基于光谱分析技术的农林生物质燃料特性的快速检测研究

摘要：

快速检测生物质燃料特性对农林废弃物能源化利用具有重要意义.本研究利用光谱分析技术建立了松木、杉木和棉杆三类农林废弃物生物质的水分、灰分、挥发分、固定碳和热值预测模型.这些模型交叉校验决定系数均高于0.88.应用潜变量神经网络建模法后,水分平均决定系数达到了0.95.结果表明,应用光谱分析技术结合化学计量学方法,可完全替代传统的工业分析方法,为农林废弃物能源化利用提供一种快速检测生物质燃料特性的技术手段.

关键词：生物质、燃料特性、光谱分析、偏最小二乘回归、人工神经网络

所属期刊栏目：33

分类号：O6-1

在线出版日期：2012-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：33-38