国家科技支撑计划(2006BAD12B04-02B)
- 作品数：2 被引量：17H指数：2
- 相关作者：韩鲁佳刘贤皇才进杨增玲马玲娟更多>>
- 相关机构：中国农业大学中华人民共和国农业部中国农业机械化科学研究院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 基于LOCAL算法的秸秆水分和热值的近红外光谱快速分析被引量：9
- 2009年
- 水分和热值是与秸秆能源转化利用相关的重要特性指标,采用近红外光谱技术结合LOCAL算法来予测秸杆水份和热值.首先将样品分别按水分含量和热值大小均分为高、中、低三个子集分段建模,结果高、中、低含量样品建立的模型的交互验证标准差(SECV)几乎都小于全部样品模型的SECV,表明了秸秆水分和热值变幅对近红外光谱模型的预测精度有较大的影响.针对化学值变幅对模型精度的影响,引入LOCAL算法实现近红外光谱技术预测,快速分析测定秸秆的水分和热值.研究结果表明,LOCAL算法为每个预测样品选择合理的定标集,与常规的PLS和MPLS模型相比,有效提高了近红外光谱技术预测精度,在秸秆近红外光谱定量分析中有着广阔的应用前景.
- 皇才进韩鲁佳刘贤马玲娟
- 关键词：近红外光谱水分热值
- 基于近红外光谱技术的秸秆工业分析被引量：12
- 2009年
- 工业分析是生物质热化学工程技术中的一项常规应用分析。文章探讨了近红外光谱技术(NIRS)在秸秆工业组成分析上的应用,并利用近红外光谱技术预测了秸秆中挥发分和固定碳含量。利用Foss6500光栅型近红外光谱仪在1108～2492nm光谱范围内分别对直接切短秸秆样品中水分、灰分、挥发分和固定碳以及干燥粉碎样品中灰分、挥发分和固定碳的近红外光谱建立了预测模型。对于直接切短秸秆样品,水分、灰分、挥发分和固定碳校正模型外部验证的R2V(SEP)分别为0.92(0.76%),0.94(0.84%),0.88(0.82%)和0.75(0.65%)。干燥粉碎样品中灰分、挥发分和固定碳的近红外光谱模型外部验证的R2V(SEP)分别为0.98(0.54%),0.95(0.57%)和0.78(0.61%)。实验结果表明,近红外光谱技术能实现秸秆的快速分析和多组分同时测定,从而可降低秸秆工业分析的成本。
- 皇才进韩鲁佳刘贤杨增玲
- 关键词：秸秆近红外光谱
