不同预处理可见-近红外光谱对农作物秸秆热值预测的影响

【摘要】：热值是反映农作物剩余物作为燃料利用潜力的重要参数。运用氧弹方法测试热值费时费力。基于可见-近红外光谱分析技术,分别对采用了不同预处理方法处理的光谱建立了5种农作物秸秆的偏最小二乘法(PLR)和主成分回归方法 (PCR)热值模型,分析了预测模型的准确性与稳定性。结果显示,10点平滑的PLR模型效果最好,预测相关系数R2和预测标准差RMSEP分别为0.853 7和0.443 4。过多的平滑点处理产生了过平滑现象,导致模型性能变坏,采用了微分处理和多元散射校正(MSC)处理的光谱预测模型性能未见明显提高。研究结果可为热值快速测试设备的研发提供基础数据和数学模型优化支持。 【作者单位】： 浙江大学生物系统工程与食品科学学院;
【关键词】： 秸秆 热值 偏最小二乘法 可见-近红外光谱
【基金】：浙江省科技厅项目“生物质颗粒燃烧器智能控制技术及性能优化研究”(项目编号:2015C31061) 浙江大学实验技术研究项目“基于近红外光谱技术的农林生物质组分和热值的快速分析”(项目编号:SYB201415)
【分类号】：O657.33;TQ517
【正文快照】： 0引言我国水稻、小麦和玉米等农作物秸秆产量丰富,是潜在的重要生物质能源资源。农作物秸秆具有可再生性,可制备生物质成型燃料,燃烧清洁且不增加温室气体排放。热值(calorific value,CV)是生物质作为燃料的基本评价指标之一,通常采用氧弹量热法测定[1]。该测定方法的精度和准

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