基于谱线筛选的偏最小二乘法在LIBS煤炭灰分快速检测中的应用

利用基于激光诱导击穿光谱技术(LIBS)的煤质快速检测装置进行实验研究,在传统的偏最小二乘法(PLS)模型基础上通过预先的谱线筛选,剔除部分波动过大不利于建模的噪声信息,建立基于谱线筛选的PLS模型。相对于传统的PLS模型,该基于谱线筛选的PLS模型在基本不改变定标样品误差的情况下,显著降低了预测样品的分析误差,其中预测样品的灰分预测结果平均误差从2.262%下降至1.972%,最大误差从5.093%下降至3.575%,模型的性能得以显著提高。