【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于资源信息监控，具体涉及一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法。
技术介绍
1、目前，我国每年消耗约40亿吨煤炭，其中37亿吨是国内生产的，很明显，我国的环境污染与国内煤炭的质量密切相关，而煤炭质量受其地理来源影响显著。因此，如何准确区分不同产地的煤炭是当前的首要任务，而开发可行的煤炭产地溯源方法正是解决这一难题的关键。
2、目前，矿物元素分析、有机成分分析和红外光谱分析已经成为越来越流行的煤炭产地溯源工具，其中数据分析方法起决定性作用。例如，沈健采用主成分分析和逐步线性判别分析，最终从35个元素中筛选出20个，实现了4个不同国家的煤炭产地溯源。lei等人成功地将机器学习算法(例如随机森林和宽度学习)应用到红外光谱学中，建立了煤炭产地溯源模型。在我们之前的专利技术中，将代谢组学分析策略应用于红外光谱学，成功地筛选出“波数标志物”，用于区分不同产地的煤炭。受上述专利技术启发，我们尝试利用代谢组学分析策略从不同的煤炭参数中筛选特征“标志物”，用于区分不同产地煤炭。
3、因此，有必要提出一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，以至少部分地解决现有技术中存在的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，包括：
4、s1：采取不同煤产区的煤炭作为参考
5、s2：根据标准测定煤炭样品参数，以横坐标、纵坐标建立数据矩阵进行数据归一化；
6、s3：通过多变量分析对参数测定数据进行分析筛选“标志物”，以单变量分析验证。
7、优选的，所述在s1中煤炭样品包含本土煤炭和进口煤炭，所述在s1中采用密封锤式破碎机、自动分样机和0.2mm标准筛制备煤样，所述在s1中根据代谢组学分析的要求，将每组煤样分别命名为1-1～1-9、2-1～2-9、…、11-1～11-9，对应1～11号煤炭。
8、优选的，所述本体煤炭选择辽宁、山西、陕西以及内蒙古自治区，进口煤炭选择俄罗斯、印度尼西亚和菲律宾三个国家，所述煤样的制备依据国家标准gb 474-2008《煤样的制备方法》来完成，密封锤式破碎机的型号为kerp-180x 150b，自动分样机的型号为st-f200。
9、表111个煤炭组的基本信息
10、
11、
12、优选的，所述在s2中煤炭参数包括内水(minh)、干基灰分(ad)、干基挥发分(vd)干基全硫(st,d)、空气干基碳(cad)、空气干基氢(had)、空气干基氮(nad)、空气干基氧(oad)、高位发热量(qgr)、12种微量元素(ba、be、co、cu、mn、mo、ni、pb、sn、v、hg、as)和5种主要元素(p、ca、k、mg、na)，所述在s2中测定标准采用国家标准来进行测定。
13、表226个煤炭参数的测定标准
14、
15、
16、优选的，所述在s2中每个煤炭样品组中任一煤炭参数9次平行测定结果的相对标准偏差高于30％，即认为该参数无效，所述在s2中采用煤炭参数作为横坐标、样品名称作为纵坐标构建数据矩阵，在spss 17.0软件中进行数据归一化处理。
17、优选的，所述在s3中多变量分析包括主成分分析(pca)、聚类分析(ca)和正交偏最小二乘判别分析(opls-da)，所述pca旨在降低样品的维度和自然分类有利于数据的质量评估，所述ca基于样品综合性质的相似性水平进行自然聚集，即更相似的样品优先聚集，直到所有样品完成聚集。
18、优选的，所述pca和opls-da在simca 14.1软件中运行，ca在heml 1.0.3.7软件中运行，所述pca和ca都是无监督判别分析方法，opls-da是一种有监督的判别分析方法，其可以通过设计分组获得pca和ca无法获得的详细样品组间差异。
19、优选的，所述opls-da模型包括置换检验、s-plot图分析和变量投影重要性(vip)分析三个基本步骤，所述置换检验用于检查opls-da模型是否过拟合，所述s-plot图中一系列点表示煤炭各个参数，对于分布在s-plot图两端附近的点，其是区分opls-da模型两个阵营的关键候选“标志物”，所述opls-da模型中采用vip分析方法对煤炭参数的贡献进行排序，vip值越高，意味该参数贡献越大。
20、优选的，所述vip分析中设定vip≧1为筛选“标志物”的阈值，所述在s3中单变量分析采用成对t检验在spss17.0软件中进行来验证“标志物”是否正确。
21、优选的，所述单变量分析结果：通过成对t检验，“标志物”在任意一个国产煤炭组和一个进口煤炭组之间均具有显著差异(p<0.05)(表4)，单变量分析结果进一步验证了多变量分析所筛选的“标志物”的合理性。
22、表4“标志物”的成对t检验结果
23、
24、
25、
26、p9,p10andp11 representsignificancelevelofmarkersbetweenthe specificcoalgroupand
27、no.9,10and 11groups,respectively.
28、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
29、本专利技术采用代谢组学分析，从26个煤炭参数中寻找“标志物”，对8种国产煤炭产地溯源进行了专利技术，该方法根据煤炭参数重要性对“标志物”进行排序，发现这些“标志物”在不同煤炭之间确实存在显著差异，即使对于具有较高相似性的煤炭，也能够很好地区分，尽管本专利技术只考虑了来自不同地理区域的8种国产煤，但提出的代谢组学分析方法已被证明在煤炭产地溯源方面是可行的，本专利技术为数据处理提供一个新的视角，特别是将代谢组学分析的应用域拓展到其他领域。
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1.一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，其特征在于：所述在S1中煤炭样品包含本土煤炭和进口煤炭，所述在S1中采用密封锤式破碎机、自动分样机和0.2mm标准筛制备煤样，所述在S1中根据代谢组学分析的要求，将每组煤样分别命名为1-1～1-9、2-1～2-9、…、11-1～11-9，对应1～11号煤炭。
3.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，其特征在于：所述在S2中煤炭参数包括内水(Minh)、干基灰分(Ad)、干基挥发分(Vd)干基全硫(St,d)、空气干基碳(Cad)、空气干基氢(Had)、空气干基氮(Nad)、空气干基氧(Oad)、高位发热量(Qgr)、12种微量元素(Ba、Be、Co、Cu、Mn、Mo、Ni、Pb、Sn、V、Hg、As)和5种主要元素(P、Ca、K、Mg、Na)，所述在S2中测定标准采用国家标准来进行测定。
4.根据权利要求3所述的一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，其特征在于：所述在S2中每个煤炭样品组中任一
5.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，其特征在于：所述在S3中多变量分析包括主成分分析(PCA)、聚类分析(CA)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)，所述PCA旨在降低样品的维度和自然分类有利于数据的质量评估，所述CA基于样品综合性质的相似性水平进行自然聚集，即更相似的样品优先聚集，直到所有样品完成聚集。
6.根据权利要求5所述的一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，其特征在于：所述OPLS-DA模型包括置换检验、S-plot图分析和变量投影重要性(VIP)分析三个基本步骤，所述置换检验用于检查OPLS-DA模型是否过拟合，所述S-plot图中一系列点表示煤炭各个参数，对于分布在S-plot图两端附近的点，其是区分OPLS-DA模型两个阵营的关键候选“标志物”，所述OPLS-DA模型中采用VIP分析方法对煤炭参数的贡献进行排序。
7.根据权利要求6所述的一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，其特征在于：所述VIP分析中设定VIP≧1为筛选“标志物”的阈值，所述在S3中单变量分析采用成对t检验在SPSS17.0软件中进行来验证“标志物”是否正确。
...【技术特征摘要】
1.一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，其特征在于：所述在s1中煤炭样品包含本土煤炭和进口煤炭，所述在s1中采用密封锤式破碎机、自动分样机和0.2mm标准筛制备煤样，所述在s1中根据代谢组学分析的要求，将每组煤样分别命名为1-1～1-9、2-1～2-9、…、11-1～11-9，对应1～11号煤炭。
3.根据权利要求1所述的一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，其特征在于：所述在s2中煤炭参数包括内水(minh)、干基灰分(ad)、干基挥发分(vd)干基全硫(st,d)、空气干基碳(cad)、空气干基氢(had)、空气干基氮(nad)、空气干基氧(oad)、高位发热量(qgr)、12种微量元素(ba、be、co、cu、mn、mo、ni、pb、sn、v、hg、as)和5种主要元素(p、ca、k、mg、na)，所述在s2中测定标准采用国家标准来进行测定。
4.根据权利要求3所述的一种基于代谢组学分析的煤炭产地溯源方法，其特征在于：所述在s2中每个煤炭样品组中任一煤炭参数9次平行测定结果的相对标准偏差高于30％，即认为该参数无效，所述在s2中采用煤炭参数作为横坐标、样品名...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛伟锋，曹文军，吴健，靳胜，张永硕，张海勤，
申请(专利权)人：中国检验认证集团辽宁有限公司，
类型：发明
国别省市：
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