煤粒度对煤质近红外定量分析模型的影响

• 作者: 吴楠 李明 李颖娜 程玉虎 雷萌
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 化学
• 关键词: 近红外光谱分析技术 煤粒度 光谱预处理 定量分析模型
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 分类号: O657.3
• 字数: 3003字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2013)01-0065-04

摘要

为了减少因煤样粒度而产生的光谱采集误差,研究0.2,1,3和13mm粒度等级下的煤质近红外分析模型.采用PCA方法提取特征信息,建立基于GA-BP和GA-Elman神经网络算法的定量分析模型.实验结果表明,经数据归一化与多元散射校正预处理后,0.2mm粒度等级的光谱与煤炭标准之间的相关性最强,模型的学习精度最高；经平滑处理后1mm粒度等级的分析结果最佳.平滑法对特征谱峰不明显的光谱的预处理效果较差,多元散射校正方法的适用性最强.在0.2mm粒度等级下原光谱的信息准确度最高,1和3mm其次,13 mm最差.煤样粒度越大,光谱的不稳定因素越多,从而导致分析模型的负面影响增加.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明	中国矿业大学信息与电气工程学院	156	1155	20.0	27.0
2	程玉虎	中国矿业大学信息与电气工程学院	58	576	13.0	20.0
3	雷萌	中国矿业大学信息与电气工程学院	18	75	5.0	8.0
4	李颖娜	唐山学院环境与化学工程系	27	99	6.0	9.0
5	吴楠	河北出入境检验检疫局京唐港办事处	13	47	4.0	6.0