[发明专利]一种固体燃料颗粒流的燃料特性测量方法

说明书

本发明公开了一种固体燃料颗粒流的燃料特性测量方法，包括，利用固体燃料颗粒流激光诱导击穿光谱测量系统对不同固体燃料颗粒流进行测量，获得颗粒流的激光等离子体发射光谱；选取特征元素谱线特性进行无效光谱判别及剔除，得到有效光谱；对有效光谱平均值进行行归一化；将移动平均方法应用到归一化后的有效光谱的同一变量上，并对光谱进行卷积求导，得到修正后的全波段等离子体发射光谱；利用联合区间偏小二乘法对修正后的全波段等离子体发射光谱进行变量筛选；以变量筛选后的光谱为变量，建立固体燃料颗粒流燃料特性定标模型；将待测样品进行处理得到筛选后变量，输入建立的固定燃料颗粒流燃料特性定标模型，实现对待测样品的燃料特性的预测。

技术领域

本发明涉及固体燃料颗粒流测量领域，具体涉及一种固体燃料颗粒流的燃料特性测量方法。

背景技术

近年来，激光诱导击穿光谱技术(简称LIBS)由于具有快速、微损、多元素同时测量和无需样品预处理等优点，被用于各种工业过程的质量监控和过程检测。LIBS光谱由于几乎包含所测样品中所有元素的信息，也经常用来检测固体燃料的元素分析、工业分析和热值等燃料特性。

常见的LIBS实现粉末状固体燃料特性检测的过程是首先将粉末固体燃料压片处理后再进行检测，可一定程度上保证LIBS测量的数据稳定性，但复杂的样品处理系统不仅大大增加了整个测量系统的成本，也降低了系统的测量速度，很难实现在线检测。对固体燃料颗粒流进行直接检测，可以有效简化测量系统，实现固体燃料的在线测量。但是颗粒流的波动和颗粒尺寸分布的不均匀会产生无效击穿的光谱及降低光谱测量的重复性。而且固体燃料复杂的物理、化学结构及其引起的颗粒流特性差异均会使所测光谱受到不同基体效应及谱线干扰的影响。这些因素均会降低LIBS测量系统对燃料特性的预测精度。

多变量的定量分析方法常常被应用于LIBS的定量分析模型的建立过程中，但是如何确定合适的变量数量对于提高模型的鲁棒性十分关键。在固体燃料颗粒流的燃料特性检测应用中，较低的预测精度已成为LIBS技术在该领域进一步发展的瓶颈。因此，需要建立一套提高光谱稳定性及测量精度的固体燃料颗粒流燃料特性测量方法。

发明内容

为了克服现有技术中激光诱导击穿光谱技术对于固体燃料颗粒流燃料特性测量中存在的光谱数据波动大、测量精度不高等问题，本发明提供一种固体燃料颗粒流的燃料特性测量方法。

本发明通过无效光谱剔除和归一化处理可有效提高光谱的稳定性，特殊的移动平均法和卷积求导可有效降低不同样品的等离子体状态的差异和谱线干扰，结合联合偏最小二乘法变量筛选，有效提高了模型预测的精度，实现待测固体燃料颗粒流燃料特性的在线测量。

本发明采用如下技术方案：

一种固体燃料颗粒流的燃料特性测量方法，包括如下步骤：

S1利用固体燃料颗粒流激光诱导击穿光谱测量系统对不同固体燃料颗粒流进行测量，获得颗粒流的激光等离子体发射光谱；

S2选取特征元素谱线特性进行无效光谱判别及剔除，得到有效光谱；

S3对有效光谱平均值进行行归一化；

S4将移动平均方法应用到行归一化后的有效光谱的同一变量上，并对光谱进行卷积求导，得到修正后的全波段等离子体发射光谱，以减小不同燃料样品等离子体温度及电子密度的差异，从而达到减少不同样品间的等离子体状态差异的目的。对光谱进行二阶卷积求导，以达到分辨重叠峰及提高分辨率的目的。

S5利用联合区间偏小二乘法对修正后的全波段等离子体发射光谱进行变量筛选；即将全波段光谱分成n个区间，随机组合p个区间进行偏最小二乘建模，以交互验证均方根误差最小时所对应的变量组合为变量筛选的最优解；

S6以变量筛选后的光谱为变量，建立固体燃料颗粒流燃料特性定标模型；