)煤質(zhì)灰分進(jìn)行了定量分析的探討,數(shù)據(jù)采用Kennard-Stone設(shè)計(jì)方法選取了相應(yīng)的訓(xùn)練集與預(yù)測(cè)集,利用PLS算法
6、進(jìn)行了建模,對(duì)預(yù)測(cè)集的定量分析進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明,LIBS技術(shù)結(jié)合PLS方法能夠檢測(cè)出煤質(zhì)中灰分整體含量,而且通過(guò)對(duì)不同程度噪聲下光譜數(shù)據(jù)的分析,驗(yàn)證了PLS模型的魯棒性與適用性。
第五章對(duì)于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,同樣采用了PLS建模方法,利用K-S算法選取了相應(yīng)的訓(xùn)練樣本與預(yù)測(cè)樣本,用所建立模型進(jìn)行對(duì)預(yù)測(cè)樣本的預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果的平均相對(duì)誤差(REP)約為8.43%。對(duì)于模擬數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)結(jié)果的平均相對(duì)誤差(REP)約為0.0106,
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