太赫兹光谱技术在浓相煤粉浓度定量分析中的应用

"该文研究了基于太赫兹时域光谱技术(Terahertz Time-Domain Spectroscopy, TDS)对浓相煤粉浓度进行定量分析的方法，结合遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLS-R)，提高了对复杂煤粉混合物的光谱分析精度和稳定性。实验结果显示，这种结合GA和PLS-R的方法在浓相煤粉-高密度聚乙烯(High-Density Polyethylene, HDPE)混合物的分析中，预测样本的相关系数达到0.9568，均方根误差为1.0345，优于传统的区间偏最小二乘法(iPLS-R和biPLS-R)。" 本文详细探讨了利用太赫兹光谱技术在煤粉浓度测量中的应用。太赫兹光谱学是一种非破坏性的光谱分析方法，能够在分子水平上提供物质的信息，尤其适合分析具有复杂化学成分的物质，如煤粉。浓相煤粉浓度对于煤粉锅炉的运行至关重要，精确的浓度测量可以优化燃烧效率，提高能源利用率，同时降低环境污染。 为了提高太赫兹光谱在浓相煤粉浓度定量分析中的准确性和稳定性，研究者采用了遗传算法来选取最优的光谱变量。遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化技术，能从大量可能的解决方案中找到最优解。通过GA筛选出的光谱变量集合可以减少噪声影响，突出关键信息，使得后续的定量分析更加精准。 随后，研究者利用偏最小二乘回归建立煤粉浓度的定量分析模型。偏最小二乘回归是一种统计学上的多元线性回归分析方法，它通过降维技术处理多变量问题，减少变量之间的共线性影响，从而提高模型的预测能力。在GA选出的最优光谱变量基础上应用PLS-R，可以进一步提高模型的准确性和稳定性。 实验结果表明，采用GA和PLS-R的组合方法相较于传统区间偏最小二乘法，如iPLS-R和biPLS-R，能够提供更优的预测性能。其样本预测集的相关系数接近于0.96，意味着模型预测值与实际值之间的关联度非常高，而均方根误差仅为1.0345，表明预测的误差较小。这一研究结果为太赫兹时域光谱技术在浓相煤粉浓度定量分析的应用提供了强有力的支持，并为相关领域的研究提供了新的思路和方法。 关键词涉及的领域包括光谱学、太赫兹时域光谱技术、浓相煤粉浓度的测定、遗传算法以及偏最小二乘法，这些都是本研究的核心内容。这项工作对煤炭能源行业的燃烧控制、节能减排以及环境监测具有重要的理论和实践意义。