耐热钢微观组织及机械性能会随着服役过程发生退化，对老化状态的实时快速监测对安全运行及生产具有重要意义。基于便携式激光诱导击穿光谱（LIBS）设备对获取的T91光谱特征进行降维并优化了老化等级评估模型，实现了对T91耐热钢老化等级的快速诊断。分别采用主成分分析与线性判别式分析（LDA）的降维方法，对光谱特征进行优化精简。而后基于降维后的数据，进一步采用K最近邻算法和支持向量机（SVM）算法来建立金属老化等级评估模型，讨论了建模关键参数选择对模型性能的影响。结果表明，经过LDA降维的光谱数据能实现更好的聚类分布，可有效提高评估模型的准确率。同时，应用LDA-SVM模型能获得最高的老化等级评估准确度，达94.58%。所采用的模型建模方法可有效实现基于便携式LIBS的T91耐热钢老化等级评估。

据统计, 2015年我国消耗了39.65亿吨煤炭, 而其中发电及热力供应占据了煤炭消耗总量的46.38%。发电及热力供应行业排放的CO2占据了我国温室气体排放量的很大比例, 因此对于燃煤电厂CO2气体排放的实时监测是非常重要的。利用测量精度高、响应迅速、非接触测量的可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)技术对CO2浓度检测。选用了中心波长在1 580 nm的分布式反馈激光器作为光源, 参考电厂尾部烟气CO2浓度配置实验气体, 分别使用直接吸收和波长调制方法对CO2浓度进行反演。对比研究结果表明, 直接吸收和波长调制法重复测量的相对标准偏差分别为0.94%和0.22%, 最大相对误差分别为2.64%和1.65%, 检测限分别为0.013 6%和0.001 4%。波长调制法比直接吸收法在测量性能指标上更具优势, 但由于波长调制法在现场应用时受定标方式的影响很大, 且谐波线宽会受到压力、温度等参数变化的干扰, 而直接吸收法无需标定, 且测量精度足以满足电厂CO2在线监测的需求。因此在电厂锅炉烟气等高浓度CO2的测量中, 直接吸收法是更好的选择。

可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术测量CO2浓度时, 由于测量氛围温度变化的影响引起气体吸收谱线的线强和线型发生变化, 最终导致浓度测量存在较大误差。 为了克服温度变化对浓度测量的影响, 选用中心波长在1 580 nm的DFB激光器, 基于直接吸收法, 模拟电厂尾部烟道内的高浓度二氧化碳气体环境, 研究了在常温(298 K)和变温(298~338 K、 间隔10 K)不同温度工况下CO2浓度的测量。 结果显示, 常温浓度测量的最大相对误差为-5.26%, 最小相对误差为1.25%, 相对误差均方值为3.39%, 验证了TDLAS测量系统在常温下有着良好的测量精度和稳定性, 但其在变温测量时浓度测量结果误差较大, 其最大相对误差已经超过25%。 为了修正温度变化对浓度测量结果的影响, 适应工业测量的需要, 在变温测量基础上利用最小二乘法拟合出测量系统在不同温度下的浓度与气体吸收的修正关系式。 经过修正后, CO2浓度测量的相对误差降到5%以下, 相对误差均方值降到3.5%以下。 修正结果表明, 所提出的修正方法可以有效抑制温度变化对浓度测量结果的影响, 显著提高了测量系统在变温环境下的测量精度和稳定性, 为TDLAS系统测量CO2浓度的现场应用提供了理论支持和技术保障。

本文基于可调谐半导体激光吸收谱线(TDLAS)技术的直接吸收测量，选用中心工作波长为1 580 nm的DFB激光器，在室温及大气常压条件下检测了模拟烟气中的CO2浓度; 采用去峰拟合法和纯N2线拟合法获得基线后反算出了CO2的浓度，并将反算结果进行了对比。结果表明: 采用纯N2线拟合法反算出的浓度的最大相对误差为2.64%，均方值为1.69%; 采用去拟合法反算出的浓度的最大相对误差为9.81%，均方值为7.81%。以纯N2吸收谱线作基线的纯N2线拟合方法反算出的浓度的准确度较高，可以为CO2浓度测量的基线选择提供参考。

作为煤质评价的重要指标之一, 热值的快速、 准确测量对电厂燃煤锅炉的优化燃烧和经济运行至关重要。 采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合BP神经网络定量分析模型和聚类分析, 以35个煤粉样品作为研究对象进行热值的定量分析。 基体效应对LIBS光谱数据的显著影响, 针对基于某类煤粉样品所建立的定标曲线不能直接用于不同煤种的定量分析, 采用K-means聚类方法根据热值、 灰分、 挥发分把样品分为三类对训练集和预测集样品进行优化选择。 通过谱线强度和热值变量相关性分析, 同时考虑特征谱线的物理意义, 最终提取12条元素谱线的峰值强度作为输入参数, 建立BP神经网络模型对燃煤热值进行预测。 定标结果表明, 建立的神经网络模型具有良好的定量分析能力, 定标曲线拟合度R2为0.996, 热值预测值的相对误差低于3.42%, 多次重复测量的相对标准偏差在4.23%以内。 对聚类分析中3类样品具有不同的预测能力, 采用峰值强度作为输入参数时, 能够在一定程度上减弱试验参数波动和基体效应造成的影响。 定量分析结果的重复性和准确性可以通过对不同类别的煤种分别建立BP神经网络模型来进一步改善。 LIBS技术结合BP神经网络可以对煤粉热值进行定量分析, 在现场在线/快速检测领域具有很好的应用价值和潜力。

作为温室气体的主要成分, CO2的排放控制有利于应对全球气候变暖以及生态环境变化, 对CO2的快速检测具有重要意义。 目前检测CO2的方法有滴定法, 电化学法, 气相色谱法, 红外吸收光谱法等, 但对应用于工业现场的在线监测还存在着不足。 激光诱导击穿光谱(LIBS)具有远程测量, 无需或仅需简单预处理, 多组分同步测量等优点, 本文提出将其应用于CO2在线监测, 期望发展适用于工业过程碳排放的在线监测技术。 利用质量流量控制器控制纯度为99.99%的CO2和N2配比形成不同CO2浓度的混合气体模拟烟气环境, 　经过混气瓶充分混合后送入密封样品池进行LIBS测量实验。 研究不同延迟时间下C247.86 nm和CN38.34 nm谱线的演化规律, 验证了等离子体形成过程中存在部分CO2分子解离反应生成CN分子, 在CO2定量分析时应考虑CN分子谱线的影响, 并获得同步测量C原子和分子谱线的最佳延迟时间为800　ns。 在此基础上, 由于等离子体演化过程中, 各种信息相互影响, 分析指标与多个测量参数存在关系, 综合考虑C原子、 CN碎片及修正高浓度影响下的自吸收效应, 采用多元回归分析方法建立了CO2定量分析曲线, 其拟合度R2和斜率分别达到了0.978和0.981, 结果表明相比单个指标直接定标, 该方法提高了定量分析模型的可靠性, 验证了LIBS技术快速测量CO2的可行性。

将激光诱导击穿光谱技术应用到煤粉颗粒流测量中，分析激光与样品流相互作用，并考察不同的聚焦焦深对等离子体激发特性的影响。在自行搭建的两相流的实验台架上，在大气环境条件下，利用激光器分别对1.0，0.5，0，-0.5,-1.0 mm焦深作用条件下的煤粉颗粒流进行击穿，同时利用光谱仪对等离子体信号进行采集。在相同的激光能量以及收光角度等条件下，改变聚焦激光的焦深，分析对比不同焦深下的等离子体温度、电子密度以及对煤元素分析中关注的C,Si和Al三个代表元素的光谱强度的变化规律。结果表明，不同的激光聚焦焦深对等离子体温度、电子密度和元素光谱强度的影响规律较为明显，三个参数整体变化规律是一致的，最优点为0 mm，其次为1.0，0.5，-0.5 mm，最劣点为-1.0 mm。

将激光诱导击穿光谱技术(LIBS)应用于煤粉颗粒流的直接检测, 利用自行搭建的颗粒流实验台架重点研究不同收光角度下煤粉颗粒的等离子体光谱特性, 分析煤中具有代表性的C, Si和Al三种元素原子谱线的强度及其相对标准偏差的变化规律, 结果表明收光角度在30°～45°区间时收集到的等离子体信号强且稳定。

将激光诱导击穿光谱（LIBS）技术应用于复合肥样品中N，P和K元素含量的同步测量。选用10个已知样品作为定标样品，使用偏最小二乘法(PLS)分别建立各个元素定量分析的回归模型；然后使用5个待测样品检验这些模型的定量分析结果，并将预测结果与电感耦合等离子体发射光谱法测得的参考含量作对比。结果表明，激光诱导击穿光谱技术能够同时检测出5个待测样品的N，P和K元素的含量，待测结果的平均相对误差（REP）小于8%质量分数，平均相对标准偏差小于7%质量分数，检测极限值分别为0.16%，0.21%和0.50%质量分数。实验验证了LIBS技术同步快速准确测量复合肥中三大营养元素的能力。