综述：机器学习辅助的无损光谱技术在煤炭工业分析中的应用：策略、进展与未来展望

这篇综述系统总结了机器学习（ML）辅助光谱技术（包括MIR、NIR、THz、XRF、LIBS及光谱融合）在煤炭工业分析中的最新进展，重点探讨了其在煤炭识别、质量评估和实时监测中的应用潜力，并针对LIBS的仪器开发、建模策略和工业化挑战提出解决方案，为清洁高效利用煤炭提供了技术支撑。

　　

Abstract

煤炭在全球能源体系中占据不可替代的地位。随着能源需求增长与环境问题加剧，快速精准的煤质分析至关重要。近年来，机器学习（ML）辅助的光谱技术通过优化预处理、特征工程及深度学习（DL）算法，显著提升了煤炭特性预测的精度与效率。中红外（MIR）、近红外（NIR）、太赫兹（THz）、X射线荧光（XRF）和激光诱导击穿光谱（LIBS）等技术凭借非破坏性、多参数同步分析等优势，逐步应用于煤炭的分子结构表征与工业分析。

Introduction

煤炭作为复杂的有机-无机混合物，其芳香环缩合度、侧链官能团（如羟基、羧基）及无机矿物（如黏土、黄铁矿）的分布直接影响燃烧效率与污染排放。传统离线分析方法耗时且难以满足工业现场需求，而X射线、微波等技术存在成本高或检测局限。光谱技术结合ML算法，通过实验室-便携-在线监测的技术演进，为煤炭行业提供了低成本、无辐射污染的解决方案。

Principles of Spectroscopic Methods

不同光谱技术各具优势：

• LIBS：通过激光等离子体发射光谱实现元素（C、H、O、S等）的快速定量，但受基体效应（matrix effects）和信号波动影响；
• NIR：基于含氢基团（-OH、-CH）的倍频吸收带，适用于水分和挥发分分析；
• XRF：对灰分中硅、铝等无机元素敏感；
• THz：可穿透煤炭颗粒，反映大分子骨架振动。

Machine Learning in Coal Analysis

ML算法通过以下策略提升分析性能：

1. 数据预处理：采用Savitzky-Golay平滑或标准正态变量变换（SNV）降低噪声；
2. 特征选择：基于随机森林（RF）或主成分分析（PCA）筛选特征波段；
3. 建模优化：支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）及光谱融合技术（如LIBS-NIR-XRF）显著提升灰分预测R²

0.95。

Applications in Coal Industry

智能分选与溯源

LIBS结合图像识别可实现煤矸石在线分选，准确率>90%；NIR与遥感技术用于煤炭产地溯源，减少掺假风险。

实时监测与质量控制

光谱融合技术（如LIBS-XRF）在电厂入炉煤检测中，将分析时间从小时级缩短至分钟级，同时覆盖热值、硫分等多参数。

Challenges and Future Prospects

当前技术面临基体效应、模型泛化性等挑战。未来趋势包括：

• 微型化LIBS探头开发；
• 基于迁移学习（TL）的跨矿区模型适配；
• 光谱-质谱联用技术拓展分子结构解析能力。

Conclusions

ML辅助的光谱技术正重塑煤炭工业分析范式，尤其LIBS与光谱融合在实时监测中展现商业化潜力，为“碳中性”目标下的高效清洁利用提供关键技术支撑。