作為煤質(zhì)評價的重要指標之一,熱值的快速、準確測量對電廠燃煤鍋爐的優(yōu)化燃燒和經(jīng)濟運行至關(guān)重要。采用激光誘導擊穿光譜(LIBS)技術(shù)結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡定量分析模型和聚類分析,以35個煤粉樣品作為研究對象進行熱值的定量分析�；w效應對LIBS光譜數(shù)據(jù)的顯著影響,針對基于某類煤粉樣品所建立的定標曲線不能直接用于不同煤種的定量分析,采用K-means聚類方法根據(jù)熱值、灰分、揮發(fā)分把樣品分為三類對訓練集和預測集樣品進行優(yōu)化選擇。通過譜線強度和熱值變量相關(guān)性分析,同時考慮特征譜線的物理意義,最終提取12條元素譜線的峰值強度作為輸入?yún)?shù),建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對燃煤熱值進行預測。定標結(jié)果表明,建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有良好的定量分析能力,定標曲線擬合度R2為0.996,熱值預測值的相對誤差低于3.42%,多次重復測量的相對標準偏差在4.23%以內(nèi)。對聚類分析中3類樣品具有不同的預測能力,采用峰值強度作為輸入?yún)?shù)時,能夠在一定程度上減弱試驗參數(shù)波動和基體效應造成的影響。定量分析結(jié)果的重復性和準確性可以通過對不同類別的煤種分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型來進一步改善。LIBS技術(shù)結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以對煤粉熱值進行定量分析,在現(xiàn)場在線/快速檢測領域具有很好的應用價值和潛力。

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