刘瑞斌
- 作品数：11 被引量：85H指数：6
- 供职机构：北京理工大学物理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市教育委员会科技发展计划面上项目更多>>
- 相关领域：理学机械工程农业科学轻工技术与工程更多>>
- 基于LIBS光谱实现燃煤企业碳排放量高精度快速预测
- 2024年
- 准确预测煤炭的碳排放数据是实现中国“双碳”目标的重要基础。在煤炭入炉前完成碳排放量数据和煤质指标的精确、快速预测,将转变目前“先排放,后检测”的碳排放数据计算方式,对落实“双碳”战略意义重大。以煤炭碳含量和煤质指标的精准预评估为研究目标,通过自行搭建激光诱导击穿光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)系统和LIBS光谱统计分析,利用主成分分析-偏最小二乘(PCA-PLS)结合小样本算法对训练集进行回归训练,建立了一种煤炭的碳排放预测模型,并通过在新疆A电厂和山东B电厂中的实际应用,证明了LIBS系统在煤质指标分析中的可靠性。结果表明:所提出的预测方法与传统方法相比绝对误差最大为0.0256 t,表现出较好的碳排放预测能力。所提方法可以用于燃煤企业碳排放量的精准预测,为实现煤炭碳排放和煤质指标的预评估提供了一种较为高效的技术解决路径。
- 王猛刘树林刘晓东孙浩瀚张颖李安刘瑞斌
- 关键词：碳排放
- 高精度煤质成分快速定量分析LIBS系统研究被引量：1
- 2024年
- 煤质成分的快速、高精度定量分析是工厂对能源高效利用的重要环节。本文通过利用搭建的激光诱导击穿技术煤质快速分析仪,对所采集煤样工业特性固定碳(FixC),灰分(Ash),干燥无灰基的挥发分(Vdaf),热值(Q)进行了定量测量,并对测得的数据与实验室人工测量数据进行对比分析,检验得出该方法在煤质分析方面准确快速。通过对设备稳定性和动态精密度的测试,结果表明了快速煤质分析仪具有较高的稳定性,满足国标规定值。在预测灰分值分布跨度为5%~60%的煤样时,通过增加样品量,增加模型中对大灰分煤样的预测权重,实现预测均方根误差RMSEP<1%的预测精度,挥发分和全硫的RMSEP<1%,热值的RMSEP<0.18 MJ/kg。预测结果均达到工业分析要求,可以满足工业现场的应用需求,具有应用于煤质在线检测方面的广阔前景。
- 刘树林王猛李安张颖刘晓东刘瑞斌
- 关键词：激光诱导击穿光谱稳定性
- 新型便携式激光诱导击穿光谱系统综述被引量：14
- 2017年
- 本文主要综述了国内外便携式激光诱导击穿光谱(LIBS)系统的研究进展和应用情况。目前该系统主要针对金属元素进行检测,对非金属等轻元素的定量分析需要较大能量的激光激发,但受限于激光器和光谱仪等组件体积的影响,研发便携式、高精度LIBS系统有较高难度。本文针对全元素检测便携设备的研发,利用限域和高压放电脉冲得到了增强的LIBS信号,降低了激光能量,从物理机理上给出了便携式LIBS设备研发的新方向。
- 李安邵秋峰刘瑞斌
- 关键词：激光诱导击穿光谱等离子体光谱分析
- 激光诱导击穿光谱技术对烟草快速分类研究被引量：10
- 2019年
- 不同类型的烟草在元素种类和元素含量上存在一定的差异,本文基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术,采集了不同种类烟草的原子发射光谱,并结合支持向量机方法,实现了烟草的快速分类鉴别。文章选取了市面上9种不同品牌的香烟,提取了其烟丝LIBS谱线的全部特征峰,通过对全谱进行窗口平滑去背景和峰位漂移的修正等预处理,再进行主成分分析降维,结合支持向量机方法(SVM),建立了分类模型,给出了9种品牌香烟烟草的分类结果,平均准确度达到97. 47%。实验结果表明:激光诱导击穿光谱技术在烟草防伪鉴定和现场快速识别分类等方面具有巨大的应用潜力。
- 李昂泽王宪双徐向君何雅格郭帅柳宇飞郭伟刘瑞斌
- 关键词：激光诱导击穿光谱主成分分析支持向量机烟草
- 基于激光诱导击穿光谱的矿石中铁含量的高准确度定量分析被引量：18
- 2021年
- 基于激光诱导击穿光谱(LIBS)对铁矿石、锰矿石和铬矿石中的Fe元素进行定量分析。由于矿石成分复杂,采取一系列的光谱预处理来降低由激光能量波动及样品不稳定烧蚀所造成的光谱波动。本文将分类和定量分析方法结合,首先通过支持向量机对光谱进行分类以避免不同类矿石间的基体效应。然后通过相关性变量筛选偏最小二乘回归分析(R-PLS)改进算法进行分析,发现三类矿石的预测集方均根误差分别降至0.975%、0.418%、0.123%,平均相对误差分别降至1.46%、6.72%和1.09%。实验结果表明,矿石分类后再进行相关性变量筛选偏最小二乘回归分析的方法可以有效提升预测准确度,为矿石成分在线检测的应用提供了可靠依据。
- 邱苏玲李安王宪双孔德男马骁何雅格殷允嵩柳宇飞石丽洁刘瑞斌
- 关键词：光谱学激光诱导击穿光谱矿石偏最小二乘回归
- 激光诱导击穿光谱技术相关物理机制研究进展被引量：2
- 2024年
- 激光诱导击穿光谱技术(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)是利用强脉冲激光与物质相互作用所产生的等离子体光谱来实现对物质组成元素定性和定量分析的一种新方法。在脉冲激光诱导等离子体的过程中,不同的激光参数(能量、脉宽、波长)、检测过程中的环境条件以及材料本身的特性等,对激光诱导等离子体的物理机制都有不同程度的影响,进而影响LIBS定量分析的结果。本文综述了现阶段LIBS技术中包括LIBS基本原理、激光参数区别、环境和材料特性差异所涉及的物理机制。为深入理解激光与物质相互作用、提升LIBS检测能力提供了依据。
- 刘瑞斌殷允嵩
- 关键词：物理机制
- 小样本量复合肥中氮磷钾高精度预测光谱方法被引量：2
- 2021年
- 采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对复合肥样品中氮(N)、磷(P)和钾(K)等营养元素进行定量分析。实验中一共选取20个样品,由于样品量较少,为了提高预测精度,采取一种新的数据提取方式来建立训练集和预测集。利用PLS结合主成分分析(PCA)为训练集的光谱数据建立定标模型,定标过程中选取12个主成分。N、P、K三种元素定标模型的决定系数分别为0.99、0.98、0.99;20个样品中N、P、K元素含量(质量分数,下同)预测的平均相对误差分别为2.33%、0.70%、3.00%。之后对定标模型的鲁棒性进行检验,其中N、P的平均相对误差大多维持在12%以下。采用基于统计学原理的数据抽取方式扩充样本光谱数据后,与未扩充时相比,被测元素含量的平均相对误差降幅均在10%以上。实验结果表明,当样本数量较少时,利用所提的数据提取方法结合PLS定量分析可以提高检测的准确度,实现复合肥样品中N、P、K等营养元素的快速检测。
- 马骁李安王宪双孔德男邱苏玲何雅格殷允嵩柳宇飞刘瑞斌
- 关键词：光谱学激光诱导击穿光谱复合肥偏最小二乘法
- 1064nm激励下的表面增强拉曼散射效应仿真及优化
- 2014年
- 利用有限元方法建立了周期性三角银柱结构的表面增强拉曼散射(SERS)仿真模型,并与已发表的时域有限差分模型结构相比较,验证了模型的正确性。在1064 nm波长激发下,对不同三角形纳米粒子结构基底的SERS效应进行了仿真,并与相同结构常用波段激励下的SERS效应进行了比较分析。仿真结果表明,对于该三角柱结构模型,1064 nm激励下三角柱结构与常用波段一样具有较强的增强因子,并在入射角为62°、高100 nm、厚度为13 nm时可产生最大的增强因子。
- 马彬吕勇牛春晖刘瑞斌
- 关键词：拉曼散射表面增强拉曼散射有限元法基底
- 基于激光诱导击穿光谱和拉曼光谱对四唑类化合物的快速识别和分类实验研究被引量：13
- 2019年
- 为了实现对四唑类化合物的快速非接触识别和分类,本文搭建了激光诱导击穿光谱和拉曼光谱集成测试系统。首先采集了4种四唑类化合物在1064nm激发波长下的拉曼光谱,包括四氮唑、5-氨基四氮唑、1,5-二氨基四氮唑和1-甲基-5-氨基四氮唑。通过对特定官能团拉曼峰位的分析,成功地将它们鉴别出来。然后基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术,采集各个样本的等离子体辐射光谱。选取140组光谱数据进行训练,建立分类模型,剩余60组数据对所得的类型区域的准确性进行验证。本文基于主成分分析(PCA)与支持向量机(SVM)相结合的算法,建立了两个分类模型。一是将全谱进行主成分分析,选取前64个主成分,利用支持向量机(SVM)算法建立模型。二是通过对比光谱差异,选取10个特征波长进行主成分分析,选取前3个主成分建立模型。发现前者平均预测准确度只有88.3%,而后者60个光谱样本点全部落在其对应的标准样品类型区域内,分类准确度达到100%。实验结果表明,将激光诱导击穿光谱和拉曼光谱联合使用,可以准确地鉴别四唑类化合物。
- 王宪双郭帅徐向君李昂泽何雅格郭伟刘瑞斌张纬经张同来
- 关键词：支持向量机拉曼光谱主成分分析
- 基于激光诱导击穿光谱的茶叶品种快速分类被引量：22
- 2019年
- 在提取激光诱导击穿光谱(LIBS)全部特征峰的基础上,利用支持向量机建立了有效的茶叶分类模型。采集了15种茶叶样品的有效LIBS光谱数据(190～720 nm),运用窗口平移平滑和峰位漂移函数修正对光谱进行了预处理,再结合主成分分析降维,对绿茶、红茶、白茶实现了98.3%的识别率;对同一种类中不同品种的茶叶也实现了较好的识别。研究结果表明,LIBS在茶叶品种快速识别应用中具有较好的前景。
- 徐向君王宪双李昂泽何雅格柳宇飞何锋郭伟刘瑞斌
- 关键词：光谱学激光诱导击穿光谱茶叶品种光谱预处理主成分分析支持向量机
