基于偏最小二乘回归法的煤中硫含量近红外检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 引言 | 第10-13页 |
| 1.1.1 煤炭中硫的危害 | 第10-11页 |
| 1.1.2 煤炭中硫的赋存形态 | 第11-12页 |
| 1.1.3 测定煤中硫含量的必要性和意义 | 第12页 |
| 1.1.4 煤中硫含量的测定方法 | 第12-13页 |
| 1.2 近红外光谱分析技术 | 第13-16页 |
| 1.2.1 分析原理 | 第13-14页 |
| 1.2.2 组成和测量过程 | 第14页 |
| 1.2.3 技术的特点 | 第14-15页 |
| 1.2.4 煤炭领域的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本章小结及论文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.1 本章小结 | 第16页 |
| 1.3.2 本论文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 近红外光谱的分析算法和模型评价指标 | 第17-25页 |
| 2.1 光谱预处理方法 | 第17-20页 |
| 2.1.1 均值中心化 | 第17页 |
| 2.1.2 标准化 | 第17-18页 |
| 2.1.3 导数 | 第18页 |
| 2.1.4 平滑 | 第18-19页 |
| 2.1.5 标准正态变量变换 | 第19页 |
| 2.1.6 多元散射校正 | 第19-20页 |
| 2.2 异常点的剔除 | 第20-21页 |
| 2.2.1 马氏距离 | 第20-21页 |
| 2.2.2 学生氏残差 | 第21页 |
| 2.3 波长变量的选择 | 第21-22页 |
| 2.3.1 特征峰挑选法 | 第21页 |
| 2.3.2 相关系数法 | 第21-22页 |
| 2.4 回归方法 | 第22-23页 |
| 2.4.1 多元线性回归 | 第22页 |
| 2.4.2 主成分回归 | 第22页 |
| 2.4.3 偏最小二乘回归 | 第22-23页 |
| 2.5 模型评价指标 | 第23-24页 |
| 2.5.1 校正标准偏差 | 第23页 |
| 2.5.2 预测标准偏差 | 第23-24页 |
| 2.5.3 相关系数 | 第24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 测定煤样硫含量和采集近红外光谱 | 第25-30页 |
| 3.1 实验样品和仪器设备 | 第25-26页 |
| 3.2 煤炭分析样品的制备 | 第26页 |
| 3.3 煤样的工业分析及硫含量 | 第26-27页 |
| 3.4 近红外光谱仪及软件介绍 | 第27-28页 |
| 3.5 采集近红外光谱 | 第28-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 煤样硫分定量模型的建立 | 第30-47页 |
| 4.1 数据分析软件 | 第30页 |
| 4.2 校正样本的选择 | 第30页 |
| 4.3 偏最小二乘回归建模 | 第30-32页 |
| 4.4 剔除异常点 | 第32-36页 |
| 4.4.1 马氏距离 | 第33-34页 |
| 4.4.2 学生氏残差 | 第34-36页 |
| 4.5 光谱预处理 | 第36-42页 |
| 4.5.1 均值中心化 | 第37-38页 |
| 4.5.2 标准化 | 第38页 |
| 4.5.3 Savitzky-Golay导数 | 第38-40页 |
| 4.5.4 Savitzky-Golay平滑 | 第40页 |
| 4.5.5 标准正态变量变换 | 第40-41页 |
| 4.5.6 多元散射校正 | 第41-42页 |
| 4.6 波段筛选 | 第42-46页 |
| 4.6.1 定性筛选法 | 第43-44页 |
| 4.6.2 相关系数法 | 第44-46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 结论和展望 | 第47-49页 |
| 5.1 论文总结 | 第47页 |
| 5.2 研究展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 附录1 库仑滴定法 | 第54-57页 |
| 附录2 全部煤样本的硫含量数据表 | 第57-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
