一种基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法与流程

本发明涉及煤质工业分析，尤其涉及一种基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法。

背景技术：

1、当前的煤质分析技术常以传统的化验分析法为主，工序繁琐，通常从采样、制样到出具结果需要数个小时，煤质数据的延迟滞后不能与当前锅炉的燃烧状态相匹配，无法满足监督检查所需的及时性；且传统化验法通常一台仪器只能测得一到两个项目，占用体积大，人工成本高，可移动性差，因此不适用于锅炉的入炉煤质的原位、远程、快速检测；此外，现行的煤质快速分析技术普遍存在安装维护成本高、安全监管严格等弊端，故而难以大面积推广使用，如：即时伽马中子活化分析技术的中子源存在潜在辐射危害，x射线荧光技术无法分析c、h等低原子序数元素，电感耦合等离子体发射光谱仪需要消耗大量氩气等。

2、综合来看，上述技术应用于煤质快检均存在各自的局限性，而libs技术凭借其样品预处理过程简单、近乎无损检测、多元素同步测量、快速测量等显著优势，在快检技术领域潜力巨大，未来在合理地开发libs技术的基础上，可以将其应用于原位和远程测量，如根据libs定量技术对锅炉的热效率进行实时监测等。

3、因此，针对上述问题，提出一种基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，来解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术的不足，研制一种基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，该发明的集成应用可以达到测试样品灰分、挥发分和固定碳的拟合度均在0.85以上。

2、本发明解决技术问题的技术方案为：本发明提供了一种基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，包括以下步骤：

3、步骤一：数据采集：利用激光诱导击穿实验进行煤质样品光谱数据采集；

4、步骤二：数据预处理：依次完成光谱连续辐射去除、局部最大值寻峰、特征峰选取、光谱峰值拟合和求解电子密度及等离子体的电子温度；

5、步骤三：定量分析：将标准煤样测试结果作为训练集，采用偏最小二乘回归的方法实现样品的煤质工业分析成分定量计算。

6、作为优化，步骤一中，激光诱导击穿实验激光能量采用90mj，延迟时间采用1.2μs，焦点埋深采用2mm，样本压片压力采用30mpa，在同一位置烧蚀10次的测试方式，通过以下表达式进行等离子体的局部热平衡验证，

7、

8、其中，nc是局部热平衡所需最小电子密度，tex是电子温度，δe是alⅰ发射谱线跃迁的上能级差。

9、作为优化，步骤二中，光谱连续辐射去除采用煤质分析zhangfit法。

10、作为优化，步骤二中，特征峰选取基于100个样本采集数据，将去基线后的光谱强度阈值设为2000，峰值波长重复次数设为50。

11、作为优化，步骤二中，光谱峰值拟合选用洛伦兹拟合，洛伦兹线型的函数拟合表达式如下：

12、

13、其中，y0为基线强度；x0为峰值位置；wl为洛伦兹线型的半高宽；a为常数。

14、作为优化，步骤二中，采用hi656.28nm的斯塔克展宽计算电子密度，斯塔克展宽计算公式如下：

15、

16、其中，δλhα是hi 656.28nm的半高宽，α为约化斯塔克线型半宽度。

17、作为优化，步骤二中，使用玻尔兹曼作图法(boltzmann method)求解等离子体电子温度。

18、作为优化，步骤三中，偏最小二乘回归法根据定量分析目标依次设置偏最小二乘的因子数k为12，根据对灰分的五折交叉验证结果计算r2最大值为0.942、rmsecv最小值为1.349％，并利用r2最大值和rmsecv最小值进行建模，输入预测集光谱数据到已有模型中得到灰分的预测值，求得预测集r2值为0.970、rmsep值为1.012％，根据rmsep计算公式及其含义，预测得出的值在其真实值的水平附近的平均浮动为1.012％。

19、作为优化，步骤三中，挥发分基于偏最小二乘回归的五折交叉验证，当k＝17时，r2值最大，r2为0.882，且rmsecv值最小，rmsecv为0.803％。

20、作为优化，步骤三中，固定碳的偏最小二乘回归的五折交叉验证，当k＝7时，r2值最大，此时rmsecv值为1.443％，但当k＝10时，rmsecv值最小为1.396％，选用k＝7建模，此时预测集r2值和rmsep值分别为0.956和1.409％。

21、
技术实现要素：
中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案具有如下优点或有益效果：

22、本发明可以实现基于激光诱导击穿光谱法的煤质工业定量分析，根据大量数据分析确定了样品测试过程关键操作参数，适用于煤质工业分析的特征峰集合，针对灰分、挥发分、固定碳定量分析确定了相应的偏最小二乘回归因子数；本方法的集成应用可以达到测试样品灰分、挥发分和固定碳的拟合度均在0.85以上。

技术特征：

1.一种基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，其特征是：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，其特征是：步骤一中，激光诱导击穿实验激光能量采用90mj，延迟时间采用1.2μs，焦点埋深采用2mm，样本压片压力采用30mpa，在同一位置烧蚀10次的测试方式，通过以下表达式进行等离子体的局部热平衡验证，

3.根据权利要求1所述的基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，其特征是：步骤二中，光谱连续辐射去除采用煤质分析zhangfit法。

4.根据权利要求1所述的基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，其特征是：步骤二中，特征峰选取基于100个样本采集数据，将去基线后的光谱强度阈值设为2000，峰值波长重复次数设为50。

5.根据权利要求1所述的基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，其特征是：步骤二中，光谱峰值拟合选用洛伦兹拟合，洛伦兹线型的函数拟合表达式如下：

6.根据权利要求1所述的基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，其特征是：步骤二中，采用h i 656.28nm的斯塔克展宽计算电子密度，斯塔克展宽计算公式如下：

7.根据权利要求1所述的基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，其特征是：步骤二中，使用玻尔兹曼作图法(boltzmann method)求解等离子体电子温度。

8.根据权利要求1所述的基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，其特征是：步骤三中，偏最小二乘回归法根据定量分析目标依次设置偏最小二乘的因子数k为12，根据对灰分的五折交叉验证结果计算r2最大值为0.942、rmsecv最小值为1.349％，并利用r2最大值和rmsecv最小值进行建模，输入预测集光谱数据到已有模型中得到灰分的预测值，求得预测集r2值为0.970、rmsep值为1.012％，根据rmsep计算公式及其含义，预测得出的值在其真实值的水平附近的平均浮动为1.012％。

9.根据权利要求8所述的基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，其特征是：步骤三中，挥发分基于偏最小二乘回归的五折交叉验证，当k＝17时，r2值最大，r2为0.882，且rmsecv值最小，rmsecv为0.803％。

10.根据权利要求9所述的基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，其特征是：步骤三中，固定碳的偏最小二乘回归的五折交叉验证，当k＝7时，r2值最大，此时rmsecv值为1.443％，但当k＝10时，rmsecv值最小为1.396％，选用k＝7建模，此时预测集r2值和rmsep值分别为0.956和1.409％。

技术总结
本发明涉及煤质工业分析技术领域，提供了一种基于激光诱导击穿光谱特征峰选择集合的煤质工业分析方法，包括以下步骤：数据采集，利用激光诱导击穿实验进行煤质样品光谱数据采集；数据预处理，依次完成光谱连续辐射去除、局部最大值寻峰、特征峰选取、光谱峰值拟合和求解电子密度及等离子体的电子温度；定量分析，将标准煤样测试结果作为训练集，采用偏最小二乘回归的方法实现样品的煤质工业分析成分定量计算；本发明可以实现基于激光诱导击穿光谱法的煤质工业定量分析，适用于煤质工业分析的特征峰集合，本方法的集成应用可以达到测试样品灰分、挥发分和固定碳的拟合度均在0.85以上。

技术研发人员：任霄汉,丁文浩,程健,崔峥,高艳鹏,邵卫,谢敏,刘谕霖,王东明,郑成娟
受保护的技术使用者：山东琦瑞能源科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14