为了快速、无损检测煤质中的全水分和灰分,采集了120个精煤样品的近红外漫反射光谱,对微分光谱进行分析,利用偏最小二乘回归(PLSR)算法结合不同光谱预处理方法建立基于马氏距离剔除异常样品后的定量数学模型,分析预测值与真实值的相关性,并对最优预处理下的模型残差进行讨论。结果表明:经过多元散射校正处理后建立的全水分模型效果最优,相关系数达到0.982 12,校正集均方根误差为0.013,预测集均方根误差为0.017。经过5点平滑预处理后建立的灰分模型效果最佳,相关系数达到0.947 47,校正集均方

为了检测不同煤粒度的煤质内部成分,针对传统方法检测速度慢、效率低等问题,提出一种基于近红外漫反射光谱的煤质定量分析方法。结合不同光谱预处理方法建立1、3和5 mm粒度等级下的煤质全水分近红外偏最小二乘回归(PLSR)模型。研究结果表明该检测方法合理可行,具有很好的应用价值。

水分含量多少是煤质好坏的重要指标,在研究煤的基础理论及煤加工中具有特殊意义。本实验采用多元散射矫正(MSC)、平滑处理、微分处理等预处理方法,结合主成分回归法及偏最小二乘法分析了预处理方法对煤粉全水分模型的影响;发现多元散射矫正(MSC)处理结合偏最小二乘法获得的模型最佳,其校正模型R=0.988 1,RMSEC=0.501,预测结果 R=0.955,RMSEC=0.601;发现平滑处理也可以提高模型可靠性,但过度平滑会使模型可靠性变差;综合比较主成分回归法模型与偏最小二乘法模型,发现偏最小二乘