CN113189125A - 一种xrf辅助libs的煤炭发热量高重复性检测方法 - Google Patents
一种xrf辅助libs的煤炭发热量高重复性检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113189125A CN113189125A CN202110450298.6A CN202110450298A CN113189125A CN 113189125 A CN113189125 A CN 113189125A CN 202110450298 A CN202110450298 A CN 202110450298A CN 113189125 A CN113189125 A CN 113189125A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coal
- xrf
- libs
- measurement
- spectrum
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
- G01N23/22—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material
- G01N23/223—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material by irradiating the sample with X-rays or gamma-rays and by measuring X-ray fluorescence
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
- G01N21/71—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light thermally excited
- G01N21/73—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light thermally excited using plasma burners or torches
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Plasma & Fusion (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
Abstract
本发明属于分析检测领域,具体涉及一种XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测方法。目前对发热量的测量重复性尚未达到国家标准《GB/T 213‑2008煤的发热量测定方法》中规定的小于0.12MJ/kg的要求。针对这一问题,本发明提出了一种基于XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测方法,既能利用LIBS技术分析煤中决定发热量的有机轻元素C和H,又能利用XRF技术高稳定地分析影响发热量的无机成灰元素,从而显著提高对煤炭发热量的测量重复性,满足国标规定。
Description
技术领域
本发明属于分析检测领域,具体涉及一种XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测方法。
背景技术
发展火力发电厂中的配煤、燃烧等主要环节的优化控制技术,对于降低燃煤煤耗、实现节能减排非常重要,具有巨大的经济效益和社会效益。实现对火力发电主要环节的优化控制,关键在于实现对入炉煤发热量的快速分析,以便及时调整锅炉风量与煤粉的配比,实现煤炭的充分燃烧和减少NOX污染气体的生成。目前,煤炭发热量检测主要依靠国标《GB/T 213-2008煤的发热量测定方法》中规定的氧弹法,依据一定量煤样在氧弹内燃烧放热所导致水的温升来计算发热量,但耗时较长,滞后于工业生产。针对燃煤的快速分析,国际上目前主要是美国Thermofisher公司、澳大利亚ScanTech公司等生产的基于瞬发伽马射线中子活化分析法的煤质在线检测设备,采用中子活化煤样后对伽马射线能谱数据进行建模分析,实现对燃煤工业指标的在线测量。但这类设备运行时有放射性污染,要求严格的安全防护手段和措施,且成本高,难以在我国电厂大面积推广。
激光诱导击穿光谱(LIBS)是利用高能非共振脉冲激光烧蚀、雾化、激发和电离煤样,产生瞬态等离子体,通过分析其发射光谱中元素的原子、离子或分子基的特征谱线,完成对煤炭成分的定量分析。它具有快速、安全无辐射、多元素同时测量、可实时在线等优点,是目前最具潜力的煤炭分析技术之一。国内外已有较多有关LIBS煤质测量的研究报道,目前对煤炭发热量的测量重复性标准偏差(SD)已达0.38MJ/kg,但仍未能满足国标法中规定的小于0.12MJ/kg的要求。LIBS的测量重复性主要受限于激光脉冲能量波动、激光焦点小导致的分析代表性差、等离子体易受外界干扰不稳定等因素,如何提高测量重复性成为决定LIBS能否真正走向燃煤工业应用的关键。近些年来,X射线荧光光谱(XRF)法因其测量重复性优势已逐步应用于煤炭灰分的分析领域中,例如中国煤炭科学研究院马克富等人利用XRF对煤中Si、Al、Fe、Ca、Mg、Na、K、Ti、P等成灰元素的测量重复性已远小于国标分析的要求。XRF的检测原理是利用高能X射线轰击样品,使元素原子的较外层电子跃入内层空穴而辐射出相应的特征能量或波长的X射线荧光,通过探测这些二次射线的能量和数量,进而完成定性和定量分析。XRF虽然对煤中无机成灰元素的测量重复性很好,但缺陷是无法分析决定煤炭发热量的C、H等关键有机轻元素,因而无法分析煤炭发热量。
针对以上LIBS与XRF测量煤炭的特点,本发明巧妙地将LIBS可以分析煤中有机轻元素以及XRF可以高稳定地分析煤中无机成灰元素的优点相结合,形成一套XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测技术,通过联立煤炭的XRF谱和LIBS谱进行煤炭发热量的分析建模和预测,使得对煤炭发热量的测量重复性满足国标要求。
发明内容
本发明是为解决LIBS测量煤炭发热量的重复性未达到国标要求的技术问题,将LIBS与XRF有机结合,形成一套XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测方法。
煤炭发热量不仅与煤中C、H等元素含量有关,而且与煤中Si、Al、Ca、Fe、Mg等成灰元素含量紧密相关。LIBS可以对煤样进行全元素测量,但是测量稳定性会受到激光能量波动、流体动力反冲致等离子体形变等因素的影响。而XRF测量煤样的稳定性好,但对轻元素的荧光产出率小,无法测量煤中与发热量高度相关的C、H有机轻元素。发展XRF辅助LIBS的煤炭发热量检测技术,依托两者的优势互补,既可以测量C、H等有机元素,还可以高稳定地测量煤炭中无机成灰元素,从而实现对煤炭发热量的高稳定测量。
为了达到上述目的,本发明采用了下列技术方案:
一种XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测方法,包括以下步骤:
步骤1,将煤样分为校准集和验证集,其中校准集用来建立发热量预测模型,验证集用于验证发热量预测模型的定量分析性能,验证集煤样重复测量用于计算测量重复性;
步骤2,通过XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测装置先测量得到煤样XRF谱,然后测量得到LIBS谱,采集煤样表面不同位置的100个光谱,先对每个光谱进行归一化,再求得平均光谱;
步骤3,通过计算并比较LIBS谱与XRF谱中各个元素谱线强度的相对标准偏差,挑选出相对稳定的元素谱线来作为发热量预测模型的输入向量,相对标准偏差定义为:
其中,RSD为相对标准偏差,Zq是同一煤样第q次测量得到的元素线强度,Zk是平均线强度,q是同一煤样的测量次序,p是同一煤样的重复测量的总次数,RSD越小,光谱线的稳定性越好;
步骤4,利用校准集煤样的发热量及相应谱线强度进行多元线性回归建模,并用确定系数、预测的均方根误差和平均相对偏差对所建模型进行评价,确定系数、预测的均方根误差、平均相对偏差分别定义为:
其中,R2为确定系数,RMSEP为预测的均方根误差,ARE为平均相对偏差,yaj是第j个样本发热量的真实值,ybj是第j个样本发热量的预测值,ycj和ydj是所有样本的真实值和预测值的平均值,j是样本测量次序,m是样本总数,i是样本验证集测量次序,n是验证集总数,R2越接近1,则预测模型的线性度越好;RMSEP和ARE越接近0,则预测结果与真实值间的偏差越小;
步骤5,利用所建模型预测验证集煤样的发热量,并用标准偏差来评价测量的稳定性,标准偏差定义为:
其中,Vq是同一煤样第q次测量得到的发热量,Vk是重复测量期间同一煤样的平均热值,SD越小,表示发热量的测量重复性越好。
进一步,所述步骤1中煤样为经具有第三方检测资质认证的标准煤粉压成直径33mm、厚6mm的煤片。
进一步,所述步骤2中XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测装置包括LIBS模块、XRF模块、移动模块、函数发生器和计算机,所述LIBS模块包括光纤光谱仪、激光器、衰减片、高反镜、激光扩束镜、聚焦透镜,所述XRF模块为XRF光谱仪,所述移动模块包括步进平移台、旋转台、样品台、步进电机,所述LIBS模块、XRF模块位于移动模块上方,所述XRF模块位于LIBS模块的左侧;
所述步进平移台上设有滑轨,所述滑轨上安装有旋转台,所述旋转台上安装有样品台,所述样品台用于盛放煤样,所述计算机控制函数发生器,所述函数发生器控制步进电机,所述步进电机控制旋转台使其在滑轨上由左向右滑动;
所述激光器射出的激光依次经过衰减片、高反镜、扩束镜、聚焦透镜,所述激光聚焦于煤样表面产生等离子体光谱,所述等离子体光谱由光纤收集后耦合进微型三通道光纤光谱仪。
再进一步,所述步骤2中测量得到煤样XRF谱,具体方法为:XRF光谱仪的X射线管工作在12kV/200μA,其内部灯丝工作在0.5V/0.8A,由能量色散型XRF光谱仪的硅漂移检测器收集荧光信号,时间常数为2μs,信号放大倍数为7,环境温度保持在26℃,每个煤样在100Pa气压下持续测量100s。
再进一步,所述步骤2中测量得到LIBS谱,具体方法为:激光器为调Q式Nd:YAG激光器,输出波长1064nm、脉宽8ns、能量38mJ的脉冲激光,激光依次经过衰减片、高反镜、扩束镜3倍扩束后,再经过150mm焦距的聚焦透镜聚焦于煤样表面产生等离子体,等离子体光谱由光纤收集后耦合进光纤光谱仪进行分光探测,该光纤光谱仪的三个测量波段分别为200-450nm、450-680nm和680-1000nm,光谱分辨率为0.15nm,光谱积分时间为1ms,微型三通道光纤光谱仪的光谱响应系数用标准氘卤素源进行校准。
更进一步,所述测量得到LIBS谱的相对环境湿度为25%。
与现有技术相比,采用本发明所设计的方案,可以达到以下效果:1、对煤炭发热量的测量重复性满足国标要求;2、实现对煤炭发热量的快速、在线检测。
附图说明
图1本发明所述XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测装置结构示意图;
图2为典型的煤炭LIBS谱,图中标注C、Mg、Mn、Si、Al、Ti、Fe、Ca、Na、H、K等11种元素的谱线;
图3为典型的煤炭XRF谱,图中标注Na、Mg、Al、Si、S、K、Ca、Ti、Mn、Fe等10种元素的谱线;
图4为LIBS与XRF谱中Na、Mg、Al、Si、K、Ca、Ti、Mn、Fe这9种共同元素的谱线强度的RSD对比;
图5为本方法对煤炭发热量的测量值与标称值对比;
图6为本方法对16个验证集煤样发热量测量的SD对比;
其中,1-X射线管、2-真空泵、3-硅漂移探测器(SDD)、4-真空室、5-激光器、6-微型三通道光纤光谱仪、7-衰减片、8-高反镜、9-激光扩束镜、10-聚焦透镜、11-步进平移台、12-旋转台、13-样品台、14-计算机、15-步进电机、16-函数发生器。
具体实施方式
本发明所述的一种XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测方法,包括以下步骤:
步骤1,共收集49个标准煤样,其发热量范围覆盖2.28-32.50MJ/kg(表1)。每个煤样为经具有第三方检测资质认证的标准煤粉用电动压片机(DY-30)在20吨的压力下保持3分钟,制成直径33mm、厚6mm的煤片,将煤样分为校准集(33个煤样,记为C1-C33)和验证集(16个煤样,记为V1-V16),其中校准集用来建立发热量预测模型,验证集用于验证发热量预测模型的定量分析性能,16个验证集煤样重复测量5次用于计算测量重复性;
步骤2,通过XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测装置先测量得到煤样XRF谱,然后测量得到LIBS谱,为了提高测量准确度,采集煤样表面不同位置的100个光谱,先对每个光谱进行归一化,再求得平均光谱,以消除样品不均匀性和环境波动对测量结果的影响;
所述XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测装置如图1所示,包括LIBS模块、XRF模块、移动模块、函数发生器16和计算机14,所述LIBS模块包括微型三通道光纤光谱仪6、激光器5、衰减片7、高反镜8、激光扩束镜9、聚焦透镜10,所述XRF模块为能量色散型XRF光谱仪,所述移动模块包括步进平移台11、旋转台12、样品台13、步进电机15,所述LIBS模块、XRF模块位于移动模块上方,所述XRF模块位于LIBS模块的左侧;
所述步进平移台11上设有滑轨,所述滑轨上安装有旋转台12,所述旋转台12上安装有样品台13,所述样品台13用于盛放煤样,所述计算机14控制函数发生器16,所述函数发生器16控制步进电机15,所述步进电机15控制旋转台12使其在滑轨上由左向右滑动,由于LIBS是微损检测,而XRF是无损检测,因此具体的检测顺序是,先测煤片的XRF谱,再测煤片的LIBS谱;
所述激光器射出的激光依次经过衰减片7、高反镜8、激光扩束镜9、聚焦透镜10,所述激光聚焦于煤样表面产生等离子体光谱,所述等离子体光谱由光纤收集后耦合进微型三通道光纤光谱仪6;
所述能量色散型XRF光谱仪包括X射线管管1、真空泵2、硅漂移探测器(SDD)3、真空室4;
测量得到煤样XRF谱,具体方法为:能量色散型XRF光谱仪的X射线管1工作在12kV/200μA,其内部灯丝工作在0.5V/0.8A,由能量色散型XRF光谱仪的硅漂移检测器3收集荧光信号,时间常数为2μs,信号放大倍数为7,环境温度保持在26℃,每个煤样在100Pa气压下持续测量100s。图3为典型的煤炭XRF谱,谱图中包括了Mg、Al、Si、S、K、Ca、Ti、Na、Mn、Fe这10种元素的谱线。其中,Mg、Na等元素的谱线强度较小,这是由于XRF对轻元素原子的激发效率较低;其余Al、Si、S、Fe、S等元素的谱线强度则较高。
测量得到LIBS谱,具体方法为:激光器5为调Q式Nd:YAG激光器,输出波长1064nm、脉宽8ns、能量38mJ的脉冲激光,激光依次经过衰减片7、高反镜8、激光扩束镜9扩束3倍后,再经过150mm焦距的聚焦透镜10聚焦于煤样表面产生等离子体,等离子体光谱由光纤收集后耦合进微型三通道光纤光谱仪6进行分光探测,该微型三通道光纤光谱仪6的三个测量波段分别为200-450nm、450-680nm和680-1000nm,光谱分辨率为0.15nm,光谱积分时间为1ms,微型三通道光纤光谱仪6的光谱响应系数用标准氘卤素源进行校准。图2为典型的煤炭LIBS谱,其中与煤炭发热量相关的元素谱线均已在图中标注,包括C、Mg、Mn、Si、Al、Ti、Fe、Ca、Na、H、K这11种元素谱线。
步骤3,通过计算并比较LIBS谱与XRF谱中各个元素谱线强度的相对标准偏差,挑选出相对稳定的元素谱线来作为发热量预测模型的输入向量,对于谱线选取,从图2和图3可以看出,LIBS谱与XRF谱中均含有Al、Ca、Si、Fe、Mg、K、Ti、Mn和Na这9种元素的谱线,通过对比两种谱图中这9种相同元素的谱线稳定性(RSD)来选取最佳的谱线。两幅谱图中各元素谱线强度的RSD对比见图4。可以看出,XRF谱中Al、Ca、Si、Fe、Mg、K、Ti、Mn元素的RSD比LIBS小很多,而LIBS谱中Na元素的RSD比XRF小。说明XRF测量Al、Ca、Si、Fe、Mg、K、Ti、Mn元素的稳定性较好,而LIBS测量Na元素的稳定性较好。再考虑到XRF单独所能测的S元素以及LIBS单独所能测的C、H元素,在联立建立煤炭发热量模型时,应选用XRF谱的Al、Ca、Si、Fe、Mg、K、Ti、Mn、S线与LIBS谱的C、H、Na线。表2对所选取的用于建模的谱线标注下划线。
相对标准偏差定义为:
其中,RSD为相对标准偏差,Zq是同一煤样第q次测量得到的元素线强度,Zk是平均线强度,q是同一煤样的测量次序,p是同一煤样的重复测量的总次数,RSD越小,光谱线的稳定性越好;
步骤4,利用校准集煤样的发热量及相应谱线强度进行多元线性回归建模,输入变量为上述XRF谱中9条元素谱线和LIBS谱中3条元素谱线,所获定标结果如图5所示,并用确定系数、预测的均方根误差和平均相对偏差对所建模型进行评价,由图5可见,拟合曲线的线性相关度R2为0.963,煤炭发热量的RMSEP为1.57MJ/kg,ARE为3.36%,表明预测结果与真实值接近,具有较高的测量准确度。
确定系数、预测的均方根误差、平均相对偏差分别定义为:
其中,R2为确定系数,RMSEP为预测的均方根误差,ARE为平均相对偏差,yaj是第j个样本发热量的真实值,ybj是第j个样本发热量的预测值,ycj和ydj是所有样本的真实值和预测值的平均值,j是样本测量次序,m是样本总数,i是样本验证集测量次序,n是验证集总数,R2越接近1,则预测模型的线性度越好;RMSEP和ARE越接近0,则预测结果与真实值间的偏差越小;
步骤5,利用所建煤炭发热量预测模型对16个验证集煤样分别测量5次,并用标准偏差(SD)来评价测量的稳定性,所获SD结果如图6所示。可见,对绝大多数煤样发热量测量的SD较低,且煤样间SD差别很小,其SD均值为0.067MJ/kg,远小于国标法规定的小于0.12MJ/kg的要求,说明本XRF辅助LIBS的煤炭发热量检测方法的测量重复性已完全满足国标要求。
标准偏差定义为:
其中,SD为标准偏差,Vq是同一煤样第q次测量得到的发热量,Vk是重复测量期间同一煤样的平均热值,SD越小,表示发热量的测量重复性越好。
表1 49个煤样发热量
表2 构建模型所选取的谱线
Claims (6)
1.一种XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,将煤样分为校准集和验证集,其中校准集用来建立发热量预测模型,验证集用于验证发热量预测模型的定量分析性能,验证集煤样重复测量用于计算测量重复性;
步骤2,通过XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测装置先测量得到煤样XRF谱,然后测量得到LIBS谱,采集煤样表面不同位置的100个光谱,先对每个光谱进行归一化,再求得平均光谱;
步骤3,通过计算并比较LIBS谱与XRF谱中各个元素谱线强度的相对标准偏差,挑选出相对稳定的元素谱线来作为发热量预测模型的输入向量,相对标准偏差定义为:
其中,RSD为相对标准偏差,Zq是同一煤样第q次测量得到的元素线强度,Zk是平均线强度,q是同一煤样的测量次序,p是同一煤样的重复测量的总次数,RSD越小,光谱线的稳定性越好;
步骤4,利用校准集煤样的发热量及相应谱线强度进行多元线性回归建模,并用确定系数、预测的均方根误差和平均相对偏差对所建模型进行评价,确定系数、预测的均方根误差、平均相对偏差分别定义为:
其中,R2为确定系数,RMSEP为预测的均方根误差,ARE为平均相对偏差,yaj是第j个样本发热量的真实值,ybj是第j个样本发热量的预测值,ycj和ydj是所有样本的真实值和预测值的平均值,j是样本测量次序,m是样本总数,i是样本验证集测量次序,n是验证集总数,R2越接近1,则预测模型的线性度越好;RMSEP和ARE越接近0,则预测结果与真实值间的偏差越小;
步骤5,利用所建模型预测验证集煤样的发热量,并用标准偏差来评价测量的稳定性,标准偏差定义为:
其中,Vq是同一煤样第q次测量得到的发热量,Vk是重复测量期间同一煤样的平均热值,SD越小,表示发热量的测量重复性越好。
2.根据权利要求1所述的一种XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测方法,其特征在于,所述步骤1中煤样为经具有第三方检测资质认证的标准煤粉压成直径33mm、厚6mm的煤片。
3.根据权利要求1所述的一种XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测方法,其特征在于,所述步骤2中XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测装置包括LIBS模块、XRF模块、移动模块、函数发生器和计算机,所述LIBS模块包括光纤光谱仪、激光器、衰减片、高反镜、激光扩束镜、聚焦透镜,所述XRF模块为XRF光谱仪,所述移动模块包括步进平移台、旋转台、样品台、步进电机,所述LIBS模块、XRF模块位于移动模块上方,所述XRF模块位于LIBS模块的左侧;
所述步进平移台上设有滑轨,所述滑轨上安装有旋转台,所述旋转台上安装有样品台,所述样品台用于盛放煤样,所述计算机控制函数发生器,所述函数发生器控制步进电机,所述步进电机控制旋转台使其在滑轨上由左向右滑动;
所述激光器射出的激光依次经过衰减片、高反镜、激光扩束镜、聚焦透镜,所述激光聚焦于煤样表面产生等离子体光谱,所述等离子体光谱由光纤收集后耦合进微型三通道光纤光谱仪。
4.根据权利要求3所述的一种XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测方法,其特征在于,所述步骤2中测量得到煤样XRF谱,具体方法为:XRF光谱仪的X射线管工作在12kV/200μA,其内部灯丝工作在0.5V/0.8A,由能量色散型XRF光谱仪的硅漂移检测器收集荧光信号,时间常数为2μs,信号放大倍数为7,环境温度保持在26℃,每个煤样在100Pa气压下持续测量100s。
5.根据权利要求3所述的一种XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测方法,其特征在于,所述步骤2中测量得到LIBS谱,具体方法为:激光器为调Q式Nd:YAG激光器,输出波长1064nm、脉宽8ns、能量38mJ的脉冲激光,激光依次经过衰减片、高反镜、激光扩束镜3倍扩束后,再经过150mm焦距的聚焦透镜聚焦于煤样表面产生等离子体,等离子体光谱由光纤收集后耦合进光纤光谱仪进行分光探测,该光纤光谱仪的三个测量波段分别为200-450nm、450-680nm和680-1000nm,光谱分辨率为0.15nm,光谱积分时间为1ms,光纤光谱仪的光谱响应系数用标准氘卤素源进行校准。
6.根据权利要求5所述的一种XRF辅助LIBS的煤炭发热量高重复性检测方法,其特征在于,所述测量得到LIBS谱的相对环境湿度为25%。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110450298.6A CN113189125A (zh) | 2021-04-25 | 2021-04-25 | 一种xrf辅助libs的煤炭发热量高重复性检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110450298.6A CN113189125A (zh) | 2021-04-25 | 2021-04-25 | 一种xrf辅助libs的煤炭发热量高重复性检测方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113189125A true CN113189125A (zh) | 2021-07-30 |
Family
ID=76978735
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110450298.6A Withdrawn CN113189125A (zh) | 2021-04-25 | 2021-04-25 | 一种xrf辅助libs的煤炭发热量高重复性检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113189125A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113960092A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-01-21 | 天津海关化矿金属材料检测中心 | 一种煤炭灰分快速检测方法 |
CN114112976A (zh) * | 2021-12-16 | 2022-03-01 | 山西大学 | Xrf-nirs联用的煤炭发热量高重复性检测方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102313722A (zh) * | 2011-09-05 | 2012-01-11 | 华南理工大学 | 一种基于多元线性回归的煤质工业分析方法 |
CN103808695A (zh) * | 2014-03-11 | 2014-05-21 | 西北大学 | 一种基于激光诱导击穿光谱技术检测铁矿石全铁的方法 |
CN104697966A (zh) * | 2015-03-10 | 2015-06-10 | 西北大学 | 一种基于最小二乘支持向量机算法结合激光诱导击穿光谱的钢铁中铬和锰定量分析方法 |
CN207850927U (zh) * | 2018-02-26 | 2018-09-11 | 成都艾立本科技有限公司 | 一种基于激光诱导击穿光谱的在线检测*** |
US20190346370A1 (en) * | 2016-11-30 | 2019-11-14 | National Research Council Of Canada (Nrc) | Method And System For Characterizing An Aggregate Sample By Using Laser-Induced Breakdown Spectroscopy |
-
2021
- 2021-04-25 CN CN202110450298.6A patent/CN113189125A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102313722A (zh) * | 2011-09-05 | 2012-01-11 | 华南理工大学 | 一种基于多元线性回归的煤质工业分析方法 |
CN103808695A (zh) * | 2014-03-11 | 2014-05-21 | 西北大学 | 一种基于激光诱导击穿光谱技术检测铁矿石全铁的方法 |
CN104697966A (zh) * | 2015-03-10 | 2015-06-10 | 西北大学 | 一种基于最小二乘支持向量机算法结合激光诱导击穿光谱的钢铁中铬和锰定量分析方法 |
US20190346370A1 (en) * | 2016-11-30 | 2019-11-14 | National Research Council Of Canada (Nrc) | Method And System For Characterizing An Aggregate Sample By Using Laser-Induced Breakdown Spectroscopy |
CN207850927U (zh) * | 2018-02-26 | 2018-09-11 | 成都艾立本科技有限公司 | 一种基于激光诱导击穿光谱的在线检测*** |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
XIAOLIN LI ET AL.: ""Ultra-repeatability measurement of the coal calorific value by XRF assisted LIBS"", 《J. ANAL. AT. SPECTROM》, pages 2928 - 2934 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113960092A (zh) * | 2021-11-10 | 2022-01-21 | 天津海关化矿金属材料检测中心 | 一种煤炭灰分快速检测方法 |
CN114112976A (zh) * | 2021-12-16 | 2022-03-01 | 山西大学 | Xrf-nirs联用的煤炭发热量高重复性检测方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104251846B (zh) | 一种结合判别分析的激光诱导击穿光谱定量分析方法 | |
CN102262075B (zh) | 基于分光法的激光诱导击穿光谱测量元素浓度的方法 | |
EP2677301A1 (en) | Method and system for improving precision of element measurement based on laser-induced breakdown spectroscopy | |
CN113189125A (zh) | 一种xrf辅助libs的煤炭发热量高重复性检测方法 | |
CN107402193A (zh) | 一种基于libs的激光选区熔化成形过程在线检测设备 | |
CN102313722A (zh) | 一种基于多元线性回归的煤质工业分析方法 | |
CN105718749B (zh) | 一种基于大数据库辨识的煤质特性分析方法 | |
CN104458701B (zh) | 拉曼光谱***物识别仪自动校准方法 | |
CN102788771B (zh) | 基于激光诱导击穿光谱的粉状物质元素含量测量方法 | |
CN102798625B (zh) | 粉状物质元素含量的激光诱导击穿光谱测量方法 | |
CN101949852A (zh) | 一种基于光谱标准化的煤质在线检测方法 | |
Bai et al. | Correction of C–Fe line interference for the measurement of unburned carbon in fly ash by LIBS | |
CN112834484B (zh) | 一种燃煤电厂煤质成分在线快速测试的方法及装置 | |
Li et al. | Improved measurement of the calorific value of pulverized coal particle flow by laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) | |
Xu et al. | The high-accuracy prediction of carbon content in semi-coke by laser-induced breakdown spectroscopy | |
CN109115703A (zh) | 一种筒仓批煤特性在线检测装置、方法及*** | |
CN116297319A (zh) | 基于libs和nir数据融合的百合重金属精确检测方法及*** | |
CN105277531B (zh) | 一种基于分档的煤质特性测量方法 | |
Gao et al. | Ultra-repeatability measurement of calorific value of coal by NIRS-XRF | |
CN1995996B (zh) | 一种准连续或连续激光角分辨光电子能谱分析装置 | |
CN105717093B (zh) | 一种基于大数据库辨识的水泥特性分析方法 | |
CN107907531A (zh) | 一种材料表面硬度的测量方法及测量装置 | |
CN112129743A (zh) | 一种基于libs技术在线测量烟气汞含量***和方法 | |
CN112213296A (zh) | 放射性后处理厂尾气中铀、钚含量的检测装置及方法 | |
CN102788772B (zh) | 基于双脉冲激光的粉状物质元素含量测量方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20210730 |
|
WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |