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烟煤固定碳的近红外光谱定量分析模型探究
文献摘要：
采用近红外光谱技术检测烟煤的固定碳含量,可解决传统手段检测工序复杂、 耗时等问题.试验研究采集150个烟煤样品的近红外光谱,并对光谱分别进行了一阶微分和二阶微分预处理,将样品随机分为校正集和预测集以建立主成分回归(PCR)分析模型.随着主成分数的逐渐增加,PRESS值逐渐减少,当主成分数达到7时,PRESS值趋于稳定.研究结果表明最佳主成分数为7,PC1的累计方差贡献率为95.68％,PC2的累计方差贡献率为94.27％.后随机选取100个作为校正集,剩余50个作为预测集,建立基于不同光谱预处理方法下的近红外光谱定量分析模型,一阶微分处理后的模型效果最优,校正集和预测集的相关系数分别达到0.938和0.947,均方根误差分别为0.0228和0.0246,模型具有较高的稳定性,且预测能力较强.
文献关键词：
固定碳;近红外光谱;分析模型;光谱预处理;主成分回归;均方根误差
中图分类号：
作者姓名：
张海军
作者机构：
西山煤电 (集团) 有限责任公司 屯兰矿选煤厂, 山西 古交 030206
文献出处：
引用格式：
[1]张海军-.烟煤固定碳的近红外光谱定量分析模型探究)[J].煤质技术,2022(05):92-96
A类：
B类：
烟煤,定量分析模型,近红外光谱技术,固定碳含量,煤样,一阶微分,主成分回归,PRESS,PC1,方差贡献率,PC2,光谱预处理,预处理方法,分处,预测能力
AB值：
0.207235
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