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目录

前言

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 煤炭质量的常规分析 2

1.2.1 煤质的标准测定方法 2

1.2.2 煤质分析的研究现状 6

1.3 煤质近红外光谱分析研究现状 7

1.3.1 近红外光谱技术的研究现状 7

1.3.2 煤质近红外光谱分析技术的研究现状 8

第2章 煤质近红外光谱分析理论与技术 10

2.1 近红外光谱分析理论基础 10

2.1.1 分子振动光谱理论 10

2.1.2 透射光谱的理论基础 12

2.1.3 漫反射光谱的理论基础 13

2.2 煤质近红外光谱分析 15

2.2.1 理论基础 15

2.2.2 煤样采取与制备 16

2.2.3 近红外光谱分析仪 19

2.2.4 基础分析模型 21

2.3 本章小结 25

第3章 煤炭光谱数据的优化和校正 27

3.1 煤粒度对光谱数据准确性的影响 27

3.1.1 实验数据 27

3.1.2 实验方法 29

3.1.3 结果与讨论 29

3.2 基于距离测定的异常样本剔除 31

3.2.1 基于欧氏迭代裁剪法的异常样品剔除 32

3.2.2 基于马氏迭代裁剪法的异常样品剔除 36

3.2.3 基于改进留一交叉验证法的异常样品筛选 40

3.3 基于并行最小二乘回归估计的争议样本判别 45

3.3.1 理论基础 45

3.3.2 争议样本的判别过程 47

3.3.3 结果与讨论 48

3.4 本章小结 51

第4章 煤炭光谱数据的恢复去噪 53

4.1 常用的光谱恢复方法 53

4.1.1 理论基础 53

4.1.2 结果与讨论 55

4.2 基于拟线性局部加权法的光谱散射校正 59

4.2.1 理论基础 59

4.2.2 拟线性曲线与局部加权函数的选取 60

4.2.3 结果与讨论 62

4.3 基于粗糙惩罚法的光谱优化平滑模式 65

4.3.1 理论基础 65

4.3.2 粗糙惩罚法 67

4.3.3 端点信息修补 68

4.3.4 参数优化 69

4.3.5 光谱的D阶导数 69

4.3.6 结果与讨论 69

4.4 本章小结 74

第5章 煤炭光谱数据的筛选压缩 76

5.1 基于要点排序法的波长点向前选择 76

5.1.1 理论基础 76

5.1.2 要点排序法 77

5.1.3 特征光谱波长点的筛选过程 78

5.1.4 结果与讨论 79

5.2 基于优化组合法的谱区选择 86

5.2.1 基于谱区排序的向前选择法 86

5.2.2 基于遗传算法的谱区选择 86

5.2.3 结果与讨论 87

5.3 基于核主成分分析的光谱特征提取 94

5.3.1 理论基础 94

5.3.2 结果与讨论 95

5.4 基于局部多维尺度变换的光谱特征提取 101

5.4.1 多维尺度变换 101

5.4.2 局部多维尺度变换 102

5.4.3 结果与讨论 103

5.5 基于局部线性嵌入算法的光谱特征提取 104

5.5.1 理论基础 104

5.5.2 结果与讨论 105

5.6 本章小结 107

第6章 煤质近红外光谱定量分析模型 109

6.1 基于支持向量回归机的定量分析模型 109

6.1.1 理论基础 109

6.1.2 模型参数优化 111

6.1.3 结果与讨论 113

6.2 基于分层随机森林的煤质近红外光谱定量分析 116

6.2.1 分层抽样原理 117

6.2.2 基于互信息的分层随机森林模型 118

6.2.3 结果与讨论 118

6.3 基于集成神经网络方法的定量分析模型 121

6.3.1 理论基础 121

6.3.2 神经网络集成与参数优化 123

6.3.3 结果与讨论 125

6.4 待测样本集的预测与修正 131

6.4.1 待测样本集的预测 131

6.4.2 待测样本集的调整 135

6.5 本章小结 137

第7章 煤质近红外光谱定性分析模型 139

7.1 基于支持向量机的定性分析模型 139

7.1.1 理论基础 139

7.1.2 结果与讨论 140

7.2 基于学习向量量化神经网络的定性分析模型 141

7.2.1 基础理论 141

7.2.2 结果与讨论 143

7.3 基于决策树算法的定性分析模型 144

7.3.1 理论基础 144

7.3.2 结果与讨论 149

7.4 基于随机森林算法的定性分析方法 150

7.4.1 基础理论 150

7.4.2 结果与讨论 153

7.5 基于改进随机森林的煤质定性分析 154

7.5.1 理论基础 154

7.5.2 结果与讨论 155

7.6 近红外光谱煤产地鉴别系统 158

7.7 本章小结 159

参考文献 160

附录 169

通常是指按照国家技术标准测定煤炭的基本物理、化学特性的分析项目，主要有工业分析、元素分析、灰成分分析，煤、煤粉和灰分性质的测定等。

煤质分析工业分析

包括对水分、挥发分、固定碳和灰分的测定，有时还包括硫分和发热量等项数据的测定。

煤质分析元素分析

测定煤中有机质的碳、氢、氧、氮和可燃硫等主要元素组分，以质量百分数表示，收到基中连同水分和灰分总和为100%。

煤质分析成分分析

煤中的水分和灰分含量常随开采、运输、贮存及气候条件而异，其他成分的含量也将随之发生变化，为了便于生产和科研，通常采用四种成分分析基准：①收到基：以收到状态的煤为基准的表示方法；②空气干燥基：以空气干燥状态的煤为基准的表示方法;③干燥基：以无水状态的煤为基准的表示方法;④干燥无灰基：以假想的干燥无灰状态的煤为基准的表示方法。

除水分和低位发热量以外，不同基准成分数值间的换算系数见表1。

煤质分析成分特性

灰分是由金属氧化物和非金属氧化物及其盐类组成的复杂物质，以SiO₂和Al₂O₃为主，还有Fe₂O₃、CaO、MgO、TiO₂、SO₃、Na₂O和K₂O等，以及一些Mn、V和Mo等元素的氧化物。

(1)灰成分测定：按工业分析条件灼烧煤样制得灰样，用NaOH溶融，沸水浸取，加HCl溶解，蒸发至近干，再制备试液。不同成分用不同方法测定，如，SiO₂用动物胶凝聚质量法，Fe₂O₃、Al₂O₃、CaO和MgO用EDTA容量法，Na₂O和K₂O用火焰光度法，P₂O₅用比色法等，还可以用原子吸收光谱法来测定除磷以外的其他灰成分。

(2)灰的熔融特性：通常称为灰熔点，煤灰没有固定的熔化温度，仅有一个熔化温度范围。中国和世界上大多数国家以角锥法作为标准测定方法，记录在半还原气氛中的三个特征温度：变形温度DT，即灰锥尖开始变圆或弯曲时的温度;软化温度ST，即灰锥体弯曲。

表1 不同基准成分数值间的换算系数

注： 表中M表示水分，A表示灰分。

到锥尖触及托板或锥体变成球形和高度不大于底长的半球时的温度；流动温度FT，即灰锥完全熔化或展成高度≤1.5 mm薄层时的温度，也称为熔化温度。有的国家用热显微镜观测柱体试样的熔融特征来确定其特征温度。

(3) 灰黏度： 表征灰在高温熔融状态下的流动特性，通常根据牛顿摩擦定律用钼丝扭矩式黏度计测定1750℃以下1～10 Pa·s范围内的熔体黏度。

煤质分析煤粉性质

煤是一种成分、结构非常复杂且极不均一，包括有机和无机化合物的混合物，以及无机物和有机质组成的金属有机络合物，其性质是多方面的，其中与燃烧关系较密切的有可磨系数、磨损指数、煤粉细度、密度、自由膨胀序数五项。

(1)可磨系数：表征煤被粉碎的难易程度，测定的依据是破碎定律，即在研磨煤粉时所消耗的能量与新产生的表面面积成正比。广泛采用的主要方法有哈德葛罗夫 (Hardgrove) 法与全俄热工研究所(ВТИ)法，其近似换算关系为：KВТИ=0. 0034(K) 0.61。

(2)磨损指数：表征煤在破碎过程中对金属研磨部件磨蚀的强烈程度，现多使用YGP (Yancey，Geerand Price)法来测定在规范条件下煤样对纯铁的磨损量。

(3)煤粉细度：煤粉是由各种尺寸不同(一般在1～500 μm)、形状不规则的颗粒所组成，其细度一般用标准筛来测定，以筛孔尺寸为x (μm) 的筛子筛后剩余量占粉样的百分数Rx(%)来表示。

(4)密度：煤的密度通常以不同的方式表示，有真密度、视密度和堆积密度之分。真密度是在20℃时，煤的质量与同温度、同体积(不包括煤内外表面孔隙)水的质量之比；视密度为在20℃时，煤的质量与同温度、同体积(包括煤内外表面孔隙)水的质量之比，又称为假密度；煤粉堆积密度是煤粉在自然堆积状态下的视密度。

(5)自由膨胀序数：表征煤的黏结特性，把煤按规定方法加热，所得焦块与一组标准焦块侧面图进行比较来确定的序号数。