融合波长选择和异常光谱检测的天然气燃烧过程定量分析方法

【摘要】：针对天然气燃烧过程的近红外光谱数据,采用了一种融合波长选择和异常光谱检测的定量分析方法。该方法根据偏最小二乘(PLS)模型的系数及预测误差的统计分布,在实现波长选择的同时,完成异常光谱样本的检测。与PLS、先用留一法将异常样本删除后PLS建模(LOO-PLS)、基于PLS的无信息变量消除法(UVE-PLS)以及先用留一法将异常样本删除后使用UVE-PLS建模(LOO-UVE-PLS)相比较,该方法将甲烷预测模型的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了14.33%,14.33%,10.96%和12.21%;将一氧化碳预测模型的RMSEP分别降低了67.26%,72.58%,11.32%和4.52%;将二氧化碳预测模型的RMSEP分别降低了5.95%,19.7%,36.71%和4.04%。实验表明,该方法建立的分析物预测模型具有较高的预测能力和较好的稳健性,在大大减少所选波长数量,降低模型复杂度的同时,还能有效地检测出异常光谱样本,减小两者之间的相互影响。 【作者单位】： 西安交通大学电气工程学院电力设备电气绝缘国家重点实验室;西安交通大学能源与动力工程学院;
【关键词】： 天然气燃烧 近红外光谱 波长选择 异常光谱检测
【基金】：教育部博士点基金项目(20090201120005) 国家自然科学基金项目(61005058)资助
【分类号】：O657.33;TE642
【正文快照】： 引言当今我国电力供应仍以火力发电为主,在目前煤炭和电力能源短缺的严峻情况下,采用气体燃料作为补充,不但可以降低发电成本,还能有效减少排放物的污染。燃气发电机组排放的烟气主要成分包括甲烷(CH4)、一氧化碳(CO)和二氧化碳(CO2)等,对各成分浓度进行定量分析就可以反映出

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