傅里叶变换近红外光谱技术在煤粉检测中的应用

本文主要探讨了利用傅里叶变换近红外光谱技术对煤粉样品进行定量检测的研究，包括水分、灰分和挥发分的测定。通过应用不同的光谱预处理方法，如平滑处理、微分方法、多元散射校正和标准归一化处理，建立了偏最小二乘模型，并进行了十字交叉验证。实验结果显示，不同预处理方法对不同成分的检测效果有所不同，其中25点平滑处理对于水分检测最优，标准归一化处理对于灰分检测最佳，而5点平滑处理则对挥发分检测精度最高。 近红外光谱技术是一种非破坏性的分析手段，它基于分子振动的吸收特性来获取物质的信息。在煤质分析中，近红外光谱可以快速、无损地获取样品的化学成分信息，对于实时在线检测具有重要意义。在本研究中，作者采用了傅里叶变换近红外光谱仪，这是一种常见的近红外光谱分析设备，能够将连续光谱转换为离散的频谱数据，便于后续的数据处理和分析。 预处理方法在近红外光谱分析中扮演着至关重要的角色。平滑处理可以减少噪声，提高光谱信号的信噪比；微分方法可以增强光谱的峰谷特征，有助于识别和分离不同的吸收带；多元散射校正则可以消除散射影响，使光谱更加反映物质的纯吸收特性；标准归一化处理则通过减去平均值和除以标准差，使不同样本间的光谱差异主要体现在吸收强度上，有利于模型的建立。 偏最小二乘法(PLS)是一种统计学上的建模方法，尤其适用于多变量和高维数据，如近红外光谱数据。它通过寻找光谱数据和目标变量之间的最大相关性，构建预测模型。在本研究中，PLS模型分别用于水分、灰分和挥发分的定量分析，模型的性能通过十字交叉验证得到评估，这是防止模型过拟合的有效方法。 实验结果显示，25点平滑处理的水分模型表现最佳，这可能是因为平滑处理有效地降低了噪声干扰，使得水分吸收特征更清晰。标准归一化处理的灰分模型效果最好，可能是因为该方法能够突出样本间灰分含量的差异。5点平滑处理的挥发分模型精度最高，可能是由于这种平滑程度既减少了噪声，又保留了挥发分的关键信息。 这项工作证实了近红外光谱技术结合适当的预处理方法和PLS模型可以有效实现煤粉样品的快速定量检测，对于优化煤炭工业的生产和质量控制具有实际应用价值。同时，这也为其他物料的在线检测提供了借鉴，展示了近红外光谱技术在工业领域的广阔应用前景。