基于工业分析/元素分析和可见-近红外光谱预测农作物秸秆高位热值

越来越多的农作物秸秆用于生产生物质成型燃料(生物质颗粒),作为民用和工业锅炉的生物质燃料。高位热值是衡量生物质燃料燃烧性能的主要参数之一,反映了生物质可用能含量,但利用传统的氧弹分析法测试高位热值费时费力,急需一种快速准确的方法评估农作物秸秆的高位热值,以制备高质量的生物质颗粒燃料。基于工业分析/元素分析和可见-近红外光谱分析,对比分析了五种农作物秸秆(稻秸、麦秸、棉秆、油菜秆和玉米秆)的高位热值预测模型。首先,利用多元线性回归(MLR)、逐步回归(SWR)和反向传播人工神经网络(BPNN)模型,在基于五种农作物秸秆工业分析和元素分析基础上,提出了高位热值预测模型并进行验证。MLR模型具有较好的相关系数(R2),预测均方根误差(RMSEP)和预测标准差与参比标准差比值(RPD),分别为0.921 1,0.135 1和3.49。此外,利用可见-近红外光谱分析了农作物秸秆,发现对光谱数据作最小二乘法回归(PLR),可建立高位热值预测模型,预测R2和RMSEP分别为0.881 2和0.412 9。研究结果表明MLR模型和PLR模型分别适用于基于工业分析/元素分析和可见-近红外光谱建模,对农作物秸秆的高位热值快速检测设备研发能提供基础模型支持。