激光诱导击穿光谱煤质分析

随机森林模型准测灰分

本成果提供一种基于激光诱导击穿光谱结合随机森林算法的煤成分快速定量分析方法，实现对煤灰分和热值的同步高精度预测。

Ke, Shaoying · 张伟 · Qi, Dongfeng · 孙腾飞

Analytical Sciences 2024

参数信息

煤灰分预测 R²

0.9470

煤灰分预测 RMSECV

4.8594

煤灰分预测 RMSEP

4.8450

煤热值预测 R²

0.9485

煤热值预测 RMSECV

1.5996

煤热值预测 RMSEP

1.5949

技术优势

同时测灰分和热值

基于同一 LIBS 光谱和随机森林模型，可同时输出煤灰分和热值两个关键指标，无需分别建模或多次测量。

预测准于传统模型

与支持向量机、人工神经网络、偏最小二乘模型相比，小波变换-随机森林模型对灰分和热值的预测误差更低。

无需样品前处理

LIBS 直接对煤样烧蚀产生等离子体，无需消解或压片等前处理，缩短检测时间。

应用场景

• 煤炭质量检测：替代传统缓慢的灰分和热值化验，几秒内完成煤质参数定量分析。
• 工业过程监控：可直接嵌入输煤皮带或加工线，实时监控原料热值和灰分波动。
• 光谱分析仪器：为 LIBS 光谱仪提供煤质专用分析模型，拓展仪器在线应用能力。
• 能源分析：快速精确的热值和灰分数据支持煤炭燃烧效率优化和排放控制。