不同预处理可见-近红外光谱对农作物秸秆热值预测的影响

摘要：

热值是反映农作物剩余物作为燃料利用潜力的重要参数.运用氧弹方法测试热值费时费力.基于可见-近红外光谱分析技术,分别对采用了不同预处理方法处理的光谱建立了5种农作物秸秆的偏最小二乘法(PLR)和主成分回归方法(PCR)热值模型,分析了预测模型的准确性与稳定性.结果显示,10点平滑的PLR模型效果最好,预测相关系数R2和预测标准差RMSEP分别为0.853 7和0.443 4.过多的平滑点处理产生了过平滑现象,导致模型性能变坏,采用了微分处理和多元散射校正(MSC)处理的光谱预测模型性能未见明显提高.研究结果可为热值快速测试设备的研发提供基础数据和数学模型优化支持.

关键词：秸秆、热值、偏最小二乘法、可见-近红外光谱

所属期刊栏目：6

分类号：O657.3;S216.2(分析化学)

资助基金：浙江省科技厅项目“生物质颗粒燃烧器智能控制技术及性能优化研究”2015C31061;浙江大学实验技术研究项目“基于近红外光谱技术的农林生物质组分和热值的快速分析”SYB201415

在线出版日期：2016-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：34-37