一种近红外快速检测秸秆热值的方法与流程

文档序号:12548675阅读:898来源:国知局

本发明涉及秸秆热值检测技术领域,尤其涉及一种近红外快速检测秸秆热值的方法。



背景技术:

秸秆是成熟农作物茎叶(穗)部分的总称,通常指小麦、水稻、玉米、薯类、油菜、棉花、甘蔗和其它农作物(通常为粗粮)在收获籽实后的剩余部分,秸秆是一种很好的清洁可再生能源,是最具开发利用潜力的新能源之一,具有较好的经济、生态和社会效益。

秸秆发电,就是以农作物秸秆为主要燃料的一种发电方式,又分为秸秆气化发电和秸秆直燃发电。

直燃发电是秸秆能源转化利用的有效途径之一。作为电厂的原料,秸秆的热值是最受关注的性质指标,传统热值检测方法时间久,操作复杂,对入场原料检测带来了极大的困难,目前主要的方法是技术人员主观判断,其主观性强、准确性和重现性较差的缺点逐渐暴露出来,因此,如何快速准确的检测秸秆热值成为现今广泛研究的课题。



技术实现要素:

本发明的目的在于提供一种近红外快速检测秸秆热值的方法,以解决上述技术问题。

本发明利用近红外光谱技术结合谱图处理技术和最小二乘法进行模型的建立,实现了对秸秆热值的定量分析。模型测定准确率能够达到90%以上,稳定性和重现性极高,该方法被证明在热值测定上具有较大的应用价值和非常乐观的应用前景。

本发明所要解决的技术问题采用以下技术方案来实现:

一种近红外快速检测秸秆热值的方法,其特征在于,包括以下步骤:样品收集、获取近红外光谱、热值测定、建立数学模型、模型验证及调试、现场快速检测;

样品收集:

收集不同地区不同品种的小麦秸秆和玉米秸秆,共获得样品1000个;

获取近红外光谱:

将样品烘干粉碎过100目筛,利用光栅型近红外光谱仪采集样品光谱,每个样品重复采集15-30次取其平均光谱;

热值测定:

利用氧弹量热仪测定样品的热值;

建立数学模型:

将1000个样品的近红外光谱与热值建立对应的相关模型,建立模型的决定系数R2为0.9698;

模型验证:

取秸秆样品30个,获取它们的近红外光谱,通过建立的模型计算出对应热值,并将样品同时送到实验室利用氧弹量热仪测定热值,将结果进行比对验证;

现场快速检测:

将建好的模型预装进近红外快速检测设备,在现场开机后即可快速检测秸秆的热值。

进一步地,所述氧弹量热仪选用IKAC200量热仪。

作为优选,由553个基础数据建立近红外检测模型,每隔1个月进行20个样品的验证,并将20个样品的验证数据和原有的553个基础数据合并再次建立近红外检测模型,模型的基础数据得到不断的补充;一年以后模型就变成793个数据建立的模型,经过积累模型的基础数据逐渐增加,模型涵盖的数据分布越来越广,由于模型涵盖数据量的增加,也会使模型的拟合度增加,测量的精度也会进一步提高。

近红外分析光谱技术与计算机算法技术的有机结合是解决复杂混合物定量分析的一个崭新思路,它突破了复杂物系统分析的传统技术路线,使混合物分析能够微观定量各组分特性。本发明的近红外快速检测秸秆热值的方法以及建立的近红外技术分析模型,为秸秆直燃发电产业的发展起到重要的推动作用。

本发明的有益效果是:

本发明利用近红外光谱仪,对秸秆进行近红外光谱扫描,将光谱与热值建立一个数据模型,此模型的建立可以快速的对秸秆热值进行测定,无需样品的化学处理,绿色环保,性能可靠,无相关耗材和维修成本,降低了运行成本和环保风险,节省了大量的人力、物力、财力,经济效益高。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施例,进一步阐述本发明,但下述实施例仅仅为本发明的优选实施例,并非全部。基于实施方式中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得其它实施例,都属于本发明的保护范围。

本发明提供一种近红外快速检测秸秆热值的方法,该方法包括如下步骤:

步骤一:收集不同地区不同品种的小麦秸秆和玉米秸秆,共获得样品1000个;

步骤二:将样品烘干粉碎过100目筛,利用光栅型近红外光谱仪采集样品光谱,每个样品重复采集15-30次取其平均光谱;

步骤三:利用氧弹量热仪测定样品的热值;

步骤四:将1000个样品的近红外光谱与热值建立对应的相关模型,建立模型的决定系数R2为0.9698;

步骤五:取秸秆样品30个,获取它们的近红外光谱,通过建立的模型计算出对应热值,并将样品同时送到实验室利用氧弹量热仪测定热值,将结果进行比对验证。

步骤六:将建好的模型预装进近红外快速检测设备,在现场开机后即可快速检测秸秆的热值。

所述氧弹量热仪选用I KAC200量热仪。

由553个基础数据建立近红外检测模型,每隔1个月进行20个样品的验证,并将20个样品的验证数据和原有的553个基础数据合并再次建立近红外检测模型,模型的基础数据得到不断的补充;一年以后模型就变成793个数据建立的模型,经过积累模型的基础数据逐渐增加,模型涵盖的数据分布越来越广,由于模型涵盖数据量的增加,也会使模型的拟合度增加,测量的精度也会进一步提高。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例,并不用来限制本发明,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

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