采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对配制的飞灰样品进行实验分析,应用支持向量机回归(SVR)模型对飞灰的含碳量进行预测。运用网格搜索法分别对径向基(RBF)核函数和多项式函数的结构参数进行寻优,然后分别建立基于内标元素特征光谱、全谱和主要元素特征光谱的SVR模型。研究表明,基于RBF和多项式核函数的SVR模型在理想的结构参数下可以取得相同的分析精度,但RBF能较快地完成模型优化并且不易出现欠拟合的现象。基于内标元素特征光谱的SVR模型的分析精度与内标法相当,基于全谱的SVR模型出现明显的过拟合现象。基于主要元素特征光谱的SVR模型的回归系数为0.986,校正均方根误差为1.79%,预测均方根误差为2.57%,说明该模型可以有效避免欠拟合和过拟合。

利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术进行飞灰含碳量分析时常用的C I 247.86 nm 谱线附近存在强烈的谱线干扰。位于深紫外区无干扰的C I 193.09 nm 常用作分析谱线以避免谱线干扰，但该谱线在空气中会被氧气吸收而影响定量分析的准确性。为了进一步提高利用该谱线定量分析飞灰含碳量效果，在光谱仪中充入氩气并在等离子体区域用氩气吹扫，对比分析了两种气氛下采用C I 193.09 nm 谱线定量分析飞灰含碳量的效果。研究结果表明，在氩气气氛下获得的谱线强度及其信噪比、重复测量精度和含碳量的检测限均有显著改善，两个检验样品的含碳量预测绝对误差分别降至0.02%和0.42%(质量分数)，含碳量的检测限也降至0.37%(质量分数)。

在燃煤电厂, 飞灰含碳量是直接反映锅炉燃烧效率的重要指标, 控制含碳量水平和低氮燃烧之间的平衡要求实现含碳量的在线(或快速)检测。 将激光诱导击穿光谱技术应用于飞灰含碳量的快速测量, 针对测量中248 nm附近的C和Fe谱线干扰问题, 提出了利用Fe谱线修正的方法以提取重叠峰中C谱线的积分强度, 对比分析了Fe 248.33 nm, Fe 254.60 nm和 Fe 272.36 nm谱线分别作为Fe 247.98 nm的修正谱线时提取的C修正积分强度对飞灰含碳量定标曲线和未知样品重复测量精确度的影响。 研究结果表明, 对C和Fe谱线干扰进行强度修正可以提高含碳量定标曲线的拟合度, 并且可以显著改善低含碳量样品重复测量的精确度。 但同时需要注意用于修正的Fe谱线的合理选取, 防止在对低含碳量样品中C谱线强度的过度修正。 从定标曲线和重复测量精确度总体评价而言, Fe 254.60 nm谱线最适用于LIBS测量飞灰含碳量时的C和Fe谱线干扰的修正。

介绍了自主研发的激光诱导击穿光谱技术(LIBS)煤质在线检测设备,可完成自动取样并带有自清洁系统,能实时对电厂输煤管道中 煤粉的C、Ca、Mg、Ti、Si、H、Al、Fe、S等元素进行自动定量分析并转化为工业分析(发热量和灰分)结 果。提出了飞灰含碳量在线检测成套方案并研制了自动采样及LIBS检测装置,建立了去除C线中Fe线的数 学方法,利用二阶多元非线性逆回归模型建立了定标方程来校正基底效应,获得了0.26%的C元素测量精 度。开发了便携式LIBS设备用于土壤污染物的现场检测,可对土壤中的重金属污染物进行快速的定性分析。