【摘 要】
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为了快速检测煤炭的灰分和硫分,以屯兰选煤厂0.42、0.177、0.125 mm三个粒度等级煤样为研究对象,采集了300个煤样的近红外光谱图,利用主成分回归（PCR）算法,建立了基于学生氏残
【机 构】
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山西焦煤西山煤电集团有限公司屯兰矿选煤厂
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为了快速检测煤炭的灰分和硫分,以屯兰选煤厂0.42、0.177、0.125 mm三个粒度等级煤样为研究对象,采集了300个煤样的近红外光谱图,利用主成分回归（PCR）算法,建立了基于学生氏残差剔除异常样品后的定量回归模型,并与标准值进行了对比分析。分析结果表明：粒度等级0.42 mm煤样的灰分模型效果较好,校正集相关系数和均方根误差分别为0.927 0和0.039 9,预测集相关系数和均方根误差分别为0.911 1和0.043 9,模型的稳定性较高;粒度等级0.177 mm煤样的硫分回归建模效果较好,校正
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