基于激光诱导击穿光谱的煤质工业分析研究

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1、硕士学位论文基于激光诱导击穿光谱的煤质工业分析研究作者姓名樊炬学科专业工程热物理指导教师陆继东教授所在学院电力学院论文提交日期2016年4月ReseachonDetectionofIndustrialCoalQualityAnalysisBasedonLIBSADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:FanJuSupervisor:Prof.LuJidongSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号:TQ5

2、33学校代号:10561学号:201320110398华南理工大学硕士学位论文基于激光诱导击穿光谱的煤质工业分析研究作者姓名:樊炬指导教师姓名、职称:陆继东教授申请学位级别:工学硕士学科专业名称:工程热物理研究方向:清洁能源转换论文提交日期:2016年4月16日论文答辩日期:2016年6月4日学位授予单位:华南理工大学学位授予日期:2016年6月4日答辩委员会成员:主席:赵增立委员:马晓茜,廖艳芬,陆继东,杨承摘要煤炭是燃煤电厂的主要燃料,燃煤质量好坏直接影响着电厂生产运营的安全性、经济性、环保性。为了保证电厂锅炉的正常和高

3、效运行,对燃煤进行煤质分析是至关重要的一个环节。激光诱导击穿光谱是一种基于原子发射光谱学的物质成分和浓度分析技术,具有快速、多元素同步检测等优势,论文将其引入煤质在线分析检测中,主要针对燃煤电厂煤质工业分析指标的测量进行研究,为发展激光诱导击穿光谱技术应用于煤质检测提供理论依据。论文首先分析了应用LIBS实现煤质工业分析存在困难的原因,阐述了本论文课题的研究意义和背景,详细介绍了激光诱导击穿光谱的基本性质、实验台架和定标模型。在深刻理解国内外现有研究的基础上,掌握激光与样品之间的作用机制,优化LIBS检测参数。通过理论分析和

4、实验研究,总结分析了煤粉样品中相关谱线特性,挖掘煤质挥发分定量分析信息,同时引入多变量分析方法,提取与挥发分检测相关的光谱数据,结合不同定量分析方法建立了不同定标模型,验证了通过LIBS直接获取煤的挥发分指标的可行性。将LIBS技术引入煤质工业分析指标测量中,通过提取煤质工业分析指标相关谱线信息,同时结合多变量分析方法,建立不同回归模型,分析结果具有较高的精确度,验证了激光诱导击穿光谱技术应用于煤质工业分析的可行性。最后,对全文进行了总结概括,并对激光诱导击穿光谱应用于煤质工业分析测量提出了相关展望。关键词:激光诱导击穿光谱

5、;工业分析;在线检测;定量分析;偏最小二乘法IABSTRACTSincethatcoalisthemajorfuelinthethermalpowerplant,thequalityofthecoalhasadirectconnectionwiththesafety,economicalefficiencyandenvironmentalfriendlycharacteroftheenterprise.Inordertosolvethisproblem,howtodotheanalysisofthecharactersofc

6、oalsisthekeyinthisprocess.Laser-inducedbreakdownspectroscopy,asapowerfulanalyticalspectroscopytechniqueandsignificantprogresshasbeenmadetowardsmanyfieldsduetoitsversatilityoffast,in-situandmulti-elementcapability.ThepurposeofthisthesisistoapplyLIBSforcoalqualityana

7、lysis,focusedonthepowercoalqualityanalysisindexes,inordertoprovidetheoreticalbasisforcoalqualityanalysisbyLibs.Thedifficultiesforthecoalqualityanalysiswereanalyzedandthesignificanceandbackgroundofthethesiswerestated.Themechanisms,experimentalset-ups,andcalibrationm

8、odelofLIBSwereintroducedindetail.Basedonhavingadeepunderstandingofthepapersexistedrightnow,Inotonlymastertheinteractionoflaserwithsamples,butalso

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