[發明專利]基于SVM級聯模型的混合種類飛灰未燃碳含量LIBS測量方法

有效

• 申請號: 201911403910.3
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111060497B
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發明（設計）人: 王珍珍;榮凱;劉人瑋;周王崢;陳鵬
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G01N21/71
• 分類號: G01N21/71;G06K9/62
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 何會俠

本發明公開基于SVM級聯模型的混合種類飛灰未燃碳含量LIBS測量方法，用于提高LIBS在線測量不同種類飛灰的未燃碳含量的測量精度；具體的步驟包括：(1)飛灰樣品光譜數據的采集；(2)確定相關的特征譜線；(3)C?SVM分類模型建立；(4)各種類飛灰的ε?SVM定量模型的建立；(5)C?SVM分類模型與ε?SVM定量模型的級聯；SVM可以同時進行分類學習和擬合學習，具有操作方便和適應性好等優點，按流程可以構建并使用分類加定量分析的級聯模型；本發明方法可以有效減少飛灰種類差異引起的基體效應對元素濃度測量的額外誤差，提高LIBS在線測量飛灰未燃碳含量的適用范圍。

技術領域

本發明屬于工業在線測量技術領域，具體涉及一種基于SVM級聯模型的混合種類飛灰未燃碳含量LIBS測量方法。

技術背景

飛灰是燃煤電廠燃燒的產物，其主要成分有C、SiO₂、Al₂O₃、Fe₂O₃、CaO及未燃碳等。飛灰中的未燃碳含量反映了燃煤機械未完全燃燒損失的大小，是評價鍋爐燃燒效率的重要指標。常用的飛灰未燃碳含量的測量方法包括：灼燒失重法、微波法以及熱重分析法等，但這些方法都無法滿足實時在線測量的需求。激光誘導擊穿光譜(Laser-induced BreakdownSpectroscopy,LIBS)技術是原子發射光譜之一，將脈沖激光聚焦在待測樣品上，產生高溫、高電子密度的等離子體。等離子體在冷卻的過程中發射特征譜線，通過分析譜線，可以實現物質成分及其濃度的測量。LIBS以其響應速度快，可以實現在線測量、能夠實現全元素分析以及無需樣品前處理等優點，已經廣泛應用于工業很多領域。LIBS技術在熱力系統中的應用主要集中在：煤、飛灰、煙氣、廢水等的定性與定量測量中。LIBS技術測量飛灰中未燃碳含量對實現鍋爐燃燒效率在線評估和火電廠實時運行診斷具有非常重要的意義。

LIBS實現元素濃度定量測量，需要建立光譜信號強度與目標元素含量之間的關系。由于目標樣品成分復雜、微觀結構種類多、變化大等原因，譜線強度會受到基體效應、自吸收效應、譜線相互干擾等因素的影響，LIBS測量的光譜信號強度不僅和目標樣品本身的元素含量有關，也和狀態、種類有關。因此，LIBS測量飛灰未燃碳含量過程中，由于飛灰種類差異帶來的準確度降低會限制該技術實際的應用范圍。如何克服由于飛灰種類差異引起基體效應對元素測量濃度帶來的額外誤差是提高LIBS技術在測量飛灰未燃碳含量應用范圍的重要前提和基礎。LIBS進行定量分析過程中會受到飛灰樣品種類的影響，并且僅從分析模型優化方面很難大幅度的改善由于飛灰種類帶來的測量誤差。所以我們提出，先通過LIBS測量信號對飛灰的種類進行判斷；再選擇所屬種類飛灰的定量模型進行未燃碳含量測量，從而提高LIBS應對不同飛灰種類時測量精度。支持向量機(SVM)方法具有既可以解決分類問題(C-SVM)也可以解決擬合問題(ε-SVM)的功能，對于非線性系統的適應性好，且得到的結果與訓練過程無關等優點，可以滿足同時建立飛灰種類分類模型和各飛灰種類下的未燃碳含量定量模型的需求。

發明內容

本發明的目的是針對飛灰的不同種類帶來LIBS測量未燃碳含量誤差增大的問題，提出了基于SVM級聯模型的混合種類飛灰未燃碳含量LIBS測量方法，該方法利用LIBS分析速度快的優點，結合SVM的分類和擬合的功能，提出先通過LIBS測量的光譜信息進行飛灰種類判斷，再選取對應種類的定量模型進行未燃碳含量預測的方法。通過這種方法，可以擴大LIBS測量對不同飛灰種類的適應性，提高在線測量精度。

為達到上述目的，本發明采用如下技術方案：

基于SVM級聯模型的混合種類飛灰未燃碳含量LIBS測量方法，其特征在于，具體步驟如下：

(1)飛灰樣品光譜數據的采集：選取來源于電廠的不同含碳量的多個飛灰樣品作為定標樣品，將定標樣品分為訓練集樣品和測試集樣品；并假設測試集樣品中的飛灰為未知種類和含碳量，用于測試所構建SVM級聯模型的精度；利用LIBS設備檢測所有飛灰樣品，獲得每個飛灰樣品的激光誘導等離子體發射光譜；