烟煤固定碳的近红外光谱定量分析模型探究

摘要

采用近红外光谱技术检测烟煤的固定碳含量,可解决传统手段检测工序复杂、耗时等问题。试验研究采集150个烟煤样品的近红外光谱,并对光谱分别进行了一阶微分和二阶微分预处理,将样品随机分为校正集和预测集以建立主成分回归(PCR)分析模型。随着主成分数的逐渐增加,PRESS值逐渐减少,当主成分数达到7时,PRESS值趋于稳定。研究结果表明最佳主成分数为7,PC1的累计方差贡献率为95.68%,PC2的累计方差贡献率为94.27%。后随机选取100个作为校正集,剩余50个作为预测集,建立基于不同光谱预处理方法下的近红外光谱定量分析模型,一阶微分处理后的模型效果最优,校正集和预测集的相关系数分别达到0.938和0.947,均方根误差分别为0.0228和0.0246,模型具有较高的稳定性,且预测能力较强。