煤质光谱分析中跨仪器与跨煤种的校准转移方法研究：基于域对抗神经网络(DANN)的创新解决方案

针对煤质光谱分析中跨仪器和跨煤种模型转移的难题，研究人员系统比较了斜率/偏差校正法(S/B)、分段直接标准化(PDS)与域对抗神经网络(DANN)的性能。研究发现DANN在预测决定系数(2)、均方根误差(RMSEp)和平均绝对相对偏差(MARDp)上均显著优于传统方法，仅需少量校准样本即可实现最优性能，为工业场景中光谱技术的推广应用提供了创新解决方案。

　　

煤炭作为全球重要能源资源，其质量检测直接关系到燃烧效率与污染控制。传统检测方法虽精度高但耗时长，而近红外光谱(NIRS)和X射线荧光(XRF)等快速无损检测技术面临严峻挑战——不同仪器间响应差异和煤种成分波动会导致已建立的光谱模型失效。传统解决方案如斜率/偏差校正法(S/B)和分段直接标准化(PDS)虽在农产品、石油等领域有成功案例，但对成分复杂的煤炭往往力不从心。更棘手的是，当模型需要跨煤种应用时（如从气煤到肥煤），传统方法预测决定系数(²)可能骤降至0.22，完全丧失实用价值。

针对这一行业痛点，山西阳光焦化集团选煤厂联合太原理工大学的研究团队开展了一项开创性研究。他们利用自主研发的两台NIRS-XRF联用煤质快速分析仪，系统评估了264份气煤和肥煤样本在跨仪器、跨煤种场景下的模型转移表现。研究首次将域对抗神经网络(DANN)这一机器学习算法引入煤质光谱分析领域，通过对抗训练策略有效消除源域与目标域间的数据分布差异。相关成果发表在分析化学领域权威期刊《Analytica Chimica Acta》上。

关键技术方法包括：使用Savitzky-Golay(SG)平滑和标准正态变量变换(SNV)预处理光谱；建立包含264份气煤/肥煤的样本队列；对比S/B、PDS与DANN三种方法的转移效果；通过预测决定系数(²)、预测均方根误差(RMSE_p)和平均绝对相对偏差(MARD_p)量化评估性能。

【跨仪器校准转移】
光谱对比显示，NIRS经预处理后仪器间差异较小，但XRF谱线仍存在特征峰强度偏移。传统方法中PDS表现最佳，将²从0.82提升至0.88，而DANN进一步将指标提升至0.92，RMSE_p降至0.68%，且仅需18个跨仪器校准样本。

【跨煤种校准转移】
传统方法完全失效，S/B法的²仅0.22；DANN却展现出惊人适应性，达成²=0.75、RMSE_p=0.64%的突破性成果，所需校准样本仅14个。元素分析证实肥煤较高挥发分(28%-36%)是导致传统方法失败的主因。

【结论与意义】
该研究揭示了传统校准转移方法在煤质分析中的局限性：PDS虽能部分消除仪器差异，但无法应对煤种变异；而DANN通过特征空间对齐，在两类转移任务中均展现显著优势。特别值得注意的是，DANN在保持高精度(²>0.75)的同时，将所需校准样本减少80%以上，这对实现工业现场快速部署具有革命性意义。研究成果不仅为煤质光谱分析提供了新范式，其方法论对LIBS、核磁共振等其他光谱技术的跨条件应用也有重要借鉴价值。