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J-GLOBAL ID：202202236459437999   整理番号：22A0975999

レーザ誘起破壊分光法技術による石炭中の炭素含有量の定量分析のための4つのケモメトリックス法の比較研究【JST・京大機械翻訳】

Comparative Study of Four Chemometric Methods for the Quantitative Analysis of the Carbon Content in Coal by Laser-Induced Breakdown Spectroscopy Technology

著者 (5件)： Ni Qi (State Key Laboratory of Clean Energy Utilization, Zhejiang University, China) ,  Zhu Yanqun (State Key Laboratory of Clean Energy Utilization, Zhejiang University, China) ,  Zhu Wenyu (State Key Laboratory of Clean Energy Utilization, Zhejiang University, China) ,  He Yong (State Key Laboratory of Clean Energy Utilization, Zhejiang University, China) ,  Wang Zhihua (State Key Laboratory of Clean Energy Utilization, Zhejiang University, China)
資料名： ACS Omega  (ACS Omega)
巻： 7  号： 11  ページ： 9443-9451  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5044A  ISSN： 2470-1343  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 石炭は,種々の量の他の元素と共に,主に炭素から成る不均質な鉱物物質である。炭素含有量は石炭品質にとって重要で適切なパラメータである。石炭中の炭素含有量の迅速で正確なオンライン測定を達成するために,4つの異なるキャリブレーション戦略をレーザ誘起破壊分光法(LIBS)による石炭分析に適用した。サポートベクトル回帰(SVR),バックプロパゲーション訓練(BP),ランダムフォレスト(RF),および部分最小二乗回帰(PLSR)に基づく4つの較正モデルを提案し,4つのキャリブレーションモデルの予測精度,モデル安定性,および訓練速度を,炭素含有量の定量分析のために比較した。全部で65の石炭試料をアブレーションし,プラズマスペクトルを入力データとして用いた。4つのキャリブレーションモデルの中で,結果は,SVRとBPがより良い予測精度と予測精度を有するより良い最適化モデルを見つけるための最も有望なキャリブレーションモデルであり,PLSRにはより良い予測安定性とより速い訓練速度があることを示した。しかし,RFは,他の3つのモデルのものより悪い予測性能を有した。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 鉱物 ,  プラズマ ,  回帰分析 ,  *石炭 ,  *炭素 ,  *定量分析 ,  精度 ,  スペクトル ,  モデル ,  アブレーション ,  *ケモメトリックス ,  逆伝搬法
準シソーラス用語： 予測精度 ,  オンライン ,  ランダムフォレスト ,  サポートベクトル回帰 ,  部分最小二乗回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 鉱物・岩石・鉱石の物理分析  (CC03090Y) ,  石炭及びコークスの性質,組成,分析,試験  (YE04030T)

タイトルに関連する用語 (6件)： レーザ誘起破壊分光法 ,  石炭 ,  炭素含有量 ,  定量分析 ,  ケモメトリックス法 ,  研究