煤粉颗粒流的激光等离子体光谱特性研究

【摘要】模拟现场煤粉流动，进行煤粉颗粒流LIBS测量，下落过程中对颗粒流测量容易产生无效数据。本文研究煤粉颗粒流的等离子体光谱特性，定义光谱数据中的有效数据和无效数据，采用极大值剔除法把光谱数据中的极大值数据剔除，研究绝对值及信噪比阈值法对无效光谱数据进行剔除。结果显示信噪比阈值法具有更优的剔除效果。

【关键词】激光诱导击穿光谱；煤粉颗粒流；光谱数据筛选；信噪比

前 言

激光诱导击穿光谱技术（Laser-Induced Breakdown Spectroscopy简称LIBS）是近年来研究较多的在线分析技术[1]，目前基于LIBS技术的分析测量研究主要集中在固体或粉状压片样品。粉状样品压片后测量需增加额外的样品预处理和控制系统，所耗时间长严重限制了LIBS快速测量的优势[2]。LIBS技术应用于气固两相煤粉流的直接检测，去除复杂的机械部件和控制系统，有利于连续快速测量。LIBS技术通常应用于单相物质测量，如纯固体检测和纯气相检测[3]，对于固相物质，往往进行过滤、附着或气固分离后再堆积进行检测。现有LIBS研究两相流测量主要在气溶胶[4]，气溶胶微粒具有粒径小分析浓度低且分布不均匀等特点，激光击中微粒并产生有效等离子体的几率不足0.1%，光谱仪采集到的光谱信息中只含有极少有效光谱数据[5]。

本文研究LIBS测量煤粉颗粒流时的光谱特性及其数据优化处理方法。

1、实验介绍

搭建了图1实验台架，含取样系统、分离器、激光器、控制器、光谱仪、光谱仪收光系统及计算机[6]。激光光源采用Nd：YAG固体脉冲激光器，单脉冲激光最大能量100mJ，激光工作波长为1064nm，脉宽6ns。光谱仪集由激光器Q信号触发，共2个探测通道，波长范围分别为240～400nm和580～790nm。

试验样品为某烟煤，实验前制备成200μm以下的煤粉颗粒，煤粉从管道当中取出，经旋风分离器分离后形成稳定颗粒流。脉冲激光作用在煤粉颗粒上，瞬间燃烧激发产生等离子体，光谱仪探头收集等离子体信息并传输给光谱仪后进行数据分析，采集1000组光谱数据。

2、实验分析

颗粒流与气溶胶不同之处在于：1）粒径不同，气溶胶粒径在10μm以下，粉状颗粒流粒径在200μm以下，激光与之相作用会出现颗粒有效击穿和部分击穿两种情况；2）气溶胶空间密度较小，煤粉浓度空间密度较大，激光击中煤粉颗粒产生有效等离子体的几率要比气溶胶大，得到的信息多为有效光谱信息。

实验1000组光谱数据，逐个分析光谱数据主要可以分为三类（图2第一类型光谱数据光谱图；图3第二、三类型光谱数据光谱图）：第一类光谱数据在光谱图中显示光谱范围内出现多个峰值，部分元素的特征谱线峰值超过了探测器的响应极限，定义为极大值数据；第二类光谱数据在光谱图通道内未出现明显波峰信息，煤中主要元素C、Si、Al、Fe和Mg等元素并未激发，不能提供分析所需元素信息；第三类，光谱数据在光谱图中显示（a）240-400nm 通道出现煤中主要元素 C、Si、Al、Fe、Ca 和 Mg 等原子谱线的特征峰，（b）580-790nm通道范围谱线非常丰富，Na、Ti II、H、N、Si I、K和O 等清晰，非常有利于光谱数据的分析。此处定义第一类、第二类为无效击穿，第三类光为有效击穿。

3、无效光谱数据的剔除

为了提高测量精度，需要把测量数据中的无效数据剔除，保留有效数据作后续分析。设定合适的筛选阀值，剔除未达到阈值的数据是数据处理法中常用方法。本实验研究不同阈值对无效光谱数据进行的剔除效果。

3.1第一类数据剔除

研究整体光谱强度。对每组光谱数据（a）240-400nm通道（b）570-790nm通道内所有波长对应光谱强度叠加，得到光谱总强度，把数据进行频数分布统计得到图4结果：

图4为1000组光谱数据的频数分布，光谱总强度的频率主要集中在0到4000000 counts以下，大于4000000 counts有18个，最大达9000000 counts，明显大于主流强度。18个光谱数据属于极大值数据予以行剔除。观察（a）通道的光谱数据并剔除极大数据后，对剩余982组光谱数据进行逐个核对，发现仍存在第一类光谱数据，故对剩余的982组第二通道光谱总强度l数分布观察。图5显示，光谱总强度的频率主要集中在0到3.50E+007counts以下，大于3.50E+007 counts只有7个，最大值达7.00E+007 counts，明显大于集中区域的强度。属于前面所定义的第一类数据予以剔除。

同时对（a）通道及（b）通道进行剔除后，采集到的1000组光谱数据中，属极大值光谱数据已全部被剔除。

3.2第二类数据剔除

第二类光谱数据与有效光谱数据区别在于所关注的元素没被激发，或激发程度较弱波峰不明显。LIBS元素分析法，关注的是元素对应波长被激况，本文制定判断所研究元素是否被激发的阈值，判断该光谱数据是否有效数据。为便于分析，对剩余的975组光谱数据进行逐个观察，找出属于第二类待剔除光谱数据共32组。

煤的LIBS测量， C元素是煤中含量最高的元素，主要以无机物的形式存在，其特征谱线的激发能级（7.685eV）比一般金属元素和大部分非金属元素的激发能级高。当一般金属元素谱线特征峰较明显时，C元素特征峰仍然微弱，适合作为筛选阈值的元素。Si元素为类非金属元素Al元素为金属元素代表，这两种元素是分析煤中成灰元素的重要指标，为确保多元素同步分析的效果，对无效数据的剔除主要根据 C 元素的强度分布，同时考虑Si 、Al 元素。

1）绝对值强度阈值

对第一类数据剔除后剩余的975组光谱数据进行平均处理，得到C、Si、Al三元素局部平均光谱图如图6所示。

观察C 247.86 nm谱线选取265～270 nm之间谱线计算背景强度，取该区域50个像素点算出了它们的背景强度为110 counts，选背景强度2倍作为绝对强度筛选的阈值，把低于阀值的光谱数据剔除。经统计C 247.86 nm谱线的特征峰强度小于220 counts的光谱数据共有40个，属于无效数据的有25个，筛选率为78.1%。

观察剩余没被筛掉的7个无效数据，其Si元素或者Al元素谱线激发强度较弱（均为无效激发），需把Si元素和Al元素绝对值强度较低的光谱数据剔除。计算Si筛选阀值为160 counts，Al筛选阀值为265 counts。当采用Si

通过使用C、Si和Al绝对强度为筛选阀值对剔除极大值后剩余的975个光谱数据进行筛选，总共剔除54组数据，其中32组无效数据全部被剔除，剔除率达到100%。同时有22组有效数据被剔除，有效数据的误删率为2.3%，有效剔除率为59.3%，有效数据误删律为40.7%。剩余有效光谱数据921个。

2）信噪比强度阈值

信噪比等于分析元素的辐射强度与其比邻背景噪音辐射平均值之比值，计算方法为：

式中I表示光谱信号强度，Avg表示所观察的谱线周围背景平均值，SD为背景谱线强度标准偏差。

对剔除极大值数据后的 975 个光谱数据C、Si元素 SNR 值进行计算，图7为C元素信噪比值排序，其SNR值在-0.44至191.5之间。为尽可能少剔除数据情况下，剔除掉更多的第二类无效光谱数据，对SNR值从小到大，通过逐步增大SNR值为阈值研究数据剔除。

当设C元素SNR 4.0作为阈值时， C 247.869 nm 均有明显的峰值，为有效激发，SNR

结 论

激光诱导击穿光谱技术（LIBS）应用到煤粉颗粒流测量，颗粒流在下落过程中容易产生波动。针对两类无效数据的特点，提出采用极大值、绝对值阈值法剔除以及信噪比阈值法对无效光谱数据剔除，剔除率达100%。信噪比阈值法具有更佳剔除效果。

参考文献

[1] D A.Cremers， L J.Radziemski. Handbook of Laser-Induced Breakdown Spectroscopy.John

Wiley & Sons， Ltd， 2006.

[2] Li jie， Lu jidong， Lin Zhaoxiang and Xie Chengli， Effect of coal-sampling density on the elemental analysis by using laser-induced breakdown spectroscopy. J. Huazhong Univ. of Sci. &Tech.37，2（2009），112-116.

[3] Rong Enluan， Yuan Zhenfu， Liu Zhimin， Tian Ziping et al. Principles of power plant boiler.China Electric Power Press，1997.

[4] 陈添兵，黄林，姚明印等. 基于内标法分析土壤中Pb元素的LIBS试验研究[J].应用激光，2013（6）：623-627.

[5] 何秀文，黄林，刘木华等. 激光诱导击穿光谱对大米中镉元素的检测分析[J].应用激光，2014（1）：72-75.

[6] 卢伟业.煤粉颗粒光谱特性及测量参数的优化研究[D].广州，华南理工大学，2013.