秸秆和煤混燃物中秸秆含量近红外光谱测定

被引：2

作者：

贺城

杨增玲

黄光群

廖娜

韩鲁佳

机构：

[1] 中国农业大学工学院

来源：

农业机械学报 | 2011年 / 42卷 / 10期

关键词：

混燃; 秸秆; 煤; 近红外光谱; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK16 [燃料与燃烧];

学科分类号：

摘要：

实现秸秆和煤混燃物中秸秆含量快速检测对制定生物质混燃发电补贴方法具有重要意义。收集我国不同地区、不同品种秸秆样品81个,煤样品9个,样品粉碎后,按不同秸秆质量分数(1%～30%)制备样品90个,其中60个为校正集3,0个为独立验证集。用傅里叶变换近红外光谱仪进行光谱扫描,分别采用间隔偏最小二乘法(iPLS)和遗传算法(GA)进行波长选择,用偏最小二乘法(PLS)建立定量分析模型。研究结果表明,采用GA-PLS方法,最优模型建模数据点从3 001个减少到33个,独立验证集决定系数为0.89,预测标准差为2.87%,相对分析误差为3.06。近红外光谱技术结合GA-PLS建模用于快速检测秸秆和煤混燃物中秸秆含量具有可行性。

引用

页码：125 / 128+104 +104

页数：5

共 11 条

[1] 煤与生物质混燃过程中SO释放规律研究 [J].

徐金苗 ;

吕子安 ;

李定凯 .

热力发电, 2010, (10) :20-24

[2]

基于遗传算法和间隔偏最小二乘的苹果硬度特征波长分析研究[J]. 屠振华,籍保平,孟超英,朱大洲,史波林,庆兆珅.光谱学与光谱分析. 2009(10)

[3]

遗传算法结合偏最小二乘法无损评价西洋梨糖度[J]. 王加华,潘璐,孙谦,李鹏飞,韩东海.光谱学与光谱分析. 2009(03)

[4] 燃煤电站混燃秸秆技术在中国的可行性探讨 [J].

郝倬跃 ;

王彦佳 .

水利电力机械, 2006, (12) :35-37

[5] 近红外光谱分析中异常值的判别与定量模型优化 [J].

闵顺耕 ;

李宁 ;

张明祥 .

光谱学与光谱分析, 2004, (10) :1205-1209

[6]

Renewable energy from agro-residues in China: Solid biofuels and biomass briquetting technology[J] . Longjian Chen,Li Xing,Lujia Han.Renewable and Sustainable Energy Reviews . 2009 (9)

[7] Application of near infrared diffuse reflectance spectroscopy for on-line measurement of coal properties [J].

Kim, Dong Won ;

Lee, Ong Min ;

Kim, Jae Sung .

KOREAN JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING, 2009, 26 (02) :489-495

[8]

Prediction of heating value of straw by proximate data, and near infrared spectroscopy[J] . Caijin Huang,Lujia Han,Zengling Yang,Xian Liu.Energy Conversion and Management . 2008 (12)

[9]

Coal analysis by diffuse reflectance near-infrared spectroscopy: Hierarchical cluster and linear discriminant analysis[J] . M.T. Bona,J.M. Andrés.Talanta . 2007 (4)

[10] ASTM clustering for improving coal analysis by near-infrared spectroscopy [J].

Andres, J. M. ;

Bona, M. T. .

TALANTA, 2006, 70 (04) :711-719

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