基于K-CV参数优化支持向量机的LIBS燃煤热值定量分析

摘要：

热值是煤质特性的重要参数之一,很大程度上影响着燃煤锅炉的运行.为了克服传统检测方法所存在的问题,将激光诱导击穿光谱(LIBS)应用于燃煤热值的定量分析.煤的结构复杂,所含的元素种类众多,包括了主量元素、次量元素和痕量元素,致使煤的LIBS光谱信息复杂.如何有效提取LIBS光谱信息,实现准确的定量化测量是L IBS在煤特性检测中发挥作用的前提和基础.近年来,随着人工智能技术的发展,相关的分析技术也开始应用于煤的工业指标分析和热值预测中.为实现煤样品中L IBS光谱信息的有效提取,同时为克服常规的分析方法易出现的过渡拟合、收敛性不好等问题,提出采用结合K-fold Cross Vali-dation(K-CV)参数优化的支持向量机(SVM)回归方法,实现LIBS定量分析煤中的热值.SVM方法是结构风险最小化的近似实现,可用于模式分类和非线性回归.为了得到有效的LIBS分析模型,实验选用44种电厂常用的热值含量不同的煤样作为实验对象,选择其中33个作为训练集,剩余11个为测试集.利用搭建的LIBS实验系统获取所选煤样品的等离子体发射光谱数据,首先分析了SVM热值回归模型的参数-惩罚因子C、核函数参数g与模型精度的关联,确定C和g最佳取值范围,然后分别建立了基于L IBS全谱和某些元素(非金属元素和金属元素)特征光谱的SVM回归模型.利用训练集光谱数据,结合K-CV法得到热值SVM回归模型的最优参数C和g的值,建立基于SVM最优参数的煤热值定量分析模型.然后将测试集的光谱数据作为输入量用于测试所建立模型的可靠性,得到分别采用全谱、非金属元素特征光谱、非金属与金属元素特征谱相结合的热值定量分析模型,其决定系数R2均达到0.99以上,均方误差分别为0.12,0.17和0.06(MJ·kg-1)2,预测平均相对偏差分别为1.2％,1.23％ 和0.69％.结果表明:基于K-CV参数优化SVM回归方法可用于LIBS技术实现燃煤热值的定量分析,且可得到较高的分析精确度和准确度;同时通过对比选用不同的光谱特征的定量分析模型可知,采用非金属与金属元素的特征光谱所建立的基于K-CV参数优化SVM的热值定量模型,能够有效提高LIBS应用于快速检测煤热值的精度和准确度,实现煤热值的准确预测.

关键词：煤、热值、激光诱导击穿光谱、支持向量机、定量、K-CV

所属期刊栏目：39

分类号：O433.1(光学)

资助基金：国家自然科学基金项目51476061,51406059;广东省自然科学基金重点项目2017B030311009;中央高校基本科研业务费专项资金华南理工大学项目2017ZD027

在线出版日期：2019-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2202-2209