基于最小二乘支持向量机的测灰仪输出校正研究

　　在现有的重介选煤生产过程中，产品质量的控制主要依靠技术检查部门提供快灰数据( 化验数据) 进行密度调节来实现，由于缺乏有效的实时监测手段，而人工采样、制样和化验到报出结果一般需 2h，导致洗选过程中经常出现信息反馈滞后、产品灰分超标现象[1，2]。为了解决这一问题，目前多数选煤厂采用在线灰分测试仪来进行在线灰分监测，其具 有测定灰分速度快、信息反馈及时的特点，能实时监测重选后产品的质量变化趋势，及时指导重介密度操作，稳定产品质量，防止煤炭质量事故发生。根据现场情况 反馈，在实际使用过程中，由于在线测灰仪的监测结果受到诸多因素的干扰影响，如煤的水分、脱介情况等，使得监测结果出现误差; 测灰仪放射源的自然衰减，需定期校正[3]。基于这种现象，测灰仪在现场的作用受到限制，其结果一般只作为参考，实际的密度操作仍以快灰作为依据。笔者将 最小二乘支持向量机( LS-SVM) 算法引入测灰仪的灰分输出较正中，提出了一种新的测灰仪输出校正方法，通过该方法改善测灰仪的输出特性，滤除外界因素的干扰，使校正后的测量值逼近于实际 值，真正为密度调节提供决策依据。①

　　1 影响测灰仪的因素

　　灰分仪测量的基本原理是: 采用 AM作为低能 γ 放射源、CS作为高能 γ 放射源，实际测量时，γ 射线从一定孔径的准直孔射出，如光束一样以具有一定面积( 直径约为 30 ～50mm) 的锥形束射向煤层，接收装置根据窄束 γ 投射物质时的指数衰减规律来确定煤质灰分。在实际使用中，存在着以下多种原因使测量产生误差[4]。

　　1. 1 煤质因素

　　1. 1. 1 煤中金属及其氧化物含量

　　金属来源主要由两个部分构成: 一是煤自带，二是重介质中残留。对自带金属来说，试验表明铁含量对测量结果影响最为严重，每 1% 增量将引起灰分仪测量值偏大。对灰分是 10% 的精煤，测量值偏大 0. 4% ～ 5%; 对灰分是 20% 的原煤，测量值偏大 0. 9%。钙对灰分的影响大约是铁的1 /3，硅和铝影响很小。重介质残留对灰分的影响和铁类似，因此在重介选煤过程中应严格脱介，确保介质含量很小或者形成系统性误差，即误差为一定值。

　　1. 1. 2 煤中水分含量

　　含水量是影响测灰仪误差的因素之一，试验表明，当煤的灰分低于 10% 时，测量值随水分增加而增大; 当灰分高于 10% 时，则相反。对低灰分的精煤，水分的变化对测量结果影响很小，含水量每变化 1%，灰分变化不会大于 0. 05%。但是对于高灰分的原煤，含水量每增加 1%，将使灰分测量值减小约 0. 2%，影响比精煤严重。