基于近红外光谱技术的生物质热值测试方法研究
为充分利用国内农林废弃物资源，提高农林生物质率，课题针对传统林木类生物质热值分析方法耗时长等缺点，利用近红外光谱技术结合化学计量学设计了用于林木类生物质热值的分析方法。该方法的基本思路是利用近红外光谱技术获取林木类生物质样本的光谱数据，再建立光谱数据与热值之间的定量分析模型，从而实现生物质高位热值和低位热值的快速预测。具体研究内容如下： (1)根据林木类生物质的种类和产地，采集国内代表性样本共110份，按照标准热值测定方法进行分析； (2)采集110份样本的近红外光谱数据。对样本近红外光谱数据进行小波滤波预处理并利用主成分回归和偏最小二乘回归方法建模，求出模型的均方误差根RMSEP、决定系数R2和预测相对误差RPD三项指标，并根据模型指标评价建模结果； (3)在传统的主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)的基础上，课题引入局部加权偏最小二乘方法。局部加权偏最小二乘是以待测对象为中心，对建模数据进行加权，建立适用于待测对象的模型，进一步提高模型质量。局部加权偏最小二乘法结合生物质近红外光谱数据与高、低位热值数据建立预测模型。结果表明，与传统方法相比，基于局部加权偏最小二乘法的热值分析模型的预测精度和稳定性均有所提高。 根据实验结果可以看出，课题所建立的模型对林木类生物质样本的高、低位热值实现了准确预测，其中以局部加权偏最小二乘方法建模取得的预测效果最佳，高位热值预测均方误差根(RMSEP)为13、相关系数(R2)为0.962、以及相对分析误差(RPD)为3.83；低位热值预测均方误差根(RMSEP)为20、相关系数(R2)为0.960、以及相对分析误差(RPD)为3.54；以上结果表明，近红外光谱分析技术在林木类生物质高、低位热值分析上可以取得良好应用效果，将在生物质能源转换利用方面发挥重要作用。
林木类生物质;热值测试;近红外光谱分析;化学计量学
中国计量大学
硕士
仪器仪表工程
蔡晋辉;李立新
2015
中文
TH831
74
2017-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）