褐煤品质的傅里叶变换近红外光谱定量分析

采用傅里叶变换漫反射近红外光谱法采集了94个褐煤样品的Kubelka Munk(KM)光谱数据,同时建立了褐煤的全水分、内水分、挥发分、含硫量、高位发热量、低位发热量和折合率7个指标的偏最小二乘(PLS)定量分析预测模型,并对预测模型进行了验证,验证结果显示:全水分、内水分、挥发分、含硫量、高位发热量、低位发热量和折合率的相对误差分别为9.1%、11%、2.8%、10%、3.4%、2.5%、3.4%,得到了满意的预测效果,基本达到了实际分析的要求;本研究采用近红外光谱分析的方式实现了一种快速分析煤炭品质的新方法,可以替代基于热分析的传统化学分析方法,为工业在线分析煤炭品质论证了可行性。

傅立叶变换中红外漫反射光谱法定量检测褐煤的六个关键指标

采用傅立叶变换中红外漫反射光谱法同时对褐煤中的内水分、挥发分、含硫量、高位发热量、低位发热量和折合率6个指标进行了基于最小二乘法(PLS)的定量分析。结果显示,内水分、挥发分、含硫量、高位发热量、低位发热量和折合率的相对误差分别为3.4%、2.0%、4.0%、1.4%、2.5%和2.2%,得到了满意的预测结果。采用中红外光谱分析的方式实现了一种快速分析煤炭品质的新方法,为工业在线分析煤炭品质论证了可行性。