一种近红外煤质定量分析模型构建方法

本发明涉及了一种近红外煤质定量分析模型构建方法，属于煤质分析技术领域。针对传统煤质分析方法操作繁琐、耗时且具破坏性，难以满足快速无损检测需求的问题，本发明旨在利用近红外光谱分析技术结合深度学习算法实现煤炭中水分、灰分、挥发分的快速准确定量检测分析。具体步骤包括：依据国标采集煤样并制备，测定水分、灰分、挥发分；使用近红外光谱仪采集光谱数据并标记，经平滑、乘性散射校正、归一化处理后，按Kennard‑Stone算法划分训练集和测试集；构建CNN‑LSTM的级联集成深度学习预测模型，经训练、评估和优化后，用于预测煤质指标。本发明基于严格国标实验方法获取数据，利用近红外光谱技术结合深度学习模型，提高了煤质定量分析的准确性和模型鲁棒性，为煤炭行业的质量控制和资源合理利用提供有力支持。