基于激光诱导击穿光谱技术的煤粉颗粒流检测及方法优化

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基于燃煤锅炉的实时调整和经济性要求,实现煤质特性的快速/在线检测,对燃煤电厂实现高效低污染运行具有重要意义。由于现有的在线检测方法的局限性及安全性问题,将实时、快速、无损的激光诱导击穿光谱技术(LIBS)应用到煤质特性检测。实现煤粉颗粒流的LIBS直接检测,由于减少了额外的样品处理装置,更符合在线分析的实时性要求,但颗粒流流动的不均匀性及产生等离子体的波动性,导致LIBS测量的稳定性和准确性受到一定的影响。因此,本文开展了基于LIBS技术的煤粉颗粒流检测及方法优化研究,致力于提高LIBS应用于煤粉颗粒流的定量分析可靠性。本文首先针对LIBS检测煤粉颗粒流出现的光谱数据不稳定问题,分析了等离子体图像信息与光谱特性之间的相关性,提出了采用等离子体图像辅助光谱的有效光谱数据筛选方法,通过与波峰标准偏差值法(SD)和信噪比法(SNR)这两种筛选方法在光谱稳定性及定量分析效果的对比,证明了图像辅助法在区分剔除无效光谱方面的优势。此外,为了达到LIBS直接检测煤粉颗粒流时的实时和精度目标,提出了将可靠的压片光谱数据应用在直接测量颗粒流系统的创新性方法,搭建了能够在相同光路条件下获取压片和颗粒流光谱与等离子体信息的LIBS综合测量系统,分析了样品物理形态对激光激发等离子体特性及光谱特性的影响,研究了激光与不同形态样品的作用机制,定量评估了两者光谱数据之间的相关性,并由此提出了基于Tr Adaboost迁移学习的压片颗粒流数据结合的定量分析方法,通过煤粉颗粒流热值及挥发分、灰分的定量分析效果验证了迁移学习算法用于提高颗粒流成分检测的可行性。最后,对全文进行总结,并对下一步研究工作提出展望。
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