利用激光诱导击穿光谱技术对煤炭热值进行判别分析

作者：岳承恩; 张卓昆; 安端阳

来源：山东化工, 2023, 52(08): 156-159.

DOI：10.19319/j.cnki.issn.1008-021x.2023.08.051

• 激光诱导击穿光谱
• 化学计量学
• 支持向量机

建立激光诱导击穿光谱(LIBS)结合互信息-粒子群优化-支持向量机(MI-PSO-SVM)方法，对45个煤炭样本进行分类和鉴定。采用LIBS光谱仪采集了45个煤炭样本的光谱数据。首先采用基于主成分分析的无监督分类模型(PCA)对45个煤炭样本进行分类。结果表明，只有高热值煤(HQ)和特高热值煤(SHQ)易于区分，而中高热值煤(MHQ)和特高热值煤(SHQ)在基于PCA的分类界限模糊，在分类方面面临更大的挑战。所以建立了基于SVM的煤炭分类监督分类模型，采用互信息(MI)和粒子群(PSO)两种方法作为变量选择方法，消除无用信息，提高SVM模型的分类能力。通过与互信息-粒子群优化-支持向量机(MI-PSO-SVM)和MI-PSO-KNN模型的分类结果进行比较，结果表明，MI-PSO-SVM模型的分类效果更好，分类准确率为94.34%。总体结果表明，LIBS技术与MI-PSO-SVM方法相结合，是一种很有前途的对不同地区煤炭样品的分类和鉴定方法。

• 单位
  化学化工学院; 西安石油大学