专利名称：一种基于主导因素结合偏最小二乘法的煤质特性分析方法
技术领域：
本发明涉及一种利用激光诱导等离子光谱技术(LIBS)，基于主导因素结合偏最小二乘法的煤炭在线检测方法。
背景技术：
在煤矿、煤厂和电厂等用煤单位，目前普遍采用的煤质检测方法是离线取样和实验室分析。这种方法工序复杂、耗时长、取样代表性差，难以及时反馈煤炭的各种成分。但是用煤单位需要及时掌控皮带输送机上的煤炭成分，以便指导生产和进行调控。所以传统的离线测量难以适应工业生产的需求。如果可以实时在线地对输送带上的煤炭进行成分分析，对于用煤单位意义重大。目前煤质在线检测中使用的技术为X射线荧光技术，中子感生瞬发Y射线分析技术和双能Y射线透射技术。但X射线荧光技术只适合于测量原子序数大于11的元素，测量精度和灵敏度不高。中子感生瞬发Y射线分析技术存在投资大、辐射危害和放射源半衰期短的缺点。而双能Y射线投射技术最大的缺点是无法全元素分析、成本较高和有安全隐患。由于这些技术本身的缺点，所以并没有得到更广泛的应用。各用煤单位急需一种精度较高，并能实现全元素分析的煤质在线快速检测方法。近年来，激光诱导等离子光谱技术(简称LIBS)由于具有高灵敏度、无需样品预处理和实现多元素测量等优点，成为一种新的激光分析技术，在煤质在线检测上有很大的应用潜力。可是由于该技术母体效应比较明显，也限制了该技术在煤质在线检测中的应用。准确的定量化测量是LIBS系统在煤质在线检测中发挥作用的前提和基础。偏最小二乘法(PLS)方法已经成为目前LIBS定量研究的最新和最主要的方法，通过PLS对LIBS光谱的全谱信息进行处理，可以在很多情况下取得比传统定标方法更为精确的结果。但是，由于PLS方法从根本上来说是一种线性处理方法，并不能考虑到谱线强度随温度变化、电离程度变化、自吸收效应、样品成分互相干扰等导致的非线性影响。同时，由于PLS方法相对来说是一种脱离实际物理过程的数据处理方法，需要结合物理规律来进一步改进。
发明内容
本发明针对偏最小二乘方法没有考虑物理规律和非线性影响的缺点，提供了一种基于主导因素结合偏最小二乘法修正的煤质检测方法，可在使用激光诱导等离子光谱系统上运用，解决了煤质在线快速分析的问题。本发明基于等离子体光谱信号的物理规律，考虑了自吸收效应和元素互干扰效应的影响，通过对特征谱线强度进行非线性变换，运用偏最小二乘法建立了主导因素模型，然后进一步运用偏最小二乘法修正主导因素模型的残差，该方法综合利用了激光诱导等离子光谱的所有信息，而且便于在计算机快速实现，既可以进行在线的煤质全元素分析，又可以提高测量精度。本发明的技术方案是:
—种基于主导因素结合偏最小二乘法的煤质特性分析方法，其特征是该方法包括如下步骤:I)首先使用煤的各种煤质特性已知的一组煤炭样品作为定标样品，利用安装在输煤皮带上方的激光诱导击穿光谱系统对每个定标样品分别进行检测:以脉冲激光器为激发光源，从激光器出射的激光经过聚焦透镜聚焦后作用于定标样品表面，在聚焦点产生等离子体，等离子体在保护气体的氛围中进行冷却，产生的辐射光信号通过采集透镜进入光纤，并经过光谱仪处理后转化成电信号被计算机采集，得到一组定标样品的特征光谱，从每个定标样品的特征光谱中得到各种元素的特征谱线强度；2)以一组定标样品的某一种煤质特性作为目标特性，利用偏最小二乘法对定标样品的目标特性进行建模:首先以一组定标样品的目标特性的数值构成因变量矩阵Ftl,然后确定与目标特性相关的k种元素；从特征光谱中对每一种元素选出若干条特征谱线，利用所选出的特征谱线的谱线强度构建自变量矩阵Etl ；自变量矩阵Etl的构建过程如下所述:对于第i种元素可以得到特征光谱的谱线强度矩阵:
权利要求
1.一种基于主导因素结合偏最小二乘法的煤质特性分析方法，其特征是该方法包括如下步骤: 1)首先使用煤的各种煤质特性已知的一组煤炭样品作为定标样品，利用安装在输煤皮带上方的激光诱导击穿光谱系统对每个定标样品分别进行检测:以脉冲激光器(I)为激发光源，从激光器出射的激光经过聚焦透镜(2)聚焦后作用于定标样品(3)表面，在聚焦点产生等离子体，等离子体在保护气体的氛围中进行冷却，产生的辐射光信号通过采集透镜(4)进入光纤(5)，并经过光谱仪(6)处理后转化成电信号被计算机(7)采集，得到一组定标样品的特征光谱，从每个定标样品的特征光谱中得到各种元素的特征谱线强度； 2)以一组定标样品的某一种煤质特性作为目标特性，利用偏最小二乘法对定标样品的目标特性进行建模: 首先以一组定标样品的目标特性的数值构成因变量矩阵Ftl，然后确定与目标特性相关的k种元素；从特征光谱中对每一种元素选出若干条特征谱线，利用所选出的特征谱线的谱线强度构建自变量矩阵Etl ；自变量矩阵Etl的构建过程如下所述: 对于第i种元素可以得到特征光谱的谱线强度矩阵:
2.根据权利要求1所述的一种基于主导因素结合偏最小二乘法的煤质特性分析方法，其特征在于:所述煤质特性包括灰分、挥发分、发热量和水分。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于主导因素结合偏最小二乘法的煤质特性分析方法，其特征在于:当目标特性为灰分时，与灰分相关的元素为铝、硅、钠、钾、钙、镁和铁。
4.根据权利要求1或2所述的一种基于主导因素结合偏最小二乘法的煤质特性分析方法，其特征在于:当目标特性为挥发分时，与挥发分相关的元素为碳、氢、氧和氮。
5.根据权利要求1或2所述的一种基于主导因素结合偏最小二乘法的煤质特性分析方法，其特征在于:当目标特性为发热量时，与发热量相关的元素为碳、氢和氧。
6.根据权利要求5所述的一种基于主导因素结合偏最小二乘法的煤质特性分析方法，其特征在于:当目标特性为发热量时，所述自变量矩阵Etl增加两列变量，分别为定标样品或者预测样品的灰分含量和水分含量的估计值，灰分含量和水分含量的估计值需要预先使用基于主导因素的偏最小二乘模型分析得到。
全文摘要
一种基于主导因素结合偏最小二乘法的煤质特性分析方法，属于原子发射光谱测量技术领域。该方法基于煤质特性的物理背景进行建模，包含了两步偏最小二乘法拟合过程，第一步偏最小二乘法拟合过程利用光谱中与煤质特性相关的特征谱线作为输入，建立非线性的主导因素模型来描述煤质特性与激光诱导击穿光谱之间的物理关系，第二步偏最小二乘法拟合利用光谱的全部谱线强度信息对主导因素的残差进行修正。本发明比起传统的偏最小二乘法模型，提高了模型的定标和预测精度。
文档编号G01N21/63GK103234944SQ20131013423
公开日2013年8月7日 申请日期2013年4月17日 优先权日2013年4月17日
发明者王哲, 袁廷璧, 李政 申请人:清华大学