偏最小二乘法方法在光谱定性分析中的应用研究

传统的光谱多元定性方法大都基于主成分分析(PCA),即首先将光谱进行PCA降维并选取特征变量后,再进行聚类或判别分析。近年来,用于光谱多元定量校正的偏最小二乘法(PLS)也被越来越多地用于定性分析中,并得到更优的结果。本文以实例介绍PLS方法在光谱模式识别以及建立定量模型适用性判据等方面的应用,其有望成为一种常用的光谱定性方法。     

激光诱导击穿光谱技术预测煤的黏温特性

快速准确测定煤的黏温特性对气化炉操作具有重要意义,通常采取将煤烧灰测定其临界黏度温度的方法来确定煤的黏温特性。激光诱导击穿光谱(LIBS)与化学计量方法结合在煤炭分析方面有许多独特优势。收集41个代表性煤样,基于DL/T 660—2007标准方法,测定相应煤灰的临界黏度温度,将其与煤样的LIBS谱图关联,利用化学计量学方法建立预测煤灰临界黏度温度的LIBS分析模型。模型交互验证结果表明,LIBS方法与实验室标准方法之间具有良好的一致性,基于偏最小二乘回归(PLSR)、人工神经网络(ANN)和支持向量机回归(SVR)建立的分析模型对临界黏度温度的预测标准偏差分别为63、57、56℃,单个煤样的测试时间不超过5 min,满足工业现场快速分析的需求。