基于多能态粒子数叠加求和煤灰分精确定量分析研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61775125
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    70.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0507.光谱信息学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

For a period of time, due to the structure of China's energy resources, coal in China's primary energy consumption will still remain at about 60% and more than 4 billion tons of coal will be consumed each year. Therefore, a new fast coal quality analysis method that meets the national standard GB/T212-2008 is necessary to replace the traditional one which needs to take 2~4 hours. Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) is a new quantitative compositional analysis method and a hot spot in spectral analysis field. However, the key problem that restricts the popularization and application of LIBS technology is the measurement repeatability of ash content in coal cannot satisfy the national standard by using the existing methods such as the local thermal equilibrium state theory, the optimized data processing, etc. This project intends to theoretically deduce a criterion of non-self-absorption effect (or very weak) presented in plasma based on the principle of physics. The criterion is independent of any unsure physical parameters or equipment acquisition settings, and is able to determine the best spectra acquisition time window as well as the reliable plasma temperature. By combining the temperature with the special recursive method, the number of multi-ionized particles of different elements in the plasma as well as the compositional concentrations can be obtained.
由于中国能源资源结构的原因,煤炭在我国一次能源消耗中未来一段时间内仍然会达到60%左右。我国每年煤炭消耗总量在40亿吨以上,传统的煤质分析方法需耗时2~4小时显然已不能适应目前大量的快速的煤质分析要求,急需一种满足国标GB/T212-2008新的快速煤质分析方法。利用激光诱导击穿光谱对物质成分进行定量分析是光谱分析领域一种崭新的分析手段和热点。但在该技术分析煤中灰分的实践中,通过利用局部热平衡态理论及优化分析算法等传统的方法和措施,其测量重复性指标仍达不到国标要求,这成为制约该技术推广应用的关键问题。本项目拟从物理学原理出发,理论推导出一个基于LIBS的无自吸收(或很弱)效应等离子态的判据,该判据不包含无法确定的物理参数和设备采集参数等因素,从而能确定出一个最佳光谱时间窗口,进而得到较高精度的等离子体温度,再用特殊的方法递归计算出各元素在等离子体中各能态粒子数,即可得到该物质各成分含量。

结项摘要

项目组通过理论分析获得等离子体无自吸收效应判据,并形成了可方便操作的实验判别流程和方法,这为后继数据分析提供有效荧光光谱;研究了多能态粒子数叠加求和反演元素含量的方法,基本消除了由于激光激发能量起伏和等离子体空间分布变化等因素所导致的单个能态粒子数波动的影响;设计了可输出反馈的最小均方自适应谱线增强算法,优化去相关参数,评判算法收敛速度、稳态误差及跟踪能力,在不损坏突变光谱前提下,通过滑动平均滤波来去除非高斯噪声,改善等离子体荧光光谱信噪比。这些工作使基于LIBS分析煤灰分的测量重复性指标能满足国标GB/T212-2008的要求。利用以上理论和技术成果,通过时间分辨率光谱采集和控制,采用基于等离子体光学薄判据的自吸收免疫激光诱导击穿光谱技术,利用多能态粒子数反演、主成分降维、小波变换及支持向量机,建立了激光诱导光谱至燃煤灰分、挥发分及发热量指标的转化模型,对燃煤工业指标中高位发热量、灰分、挥发分分析的均方根误差分别达到0.85MJ/kg、1.82%和1.22%,其中对灰分测量的重复性为0.14%。项目实施期间,项目组共发表SCI论文14篇,授权国家发明专利6项,毕业博士2人、硕士2人。总体完成了项目考核任务要求,达到了预期目标。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(6)
Ultra-repeatability measurement of the coal calorific value by XRF assisted LIBS
XRF辅助LIBS超重复性测量煤炭发热量
  • DOI:
    10.1039/d0ja00362j
  • 发表时间:
    2020-12
  • 期刊:
    Journal of Analytical Atomic Spectrometry
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Xiaolin Li;lei zhang;Zhihui Tian;Wei Guang Ma;Lei Dong;Wangbao Yin;LIAN TUAN XIAO;SUO TANG JIA
  • 通讯作者:
    SUO TANG JIA
Laser-induced plasma characterization through self-absorption quantification
通过自吸收量化激光诱导等离子体表征
  • DOI:
    10.1016/j.jqsrt.2018.04.009
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Hou Jiajia;Zhang Lei;Zhao Yang;Yan Xingyu;Ma Weiguang;Dong Lei;Yin Wangbao;Xiao Liantuan;Jia Suotang
  • 通讯作者:
    Jia Suotang
Numerical simulation of laser-induced plasma in background gas considering multiple interaction processes
考虑多重相互作用过程的背景气体中激光诱导等离子体的数值模拟
  • DOI:
    10.1088/2058-6272/abdda3
  • 发表时间:
    2021-02
  • 期刊:
    Plasma Science and Technology
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    JunX Wang;L Zhang;ShuQ Wang;MaoG Su;DuiX Sun;JiangH Han;GuoF Xia;ChenZ Dong;Q Min;WeiG Ma;L Dong;WangB Yin;LianT Xiao;SuoT Jia
  • 通讯作者:
    SuoT Jia
基于共振与非共振双线的自吸收免疫LIBS技术研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    光谱学与光谱分析
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    侯佳佳;张雷;赵洋;尹王保;董磊;马维光;肖连团;贾锁堂
  • 通讯作者:
    贾锁堂
Resonance/non-resonance doublet-based self-absorption-free LIBS for quantitative analysis with a wide measurement range
基于共振/非共振双峰的自吸收自由 LIBS,用于宽测量范围的定量分析
  • DOI:
    10.1364/oe.27.003409
  • 发表时间:
    2019-02-04
  • 期刊:
    OPTICS EXPRESS
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Hou, J. J.;Zhang, L.;Jia, S. T.
  • 通讯作者:
    Jia, S. T.

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其他文献

双重频率锁定的腔衰荡吸收光谱技术研究及 信号处理
  • DOI:
    10.7498/aps.65.128701
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    贾梦源;赵刚;侯佳佳;谭巍;邱晓东;马维光;张雷;董磊;尹王保;肖连团;贾锁堂
  • 通讯作者:
    贾锁堂
石英晶振用于石英增强光声光谱系统的优化实验研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    光谱学与光谱分析
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张雷;马维光;尹王保;贾锁堂
  • 通讯作者:
    贾锁堂
激光诱导等离子体LTE态判定方法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    光谱学与光谱分析
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马维光;董磊;尹王保;贾锁堂
  • 通讯作者:
    贾锁堂
噪声免疫腔增强光外差分子光谱技术综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国激光
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马维光;周月婷;赵刚;贾梦源;刘建鑫;郭松杰;董磊;张雷;尹王保;肖连团;AxnerOve;贾锁堂
  • 通讯作者:
    贾锁堂
高效频率转换下双波长外腔共振和频技术研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Acta Physica Sinica
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    董磊;尹王保;肖连团;贾锁堂
  • 通讯作者:
    贾锁堂

其他文献

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尹王保的其他基金

自吸收免疫激光诱导击穿光谱理论与应用研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    59 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于激光诱导光学薄等离子体煤质精密分析研究
  • 批准号:
    61475093
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    85.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于激光诱导击穿光谱的煤质检测仪器研究
  • 批准号:
    61127017
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    250.0 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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