基于近紅外光譜的煙氣成分定量分析方法
【專利摘要】一種基于近紅外光譜的煙氣成分定量分析方法，采集火力發(fā)電廠煙氣信號構(gòu)成現(xiàn)場歷史數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫包括火電廠煙氣在近紅外光的各個波長的吸收率和各成分濃度，采用異常點檢測將異常樣本從數(shù)據(jù)庫中剔除，得到新數(shù)據(jù)庫，利用貓群聚類方法將新數(shù)據(jù)庫進(jìn)行聚類劃分，建立煙氣成分定量分析的預(yù)測模型并對模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，最終通過所得到的預(yù)測模型實現(xiàn)基于近紅外光譜的煙氣成分定量分析；本發(fā)明實現(xiàn)了對于火力發(fā)電廠排放煙氣成分的定量分析，從而對火力發(fā)電廠排放煙氣進(jìn)行濃度檢測與分析，為治理大氣污染提供理論依據(jù)，并且以此為基礎(chǔ)了解和調(diào)節(jié)煤炭的燃燒狀況，對于節(jié)能減排具有十分重要的意義。
【專利說明】基于近紅外光譜的煙氣成分定量分析方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及火力發(fā)電廠煙氣成分定量分析，具體涉及一種基于近紅外光譜的煙氣成分定量分析方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在我國，80%以上的能源供應(yīng)來自火力發(fā)電廠，然而在煤炭的燃燒過程中會產(chǎn)生大量的so2、no、no2等有害氣體。如果脫硫等工藝水準(zhǔn)不達(dá)標(biāo)，使這些有害氣體排放到大氣中，將給大氣環(huán)境帶來嚴(yán)重污染，進(jìn)一步還可能對生態(tài)環(huán)境造成不可逆的破壞，給人類自身發(fā)展與生存帶來隱患。因此，對于火力發(fā)電廠所排放的煙氣成分進(jìn)行定量分析可以反映出其可能對環(huán)境造成的影響程度，為控制和治理污染提供依據(jù)，并且對于節(jié)能減排具有十分重要的意義。
[0003]傳統(tǒng)的煙氣成分測定都是通過定期的化學(xué)實驗來完成，由于燃料燃燒是一個快速過程，定期的化學(xué)實驗檢測速度慢且實驗步驟繁瑣，有著耗時長、操作復(fù)雜、反應(yīng)速度慢、誤報率高、儀器使用壽命短等缺點，應(yīng)用于火力發(fā)電廠這種大型工業(yè)環(huán)境的效果不佳，無法滿足煙氣排放連續(xù)監(jiān)測的要求。
[0004]近紅外光譜(Near-1nfrared Spectroscopy, NIR)技術(shù)是一種高效快速的化學(xué)物質(zhì)定量檢測方法，它是根據(jù)物質(zhì)的特征光譜來鑒別其中化學(xué)組成和相對含量，可用于實現(xiàn)對火力發(fā)電廠煙氣的成分預(yù)測。偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)是近紅外光譜定量分析的常用方法之一，它對自變量中的信息進(jìn)行綜合篩選，從中選取若干具有最佳解釋能力的潛變量用于回歸建模。由于它通過可以解決自變量間多重相關(guān)性來提高回歸模型的準(zhǔn)確性，所以得到廣泛應(yīng)用。然而，PLS方法本質(zhì)上是一種線性回歸，不能有效的解決非線性問題，如果用于煙氣定量分析，則會限制所建模型的預(yù)測精度。支持向量機(SupportVector Machine, SVM)也是近紅外光譜定量分析的常用方法之一。支持向量機是利用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間來建立模型，并引入了松弛系數(shù)以及懲罰系數(shù)兩個參變量對回歸模型進(jìn)行修正。但是支持向量機的兩個修正參數(shù)均需要根據(jù)人工經(jīng)驗進(jìn)行選擇，缺乏一定的理論基礎(chǔ)。BP (Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前在近紅外光譜分析中應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，它是一種按照誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄟM(jìn)行訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。但是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如同一個“黑盒”，如果用于煙氣定量分析，不能得到清晰可讀的模型結(jié)構(gòu)。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005]為了克服上述檢測技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種基于近紅外光譜的煙氣成分定量分析方法，實現(xiàn)對于火力發(fā)電廠排放煙氣成分的定量分析，從而對火力發(fā)電廠排放煙氣進(jìn)行濃度檢測與分析，為治理大氣污染提供理論依據(jù)，并且以此為基礎(chǔ)了解和調(diào)節(jié)煤炭的燃燒狀況，對于節(jié)能減排具有十分重要的意義。
[0006]為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:
[0007]—種基于近紅外光譜的煙氣成分定量分析方法，步驟如下:[0008]步驟1:首先采集火力發(fā)電廠煙氣信號構(gòu)成現(xiàn)場歷史數(shù)據(jù)庫D，該數(shù)據(jù)庫D的測量光譜為近紅外光譜，在所測量的煙氣樣本中，主要包含二氧化硫(S02)、一氧化氮(NO)和二氧化氮(NO2)等；
[0009]步驟2:采用異常點檢測將異常樣本從數(shù)據(jù)庫D中剔除，具體如下:
[0010]首先計算數(shù)據(jù)庫D中所有對象兩兩之間的距離并確定出每個對象的k_距離鄰域，其次計算數(shù)據(jù)庫D中所有對象的k-密度，對象P的k-密度表達(dá)式為:
[0011]
【權(quán)利要求】
1.一種基于近紅外光譜的煙氣成分定量分析方法，其特征在于:步驟如下: 步驟1:首先采集火力發(fā)電廠煙氣信號構(gòu)成現(xiàn)場歷史數(shù)據(jù)庫D，該數(shù)據(jù)庫D的測量光譜為近紅外光譜，在所測量的煙氣樣本中，主要包含二氧化硫(SO2)、一氧化氮(NO)和二氧化氮(NO2)； 步驟2:采用異常點檢測將異常樣本從數(shù)據(jù)庫D中剔除，具體如下: 首先計算數(shù)據(jù)庫D中所有對象兩兩之間的距離并確定出每個對象的k-距離鄰域，其次計算數(shù)據(jù)庫D中所有對象的k-密度，對象P的k-密度表達(dá)式為:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于近紅外光譜的煙氣成分定量分析方法，其特征在于:采用USB2000+光纖光譜儀和計算機組成的光譜信號采集系統(tǒng)，并對相關(guān)成分在各個波長的光譜吸收率進(jìn)行測量采集。
【文檔編號】G01N21/359GK103884670SQ201410092304
【公開日】2014年6月25日 申請日期:2014年3月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月13日
【發(fā)明者】曹暉, 王燕霞, 張彥斌, 周延 申請人:西安交通大學(xué)
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