一种煤质成分预测方法技术

本发明专利技术提供了一种煤质成分预测方法，属于煤质检测领域，包括：采集煤质近红外光谱数据，得到原始样本数据；对原始样本数据进行拆分，得到待处理数据；对待处理数据进行预处理操作；采用基于高斯核的支持向量机回归结合XGBoost算法对煤质近红外光谱数据进行建模，获得预测模型；利用预测模型对预处理后的样本数据的煤质成分进行预测。该方法在基于现有成熟的煤质近红外光谱建模及预测技术，建模过程中采用XGBoost算法，所得结果既满足预测数据准确也在保证样本数据不被损坏的情况下进行，也可以适合大量样本数据的测定，可以较好应对数据分布不均衡样本建模，提高预测模型准确率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种煤质成分预测方法


[0001]本专利技术属于煤质检测领域，具体涉及一种煤质成分预测方法。

技术介绍

[0002]煤质的好坏影响电厂的安全经济运行，若能及时提供入炉煤的含量测定结果，工作人员据此进行相应调整，对保证锅炉安全稳定运行有重要意义。早期传统的煤质分析均采用人工采样制样，低效大量实验进行实际操作与测试和后期低效预测也一直是关于煤质成分预测的重要工作，传统方法对于煤质成分测定操作复杂、速度慢、消耗大，一批煤样分析周期约6
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8h，大多数电厂要第二天才能出分析报告，且样本在测试过程中会被损坏。
[0003]20世纪80年代以来随着近红外光谱技术快速发展，有关近红外光谱分析技术应用于工业研究，多在理论与方法讨论。近红外是指波长在780
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2500nm范围内的光线，当近红外照射在要分析的物体上时，由于组成物体的化学键的不同，会产生某些特征波长的吸收，吸收度的多少与成分含量的大小有密切关系，由于固体对近红外波长的吸收较弱，因此适用于漫反射技术，根据其漫反射光谱可以分析物体成分。r/>[0004]因本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种煤质成分预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集煤质近红外光谱数据，得到原始样本数据；对原始样本数据进行拆分，得到待处理数据；对所述待处理数据进行预处理操作；采用基于高斯核的支持向量机回归结合XGBoost算法对煤质近红外光谱数据进行建模，获得预测模型；利用预测模型对预处理后的样本数据的煤质成分进行预测。2.根据权利要求1所述的煤质成分预测方法，其特征在于，在不同位置进行六次采样得到所述煤质近红外光谱数据。3.根据权利要求1所述的煤质成分预测方法，其特征在于，将原始样本数据中的热量、水分、灰分、挥发分四种成分含量对应的样本数据进行拆分，得到待处理数据。4.根据权利要求3所述的煤质成分预测方法，其特征在于，所述煤质近红外光谱数据数据由12个波长值构成自变量，四种成分构成因变量；其中，12个波长值分别为2.36，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李华，荣婕妤，贾雪，何洪流，刘洁，黄家福，
申请(专利权)人：长春大学，
类型：发明
国别省市：