生物质燃料具有颗粒不均匀和来源多变的特点,在其利用过程中进行燃料质量监管有利于提升利用效率。燃料质量监管重点在于了解生物质燃料的热值、工业分析和重要元素含量等特性指标的变化情况。由于传统的生物质燃料特性指标分析方法存在耗时长和步骤繁琐等局限性,本文将激光诱导击穿光谱技术（Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS）应用于生物质燃料特性指标的快速分析。基体效应是影响LIBS检测生物质燃料特性检测准确性的关键因素,其影响水平可直观地表现为待测元素特征谱线强度对该元素含量的非线性响应程度。以生物质中碱金属元素K为例,针对LIBS测量K元素过程中样品化学特性所引起的基体效应,本文首先研究生物质中K元素典型化合物（KCl、K2CO3、K2SO4、KNO3）的基体效应,结果表明不同化合物形态对K元素定量分析的影响轻微,采用光谱归一化修正可以很大程度减轻该影响。继而深入分析组成生物质的单一组分（木质素、纤维素）与真实生物质中基体效应的差异及关联性,结果发现挥发分与灰分含量是造成各组分对光谱信号响应存在差异的主要诱因,且生物质中K元素的光谱响应是生物质各组分共同影响的结果,采用简单的多元线性回归模型修正此类基体效应影响即可达到很好的效果。最后采用偏最小二乘法（Partial least square,PLS）对真实生物质燃料中K元素进行定量分析,其效果优于简单的多元线性回归模型。基于上述分析,考虑多因素的多元线性回归模型能一定程度上修正基体效应的影响。对于更为复杂的热值和工业分析指标而言,基体效应对其定量分析的影响更显著。虽然PLS等模型可以考虑多个变量之间的信息互补,一定程度上修正基体效应的影响,但其本质上还是线性模型,这会导致样品LIBS光谱与待测指标之间的非线性关系被忽略。因此利用LIBS数据结合非线性的核偏最小二乘模型（Kernel partial least squares,KPLS）对生物质燃料的热值、挥发分、灰分和固定碳含量进行了分析。并进一步尝试用三种数据预处理方法对KPLS模型进行优化。结果表明KPLS+C内标对灰分和挥发分含量的定量分析效果最优,但对于热值和固定碳含量,进行数据预处理前的KPLS模型的定量分析效果最好。该结果也验证了KPLS能够减轻基体效应所带来的非线性因素对LIBS定量分析复杂燃料特性指标的影响。