工業現場における大粒径石炭試料の粉砕困難により基質効果が強化され、スペクトルの非線形応答が増加する問題に対して、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」の三段階混合アーキテクチャを構築する。まず部分最小二乗回帰（PLS）によりスペクトルと発熱量間の全体的な線形関係を構築し、次にオートエンコーダー（AE）でPLSでは捉えにくい融合スペクトルから低次元の非線形表現を抽出し、最後にリッジ回帰（RR）で非線形偏差の残差補正を行う。実験結果から、本手法は大粒径石炭試料の発熱量予測において画期的な進展を示し、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であった。性能は単一のPLSおよびその他の非線形補正モデルを大きく上回り、リッジ回帰による残差フィッティングの汎化優位性を検証した。本論文は火力発電所に対し、粉砕不要で高精度な原炭発熱量オンライン分析手法を提供し、燃料の精緻管理および運用最適化のための重要な技術的支援をもたらす。

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