譜質(zhì)分析檢測技術(shù)（上海）有限公司簡介

譜質(zhì)分析檢測技術(shù)（上海）有限公司是國內(nèi)專業(yè)從事儀器租賃、銷售和服務(wù)的領(lǐng)先企業(yè)。憑借經(jīng)驗(yàn)豐富、技術(shù)力量雄厚的工程師團(tuán)隊(duì)，我們?yōu)閺V大用戶在儀器租賃、色譜、質(zhì)譜儀器的軟硬件使用、維護(hù)、維修、認(rèn)證、應(yīng)用和數(shù)據(jù)安全等多方面提供完善的技術(shù)支持和應(yīng)用解決方案。

公司主營品牌有：Agilent (安捷倫)、Waters（沃特世）、Thermo（賽默飛）、AB Sciex、 等，并常備數(shù)十種國際知名品牌儀器、型號齊全，低價租賃或出售給用戶及儀器同業(yè)，保證設(shè)備品質(zhì)優(yōu)異的同時提供良好的售后服務(wù)。

譜質(zhì)為廣大制藥、能源、食品、環(huán)保、農(nóng)殘檢測等多個行業(yè)以及高校、科研院所、質(zhì)檢實(shí)驗(yàn)室等領(lǐng)域業(yè)內(nèi)客戶提供方便快捷的本地化服務(wù)。

譜質(zhì)公司優(yōu)勢

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專業(yè)的技術(shù)服務(wù)：譜質(zhì)自有技術(shù)團(tuán)隊(duì)，原廠十年以上維修資質(zhì)，提供儀器維修、維保、實(shí)驗(yàn)室搬家等一體化綜合服務(wù)

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我們致力于向行業(yè)用戶提供值得信賴的高品質(zhì)二手分析儀器產(chǎn)品，憑借過硬的技術(shù)、快捷的服務(wù)和經(jīng)濟(jì)的價格，為全球客戶帶來非凡體驗(yàn)。2100433B

目錄

前言

第1章 緒論 1

1.1 研究背景及意義 1

1.2 煤炭質(zhì)量的常規(guī)分析 2

1.2.1 煤質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)測定方法 2

1.2.2 煤質(zhì)分析的研究現(xiàn)狀 6

1.3 煤質(zhì)近紅外光譜分析研究現(xiàn)狀 7

1.3.1 近紅外光譜技術(shù)的研究現(xiàn)狀 7

1.3.2 煤質(zhì)近紅外光譜分析技術(shù)的研究現(xiàn)狀 8

第2章 煤質(zhì)近紅外光譜分析理論與技術(shù) 10

2.1 近紅外光譜分析理論基礎(chǔ) 10

2.1.1 分子振動光譜理論 10

2.1.2 透射光譜的理論基礎(chǔ) 12

2.1.3 漫反射光譜的理論基礎(chǔ) 13

2.2 煤質(zhì)近紅外光譜分析 15

2.2.1 理論基礎(chǔ) 15

2.2.2 煤樣采取與制備 16

2.2.3 近紅外光譜分析儀 19

2.2.4 基礎(chǔ)分析模型 21

2.3 本章小結(jié) 25

第3章 煤炭光譜數(shù)據(jù)的優(yōu)化和校正 27

3.1 煤粒度對光譜數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的影響 27

3.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 27

3.1.2 實(shí)驗(yàn)方法 29

3.1.3 結(jié)果與討論 29

3.2 基于距離測定的異常樣本剔除 31

3.2.1 基于歐氏迭代裁剪法的異常樣品剔除 32

3.2.2 基于馬氏迭代裁剪法的異常樣品剔除 36

3.2.3 基于改進(jìn)留一交叉驗(yàn)證法的異常樣品篩選 40

3.3 基于并行最小二乘回歸估計(jì)的爭議樣本判別 45

3.3.1 理論基礎(chǔ) 45

3.3.2 爭議樣本的判別過程 47

3.3.3 結(jié)果與討論 48

3.4 本章小結(jié) 51

第4章 煤炭光譜數(shù)據(jù)的恢復(fù)去噪 53

4.1 常用的光譜恢復(fù)方法 53

4.1.1 理論基礎(chǔ) 53

4.1.2 結(jié)果與討論 55

4.2 基于擬線性局部加權(quán)法的光譜散射校正 59

4.2.1 理論基礎(chǔ) 59

4.2.2 擬線性曲線與局部加權(quán)函數(shù)的選取 60

4.2.3 結(jié)果與討論 62

4.3 基于粗糙懲罰法的光譜優(yōu)化平滑模式 65

4.3.1 理論基礎(chǔ) 65

4.3.2 粗糙懲罰法 67

4.3.3 端點(diǎn)信息修補(bǔ) 68

4.3.4 參數(shù)優(yōu)化 69

4.3.5 光譜的D階導(dǎo)數(shù) 69

4.3.6 結(jié)果與討論 69

4.4 本章小結(jié) 74

第5章 煤炭光譜數(shù)據(jù)的篩選壓縮 76

5.1 基于要點(diǎn)排序法的波長點(diǎn)向前選擇 76

5.1.1 理論基礎(chǔ) 76

5.1.2 要點(diǎn)排序法 77

5.1.3 特征光譜波長點(diǎn)的篩選過程 78

5.1.4 結(jié)果與討論 79

5.2 基于優(yōu)化組合法的譜區(qū)選擇 86

5.2.1 基于譜區(qū)排序的向前選擇法 86

5.2.2 基于遺傳算法的譜區(qū)選擇 86

5.2.3 結(jié)果與討論 87

5.3 基于核主成分分析的光譜特征提取 94

5.3.1 理論基礎(chǔ) 94

5.3.2 結(jié)果與討論 95

5.4 基于局部多維尺度變換的光譜特征提取 101

5.4.1 多維尺度變換 101

5.4.2 局部多維尺度變換 102

5.4.3 結(jié)果與討論 103

5.5 基于局部線性嵌入算法的光譜特征提取 104

5.5.1 理論基礎(chǔ) 104

5.5.2 結(jié)果與討論 105

5.6 本章小結(jié) 107

第6章 煤質(zhì)近紅外光譜定量分析模型 109

6.1 基于支持向量回歸機(jī)的定量分析模型 109

6.1.1 理論基礎(chǔ) 109

6.1.2 模型參數(shù)優(yōu)化 111

6.1.3 結(jié)果與討論 113

6.2 基于分層隨機(jī)森林的煤質(zhì)近紅外光譜定量分析 116

6.2.1 分層抽樣原理 117

6.2.2 基于互信息的分層隨機(jī)森林模型 118

6.2.3 結(jié)果與討論 118

6.3 基于集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的定量分析模型 121

6.3.1 理論基礎(chǔ) 121

6.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成與參數(shù)優(yōu)化 123

6.3.3 結(jié)果與討論 125

6.4 待測樣本集的預(yù)測與修正 131

6.4.1 待測樣本集的預(yù)測 131

6.4.2 待測樣本集的調(diào)整 135

6.5 本章小結(jié) 137

第7章 煤質(zhì)近紅外光譜定性分析模型 139

7.1 基于支持向量機(jī)的定性分析模型 139

7.1.1 理論基礎(chǔ) 139

7.1.2 結(jié)果與討論 140

7.2 基于學(xué)習(xí)向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定性分析模型 141

7.2.1 基礎(chǔ)理論 141

7.2.2 結(jié)果與討論 143

7.3 基于決策樹算法的定性分析模型 144

7.3.1 理論基礎(chǔ) 144

7.3.2 結(jié)果與討論 149

7.4 基于隨機(jī)森林算法的定性分析方法 150

7.4.1 基礎(chǔ)理論 150

7.4.2 結(jié)果與討論 153

7.5 基于改進(jìn)隨機(jī)森林的煤質(zhì)定性分析 154

7.5.1 理論基礎(chǔ) 154

7.5.2 結(jié)果與討論 155

7.6 近紅外光譜煤產(chǎn)地鑒別系統(tǒng) 158

7.7 本章小結(jié) 159

參考文獻(xiàn) 160

附錄 169

通常是指按照國家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)測定煤炭的基本物理、化學(xué)特性的分析項(xiàng)目，主要有工業(yè)分析、元素分析、灰成分分析，煤、煤粉和灰分性質(zhì)的測定等。

煤質(zhì)分析工業(yè)分析

包括對水分、揮發(fā)分、固定碳和灰分的測定，有時還包括硫分和發(fā)熱量等項(xiàng)數(shù)據(jù)的測定。

煤質(zhì)分析元素分析

測定煤中有機(jī)質(zhì)的碳、氫、氧、氮和可燃硫等主要元素組分，以質(zhì)量百分?jǐn)?shù)表示，收到基中連同水分和灰分總和為100%。

煤質(zhì)分析成分分析

煤中的水分和灰分含量常隨開采、運(yùn)輸、貯存及氣候條件而異，其他成分的含量也將隨之發(fā)生變化，為了便于生產(chǎn)和科研，通常采用四種成分分析基準(zhǔn)：①收到基：以收到狀態(tài)的煤為基準(zhǔn)的表示方法；②空氣干燥基：以空氣干燥狀態(tài)的煤為基準(zhǔn)的表示方法;③干燥基：以無水狀態(tài)的煤為基準(zhǔn)的表示方法;④干燥無灰基：以假想的干燥無灰狀態(tài)的煤為基準(zhǔn)的表示方法。

除水分和低位發(fā)熱量以外，不同基準(zhǔn)成分?jǐn)?shù)值間的換算系數(shù)見表1。

煤質(zhì)分析成分特性

灰分是由金屬氧化物和非金屬氧化物及其鹽類組成的復(fù)雜物質(zhì)，以SiO₂和Al₂O₃為主，還有Fe₂O₃、CaO、MgO、TiO₂、SO₃、Na₂O和K₂O等，以及一些Mn、V和Mo等元素的氧化物。

(1)灰成分測定：按工業(yè)分析條件灼燒煤樣制得灰樣，用NaOH溶融，沸水浸取，加HCl溶解，蒸發(fā)至近干，再制備試液。不同成分用不同方法測定，如，SiO₂用動物膠凝聚質(zhì)量法，F(xiàn)e₂O₃、Al₂O₃、CaO和MgO用EDTA容量法，Na₂O和K₂O用火焰光度法，P₂O₅用比色法等，還可以用原子吸收光譜法來測定除磷以外的其他灰成分。

(2)灰的熔融特性：通常稱為灰熔點(diǎn)，煤灰沒有固定的熔化溫度，僅有一個熔化溫度范圍。中國和世界上大多數(shù)國家以角錐法作為標(biāo)準(zhǔn)測定方法，記錄在半還原氣氛中的三個特征溫度：變形溫度DT，即灰錐尖開始變圓或彎曲時的溫度;軟化溫度ST，即灰錐體彎曲。

表1 不同基準(zhǔn)成分?jǐn)?shù)值間的換算系數(shù)

注： 表中M表示水分，A表示灰分。

到錐尖觸及托板或錐體變成球形和高度不大于底長的半球時的溫度；流動溫度FT，即灰錐完全熔化或展成高度≤1.5 mm薄層時的溫度，也稱為熔化溫度。有的國家用熱顯微鏡觀測柱體試樣的熔融特征來確定其特征溫度。

(3) 灰黏度： 表征灰在高溫熔融狀態(tài)下的流動特性，通常根據(jù)牛頓摩擦定律用鉬絲扭矩式黏度計(jì)測定1750℃以下1～10 Pa·s范圍內(nèi)的熔體黏度。

煤質(zhì)分析煤粉性質(zhì)

煤是一種成分、結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜且極不均一，包括有機(jī)和無機(jī)化合物的混合物，以及無機(jī)物和有機(jī)質(zhì)組成的金屬有機(jī)絡(luò)合物，其性質(zhì)是多方面的，其中與燃燒關(guān)系較密切的有可磨系數(shù)、磨損指數(shù)、煤粉細(xì)度、密度、自由膨脹序數(shù)五項(xiàng)。

(1)可磨系數(shù)：表征煤被粉碎的難易程度，測定的依據(jù)是破碎定律，即在研磨煤粉時所消耗的能量與新產(chǎn)生的表面面積成正比。廣泛采用的主要方法有哈德葛羅夫 (Hardgrove) 法與全俄熱工研究所(ВТИ)法，其近似換算關(guān)系為：KВТИ=0. 0034(K) 0.61。

(2)磨損指數(shù)：表征煤在破碎過程中對金屬研磨部件磨蝕的強(qiáng)烈程度，現(xiàn)多使用YGP (Yancey，Geerand Price)法來測定在規(guī)范條件下煤樣對純鐵的磨損量。

(3)煤粉細(xì)度：煤粉是由各種尺寸不同(一般在1～500 μm)、形狀不規(guī)則的顆粒所組成，其細(xì)度一般用標(biāo)準(zhǔn)篩來測定，以篩孔尺寸為x (μm) 的篩子篩后剩余量占粉樣的百分?jǐn)?shù)Rx(%)來表示。

(4)密度：煤的密度通常以不同的方式表示，有真密度、視密度和堆積密度之分。真密度是在20℃時，煤的質(zhì)量與同溫度、同體積(不包括煤內(nèi)外表面孔隙)水的質(zhì)量之比；視密度為在20℃時，煤的質(zhì)量與同溫度、同體積(包括煤內(nèi)外表面孔隙)水的質(zhì)量之比，又稱為假密度；煤粉堆積密度是煤粉在自然堆積狀態(tài)下的視密度。

(5)自由膨脹序數(shù)：表征煤的黏結(jié)特性，把煤按規(guī)定方法加熱，所得焦塊與一組標(biāo)準(zhǔn)焦塊側(cè)面圖進(jìn)行比較來確定的序號數(shù)。