预测固体废弃物元素组成及热值的方法及装置制造方法及图纸

一种预测固体废弃物元素组成及热值的方法及装置，该方法包括获取待测样品的光谱谱图；提取光谱谱图的谱图信息；根据谱图信息将待测样品进行分类；若分类结果确定待测样品为固体废弃物，则计算待测样品的元素组成及热值，该计算结果即为待测样品的预测元素组成及热值。本发明专利技术可以高效识别固体废弃物中的无机物杂质，并对固体废弃物中的有机组分进行高速的热值及元素含量预测，解决传统元素分析及热值测试耗时长、消耗样品、操作繁琐等问题。

【技术实现步骤摘要】
预测固体废弃物元素组成及热值的方法及装置
本专利技术涉及能源与环境交叉领域，更具体地，涉及一种预测固体废弃物元素组成及热值的方法及装置。
技术介绍
固体废弃物的大量堆积给环境带来了许多不利影响，将固体废弃物进行能源化利用是一种常用的固体废弃物处理方式，但固体废弃物在热值与元素组成等性质上具有多样化，所以需要单独利用。同时，固体废弃物中可能会混有无机物质，影响其能源化利用，需要在使用之前去除无机组分。现已经发展有基于计算机视觉、光谱、X-射线、声呐的多种方法用于分类鉴别物质。但基于计算机视觉、X-射线、声呐的这些技术是使用相机或传感器来获得样品的空间和图形特征，通过对这些特征进行分析从而产生分类结果。但是这种技术有两个明显的缺点：基于空间、图形的分类算法很难识别高度扭曲或碎片化的样本；形状相似但由完全不同材料制成的样品很容易被误认为是同一组。而基于光谱学的分类方法虽然可以得到样品的内部组成信息，在一定程度上解决上述问题，但光谱分类方法的敏感性过强，反而更加适用于研究样品组成而非分类。另外目前常用的测量元素组成与热值的方法是采用元素分析仪、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种预测固体废弃物元素组成及热值的方法，包括：/n获取待测样品的光谱谱图；/n提取光谱谱图的谱图信息；/n根据谱图信息将待测样品进行分类；/n若分类结果确定待测样品为固体废弃物，则计算待测样品的元素组成及热值，该计算结果即为待测样品的预测元素组成及热值。/n

【技术特征摘要】
1.一种预测固体废弃物元素组成及热值的方法，包括：
获取待测样品的光谱谱图；
提取光谱谱图的谱图信息；
根据谱图信息将待测样品进行分类；
若分类结果确定待测样品为固体废弃物，则计算待测样品的元素组成及热值，该计算结果即为待测样品的预测元素组成及热值。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
获取所述待测样品的光谱数据步骤中采用的获取方法包括激光光谱法。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
提取所述光谱谱图的谱图信息步骤中提取步骤包括信号降噪、数据降维中的至少一种；
提取所述光谱谱图的谱图信息步骤中提取方法包括主成分分析、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射中的至少一种。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述分类步骤中采用的分类方法包括支持向量分类、人工神经网络、决策树中的至少一种；
其中，所述分类算法模型的训练方法包括：
建立初始分类算法模型；
根据已知样品的样本数据以分类评测指标优化初始分类算法模型的参数，即得到所述分类算法模型；
其中，分类评测指标包括精确率、召回率、预判成功率和F1分数。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述计算步骤中采用的方法包括回归模块模型；
其中，得到所述回归模块模型的方法包括支持向量回归、人工神经网络、随机...

【专利技术属性】
技术研发人员：颜蓓蓓，梁蕊，陈冠益，陶俊宇，程占军，马文超，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12