基于LIBS和NIRS信号同步采集和融合的入炉煤发热量测量研究

快速准确地对入炉煤发热量进行检测是指导电厂经济安全运行的关键,然而煤炭成分复杂,其发热量与元素组成和分子结构都有一定的相关性,单一分析技术快速准确测量入炉煤发热量比较困难。基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术和近红外光谱(NIRS)技术,提出联用2种技术检测入炉煤发热量的方法。同步采集输送带上煤炭的LIBS和NIRS光谱信号,进行光谱数据预处理后融合2种光谱信息,并结合偏最小二乘(PLS)建模方法定量分析煤炭发热量。将该方法用于搭建煤样测量系统,得出煤样发热量定标集的决定系数为0.98,预测集均方根误差为0.37 MJ/kg,平均绝对误差为0.26 MJ/kg,平均相对误差为1.09%。表明所提出的在输送带上LIBS和NIRS信号同步采集方法可快速准确测量入炉煤发热量。

激光诱导击穿光谱的飞灰碳含量定量分析方法

燃煤飞灰碳含量是影响锅炉工作效率的重要特性指标之一,文中开展激光诱导击穿光谱技术(LIBS)实现飞灰未燃碳的定量分析方法研究,为LIBS应用于飞灰含碳量的快速/在线检测奠定基础。根据所探测的LIBS特征光谱,将线性和非线性化学计量学方法,包括多元线性回归(MLR)和偏最小二乘回归(PLSR)线性分析分析方法,以及非线性的极限学习机(ELM)和支持向量机回归(SVR)模型应用于飞灰未燃碳的预测分析中,结合交叉验证法对模型进行验证。对比线性和非线性模型的结果可以看出,非线性模型的预测结果明显优于线性模型,其中采用基于K-CV参数优化的非线性SVR模型具有比较理想的分析结果,有助于提高飞灰碳含量分析的精确度和准确度,采用三折叠交叉验证法对模型进行验证,得到模型的决定系数R^(2)均为0.99,相对偏差的平均值ARD分别为1.54%、3.45%、3.51%,相对标准误差RSD的平均值分别为7.53%、2.89%、7.18%。

一种绿色共享快递盒的概念设计

本文分析了现有快递盒存在的问题,对环保的共享快递盒进行创新设计,使其能够多次循环使用、存储方便。其间通过市场调研和资料查找,分析快递盒的市场痛点,以此为依据对共享快递盒结构、循环使用和材料三方面的创新设计进行改进,最后提出可行的共享快递盒概念设计方案及回收方案。这两种方案实现了共享快递盒的无人化回收和重复使用,减少了大量的人力成本,解决了环保快递盒的经济效益问题,适应当代环保理念的需求。

LIBS测量飞灰含碳量的研究现状及展望

飞灰含碳量是评价燃煤锅炉燃烧效率的重要参数之一,实现其在线测量对于提高燃煤机组节能水平与智能化发展具有重要意义。激光诱导击穿光谱(LIBS)作为一种具有竞争力的在线快速测量技术,在飞灰含碳量测量方面的应用已取得了较大进步。本文综述了LIBS测量燃煤飞灰含碳量的基础研究进展,根据测量时飞灰样品形态差异,梳理了LIBS在不同测量模式下的测量参数优化方法;总结了目前LIBS测量飞灰含碳量的光谱数据处理方法和定量分析算法的发展趋势;回顾了在实际工业中LIBS测量飞灰含碳量的应用现状,并对未来研究方向进行了展望。