基于K-CV参数优化支持向量机的LIBS燃煤热值定量分析

• 作者: 李诗诗 聂嘉朗 董美蓉 陆盛资 陆继东 韦丽萍 骆发胜 黄健伟 黎文兵
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 物理学
• 关键词: 煤 热值 激光诱导击穿光谱 支持向量机 定量 K-CV
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 页码范围: 2202-2209
• 页数: 8页
• 分类号: O433.1
• 字数: 5902字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2019)07-2202-08

摘要

热值是煤质特性的重要参数之一,很大程度上影响着燃煤锅炉的运行.为了克服传统检测方法所存在的问题,将激光诱导击穿光谱(LIBS)应用于燃煤热值的定量分析.煤的结构复杂,所含的元素种类众多,包括了主量元素、次量元素和痕量元素,致使煤的LIBS光谱信息复杂.如何有效提取LIBS光谱信息,实现准确的定量化测量是LIBS在煤特性检测中发挥作用的前提和基础.近年来,随着人工智能技术的发展,相关的分析技术也开始应用于煤的工业指标分析和热值预测中.为实现煤样品中LIBS光谱信息的有效提取,同时为克服常规的分析方法易出现的过渡拟合、收敛性不好等问题,提出采用结合K-fold Cross Vali-dation(K-CV)参数优化的支持向量机(SVM)回归方法,实现LIBS定量分析煤中的热值.SVM 方法是结构风险最小化的近似实现,可用于模式分类和非线性回归.为了得到有效的LIBS分析模型,实验选用44种电厂常用的热值含量不同的煤样作为实验对象,选择其中33个作为训练集,剩余11个为测试集.利用搭建的LIBS实验系统获取所选煤样品的等离子体发射光谱数据,首先分析了SVM热值回归模型的参数-惩罚因子C 、核函数参数 g与模型精度的关联,确定 C和g最佳取值范围,然后分别建立了基于LIBS全谱和某些元素(非金属元素和金属元素)特征光谱的 SVM 回归模型.利用训练集光谱数据,结合 K-CV 法得到热值SVM回归模型的最优参数 C和g的值,建立基于SVM最优参数的煤热值定量分析模型.然后将测试集的光谱数据作为输入量用于测试所建立模型的可靠性,得到分别采用全谱、非金属元素特征光谱、非金属与金属元素特征谱相结合的热值定量分析模型,其决定系数 R2 均达到0.99以上,均方误差分别为0. 12 ,0.17和0. 06 (M J·kg －1 )2 ,预测平均相对偏差分别为1.2%,1. 23% 和0.69%.结果表明:基于K-CV参数优化SVM回归方法可用于LIBS技术实现燃煤热值的定量分析,且可得到较高的分析精确度和准确度;同时通过对比选用不同的光谱特征的定量分析模型可知,采用非金属与金属元素的特征光谱所建立的基于K-CV参数优化SVM的热值定量模型,能够有效提高LIBS应用于快速检测煤热值的精度和准确度,实现煤热值的准确预测.