工業現場において大粒径の石炭試料の粉砕が困難であることに起因するマトリックス効果の増強およびスペクトルの非線形応答の悪化問題に対し、近赤外分光法（NIRS）とX線蛍光分光法（XRF）を融合したPLS-AE-RR混合予測モデルを提案し、石炭の発熱量のオンライン分析精度向上を目指した。本手法は「線形ベースライン＋非線形特徴抽出＋残差補正」の三層混合アーキテクチャを構築する。まず偏最小二乗回帰（PLS）でスペクトルと発熱量のグローバルな線形関係を構築し、その後オートエンコーダー（AE）によりPLSが捉えにくい低次元非線形表現を融合スペクトルから抽出し、最後にリッジ回帰（RR）で非線形誤差の残差を補正する。実験結果は本手法が大粒径石炭試料の発熱量予測において突破的進展を示し、褐炭および煙炭のテストセット決定係数R²はそれぞれ0.974および0.938、平均絶対誤差はそれぞれ0.233 MJ/kgおよび0.216 MJ/kgに達し、単一PLSおよび他の非線形補正モデルと比較して著しく優れた性能を示し、残差フィッティングにおけるリッジ回帰の一般化優位性を検証した。本論文は燃料の精緻管理と最適運用のための重要な技術支援を提供し、石炭火力発電所に研磨不要で高精度な原炭発熱量オンライン分析手段を提供する。

スペクトル分析;近赤外分光法;X線蛍光分光法;熱量予測;大粒径石炭試料;非線形補正;オートエンコーダー