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基于光谱技术的农林生物质原料组分和热值的快速测定 总被引:1,自引:0,他引:1
快速检测生物质原料特性对生产高品质压缩成型燃料具有重要意义。利用光谱技术建立松木、杉木和棉杆三类农林生物质组分(水分、灰分、挥发分和固定碳)和热值预测模型。相比原始光谱,基于一阶导数光谱的偏最小二乘回归(PLS)模型预测精度较高。灰分、挥发分和水分PLS模型交叉校验决定系数(R2)分别为0.97,0.94和0.90,预测偏差比率(RPD)分别为6.57,4.00和3.01。固定碳和热值PLS模型精度一般,R2分别为0.85和0.87,RPD分别为2.55和2.73。实验结果表明,利用可见-近红外光谱技术完全可以替代传统工业分析方法,从而实现农林生物质原料组分和热值的快速测定。 相似文献
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