一種基于分檔的煤質(zhì)特性測量方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種基于分檔的煤質(zhì)特性測量方法，具體來說，利用激光誘導(dǎo)等離子 光譜技術(shù)（簡稱LIB巧對煤質(zhì)成分進行定量分析的方法，屬于原子發(fā)射光譜測量技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 在煤礦、煤廠和電廠等用煤單位，根據(jù)不同的煤質(zhì)成分，實時調(diào)整工況參數(shù)，有利 于提高燃燒效率，節(jié)約能源，減少污染物排放。但傳統(tǒng)的煤質(zhì)分析方法多采用離線分析，具 有采樣和制樣代表性差、分析速度慢、工序繁瑣等缺點。因此各用煤單位急需一種精度較 高，并能實現(xiàn)全元素分析的煤質(zhì)在線快速檢測方法。
[0003]目前煤質(zhì)在線檢測中常用的技術(shù)為X射線巧光技術(shù)，中子感生瞬發(fā)丫射線分析技 術(shù)和雙能丫射線透射技術(shù)。但X射線巧光技術(shù)只適合于測量原子序數(shù)大于11的元素，測 量精度和靈敏度不高。中子感生瞬發(fā)γ射線分析技術(shù)存在投資大、福射危害和放射源半衰 期短的缺點。而雙能γ射線投射技術(shù)最大的缺點是無法全元素分析、成本較高和有安全隱 患。由于運些技術(shù)本身的缺點，所W并沒有得到更廣泛的應(yīng)用。各用煤單位急需一種精度 較高，并能實現(xiàn)全元素分析的煤質(zhì)在線快速檢測方法。
[0004] 近年來，LIBS技術(shù)由于具有高靈敏度、無需樣品預(yù)處理和實現(xiàn)多元素測量等優(yōu)點， 成為一種新的激光分析技術(shù)，在煤質(zhì)在線檢測上有很大的應(yīng)用潛力?？墒怯捎谠摷夹g(shù)基體 效應(yīng)比較明顯，直接測量物質(zhì)成分時精度不高，也限制了該技術(shù)在煤質(zhì)在線檢測中的應(yīng)用。 準(zhǔn)確的定量化測量是LIBS系統(tǒng)在煤質(zhì)在線檢測中發(fā)揮作用的前提和基礎(chǔ)。
[0005]目前用于煤質(zhì)分析的LIBS技術(shù)多采用對所有的煤質(zhì)均采用相同的數(shù)據(jù)處理模 型，雖然可W通過去噪、內(nèi)定標(biāo)等手段來提高精度，但效果仍不能達到工業(yè)應(yīng)用的要求。運 是因為不同的煤質(zhì)中水分、灰分或揮發(fā)分差別大，影響等離子體的特性，從而影響整個光譜 的強度。各元素的譜線強度存在互干擾現(xiàn)象，即變量存在多重相關(guān)性，故采用單一的數(shù)據(jù)處 理模型擬合精度差，預(yù)測效果不能令人滿意。因此有必要對水分、灰分或揮發(fā)分不同的煤樣 進行分檔，對不同的檔位建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理模型，W提高預(yù)測效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是提出了一種基于分檔的煤質(zhì)特性測量方法，針對在LIBS光譜中 存在基體效應(yīng)，本發(fā)明根據(jù)煤中水分、灰分或揮發(fā)分含量進行煤種分檔的方法，并在此基礎(chǔ) 上對不同檔位建立對應(yīng)的數(shù)據(jù)處理模型，既可W實現(xiàn)煤質(zhì)的全元素分析，能夠提高測量精 度。
[0007] 本發(fā)明的技術(shù)方案是：
[0008] -種基于分檔的煤質(zhì)特性測量方法，其特征是該方法包括如下步驟：
[0009] 1)使用煤質(zhì)特性已知的一組煤炭樣品作為定標(biāo)樣品進行分檔：根據(jù)定標(biāo)樣品中 的水分、灰分和揮發(fā)分中任一種數(shù)值含量的高低分為第一、第二和第Ξ檔，設(shè)定闊值Ml和 M2,數(shù)值含量小于或等于Ml的定標(biāo)樣品為第一檔，數(shù)值含量在Μ1和Μ2之間的定標(biāo)樣品為第 二檔，數(shù)值含量大于或等于M2的定標(biāo)樣品為第Ξ檔；
[0010] 2)使用偏最小二乘判別分析法對定標(biāo)樣品建立分檔模型：
[0011] a.利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜系統(tǒng)對定標(biāo)樣品進行檢測，得到該組定標(biāo)樣品的光譜譜 線，即得到了每種定標(biāo)樣品中各種元素的激光誘導(dǎo)擊穿光譜的特征譜線強度，形成特征譜 線強度矩陣E。，E。矩陣的結(jié)構(gòu)如下，
[0012]
[001引其中，4表示第i種樣品在波長λ,處對應(yīng)的譜線強度，i= 1，2,…，n;j= 1，2, ...，111;
[0014] 因變量矩陣F。是一個η行的列向量，如果第i種樣品為第一檔定標(biāo)樣品，因變量矩 陣F。的第i行等于1 ;如果第i種樣品為第二檔定標(biāo)樣品，因變量矩陣F。的第i行等于2 ; 如果第i種樣品為第Ξ檔定標(biāo)樣品，因變量矩陣F。的第i行等于3 ;
[001引b.按照偏最小二乘方法對自變量矩陣E。和因變量矩陣F。建模，得到F。關(guān)于E。的 回歸方程，
[001 引F0=E0A+Fh
[0017] 其中，A為回歸系數(shù)矩陣，F(xiàn)h為殘差；
[0018] 3)對第一、第二和第Ξ檔的定標(biāo)樣品分別進行偏最小二乘法回歸建模：
[0019]首先，將每一檔定標(biāo)樣品中某種元素濃度組成因變量矩陣F。'，自變量矩陣為矩 陣E。，矩陣F'。的結(jié)構(gòu)如下；
[0020] F'。=(clC2C]…C…（Τ)τ
[0021] 其中，C表示第i種定標(biāo)樣品的某種元素濃度，i= 1，2,…，η;
[0022] 利用步驟2)b中敘述的偏最小二乘建模方法，得到下式，
[0023] F。'關(guān)于E。的回歸方程
[0024] F'D=E〇B+Fq
[002引其中，B為回歸系數(shù)矩陣，F(xiàn)q為殘差；
[0026] 運樣就得到了第一檔定標(biāo)樣品中該元素濃度與全譜譜線強度的回歸方程；
[0027] 同理，重復(fù)步驟3)，即得到第二和第Ξ檔定標(biāo)樣品中該元素濃度與全譜譜線強度 的回歸方程；
[0028]繼續(xù)重復(fù)步驟3)，得到第一、第二和第Ξ檔定標(biāo)樣品中其他元素濃度W及發(fā)熱量、 灰分、揮發(fā)分與全譜譜線強度的一組回歸方程；
[0029] 4)對于各煤質(zhì)特性未知的待測樣品進行定量測量，具體做法如下：
[0030]首先通過激光誘導(dǎo)等離子光譜系統(tǒng)得到該待測樣品的特征譜線強度矩陣；然后代 入公式F(J=E(jA+Fh計算F。的值，如果F。小于等于1. 5,則判斷該待測樣品屬于第一檔，如果 F。在1. 5和2. 5之間，則判斷該待測樣品屬于第二檔，如果F。大于等于2. 5,則判斷該待測 樣品屬于第Ξ檔；然后根據(jù)待測樣品所屬的檔位，將特征譜線強度數(shù)據(jù)代入所屬檔位的回 歸方程F'。=E"B+Fq中，即求得待測樣品中各元素的濃度W及發(fā)熱量、灰分、揮發(fā)分的值。
[0031]上述技術(shù)方案中，當(dāng)使用定標(biāo)樣品進行分檔時，若按照水分分檔，Ml為5%，M2為 10% ;若按照灰分分檔，Ml為15%，Μ2為30% ;若按照揮發(fā)分分檔，Ml為20%，Μ2為40%。
[0032] 本發(fā)明具有W下優(yōu)點及突出性的技術(shù)效果：在實際的煤質(zhì)特性測量中，不同煤炭 樣品的煤質(zhì)特性差別巨大，進而影響激光誘導(dǎo)等離子體光譜的特性。因此采用統(tǒng)一的定標(biāo) 模型對不同樣品進行測量誤差較大。本發(fā)明在建立定標(biāo)模型前，根據(jù)定標(biāo)樣品水分、灰分或 揮發(fā)分中的某種煤質(zhì)特性進行分檔，將具有相近水分、灰分或揮發(fā)分含量的定標(biāo)樣品歸為 一檔，對不同檔位的煤炭樣品分別建模，可W有效降低基體效應(yīng)的影響，提高定標(biāo)模型的測 量精度；在定標(biāo)分析之前，利用偏最小二乘判別方法確定待測煤炭樣品所屬檔位，再利用該 檔位對應(yīng)的定標(biāo)模型對待測樣品進行分析，提高了定標(biāo)測量的準(zhǔn)確性。
【附圖說明】
[0033] 圖1是本發(fā)明的激光誘導(dǎo)等離子光譜系統(tǒng)示意圖。
[0034] 圖2是本發(fā)明基于PLS-DA的PLS煤質(zhì)特性測量方法流程示意圖。
【具體實施方式】
[0035] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進一步的詳細說明。
[0036] 本發(fā)明提供的一種基于分檔的煤質(zhì)特性測量方法，其具體包括如下步驟：
[0037] 1)使用煤質(zhì)特性已知的一組煤炭樣品作為定標(biāo)樣品對其進行分檔：
[0038] 根據(jù)定標(biāo)樣品中的水分、灰分和揮發(fā)分中任一種數(shù)值含量的高低分為第一、第二 和第Ξ檔，設(shè)定闊值Ml和Μ2,數(shù)值含量小于或等于Ml的定標(biāo)樣品為第一檔，數(shù)值含量在Μ1 和M2之間的定標(biāo)樣品為第二檔，數(shù)值含量大于或等于Μ2的定標(biāo)樣品為第Ξ檔；
[0039] 2)使用偏最小二乘判別分析法對定標(biāo)樣品建立分檔模型：
[0040] a.利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜系統(tǒng)對定標(biāo)樣品進行檢測，得到該組定標(biāo)樣品的光譜譜 線，即得到了每種定標(biāo)樣品中各種元素的激光誘導(dǎo)擊穿光譜的特征譜線強度，形成特征譜 線強度矩陣E。，E。矩陣的結(jié)構(gòu)如下：
[0041]
[0042] 其中，4表示第i種樣品在波長λ,處對應(yīng)的譜線強度，i= 1，2,…，n;j= 1，2, ...，111;
[0043] 因變量矩陣F。是一個η行的列向量，如果第i種樣品為第一檔煤炭定標(biāo)樣品，因 變量矩陣F。的第i行等于1;如果第i種樣品為第二檔煤炭定標(biāo)樣品，因變量矩陣F。的第 i行等于2;如果第i種樣品為第Ξ檔煤炭定標(biāo)樣品，因變量矩陣F。的第i行等于3;
[0044]b.按照偏最小二乘方法對自變量矩陣E。和因變量矩陣F。建模：從矩陣E。中提取 主成分，使得主成分既能代表E。的變異信息，又能使E。與F。的相關(guān)程度達到最大；W1是對 應(yīng)于矩陣E。中。印町最大特征值的特征向量，得到E。的第一主成分為：
[004引ti=E0Wi 似
[0046]實施E。在t1上的回歸W及F。在t1上的回歸，即
[0047]E〇=tiP'1巧1 (3)
[004引F0=t江評1 (4)
[004引其中，P' 1、ri為相應(yīng)的回歸系數(shù)；E1、Fi為殘差矩陣，W2是對應(yīng)于矩陣友託巧怎1 最大特征值的特征向量，第二主成分為，
[0050]tz=E1"2 巧）
[0051] 依次類推，根據(jù)交叉