基于支持向量机的煤矿极性气体光谱定量分析

目前煤矿井下极性气体定量分析和检测方法存在的问题,初步建立了基于支持向量机算法的极性气体定量分析校正模型;利用傅里叶变换红外光谱法对CH4、CO2、SF6等10种煤矿井下极性气体进行扫描,得出共310组检验样本数据,通过光谱数据预处理和SVM校正模型的训练与检验,实现了SVM校正模型,使模型预测精度基本达到煤矿气体的检测要求。经过模型验证,除C3H8、n C4H10正丁烷和CO2的准确度较低外,其他样本测试浓度和实际浓度偏差均不超过该组分满量程的10%,通过对理论值与测量值对比,分析结果满足现场实际需求,初步实现了利用红外光谱技术对煤矿井下极性气体的定量分析,在建模速度和模型预测精度等方面均取