近紅外光譜分析技術(shù)在煤質(zhì)分析中的應(yīng)用

陳民

摘 要：隨著社會的發(fā)展，煤炭逐步應(yīng)用于生產(chǎn)生活的方方面面，煤炭的煤質(zhì)好壞對于煤炭的使用情況起著決定性作用。在煤炭的生產(chǎn)、流通與應(yīng)用過程中，一般要對其水分、全硫、氫含量、工業(yè)分析、發(fā)熱量等指標進行檢測。針對傳統(tǒng)煤質(zhì)分析方法檢測成本高、工作效率低、后續(xù)處理復雜等問題，該文介紹了近紅外光譜技術(shù)在煤質(zhì)分析方面的研究現(xiàn)狀以及應(yīng)用的方法效果。運用近紅外光譜技術(shù)可準確、快速檢測煤中水分；近紅外光譜技術(shù)測硫時選擇性高、重復性好；測氫時樣品用量少，操作簡單，分析成本低；測定工業(yè)分析和發(fā)熱量時可大幅減少分析時間，準確度高。近紅外光譜分析技術(shù)適合在煤質(zhì)分析工作當中推廣使用。

關(guān)鍵詞：近紅外光譜分析技術(shù) 煤質(zhì)分析 應(yīng)用方法 效果

中圖分類號：O65 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2015）12（a）-0100-02

煤炭是古代植物埋藏在地下經(jīng)歷了復雜的生物化學和物理化學變化逐漸形成的固體可燃性礦物。在形成過程中由于所處環(huán)境等條件不同，造成煤炭的質(zhì)量參差不齊。煤炭是一種重要的化石能源，可用作動力燃料、煉鋼原料等，煤炭的用途取決于煤質(zhì)的好壞。一方面由于煤炭儲量巨大，加之科學技術(shù)的飛速發(fā)展，煤炭汽化等新技術(shù)日趨成熟，并得到廣泛應(yīng)用，煤炭必將成為人類生產(chǎn)生活中無法替代的能源之一，所以煤炭質(zhì)量的好壞對于其使用情況尤為重要。另外，在煤炭的生產(chǎn)與銷售過程中，供需雙方需要對煤炭進行檢測，進而對煤炭的質(zhì)量進行綜合分析，以準確設(shè)定煤炭的用途與售價。所以，對煤質(zhì)進行分析非常重要。

1 近紅外光譜分析技術(shù)在煤質(zhì)分析中的應(yīng)用現(xiàn)狀

近紅外光譜分析技術(shù)可用于對煤炭的水分、全硫、氫含量、工業(yè)分析、發(fā)熱量等指標進行檢測。水分是煤質(zhì)分析的重要指標，煤炭中的水分含量越多，煤炭的質(zhì)量就越差，應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)可組建主成分的近紅外光譜數(shù)據(jù)分析模型，將主成分當作BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入神經(jīng)元，進而對煤炭中的水分進行檢測。硫是一種有害物質(zhì)，燃燒過程中會產(chǎn)生二氧化硫與三氧化硫等污染空氣的有害氣體，應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)可快速檢測出煤炭中硫元素的含量，準確度高。氫是煤炭中有機質(zhì)的主要成分，應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)對煤炭中的氫含量進行檢測，其精密度高于國家標準中的三節(jié)爐檢測法。

2 近紅外光譜分析技術(shù)在煤質(zhì)分析中的應(yīng)用方法及其效果

2.1 實驗材料

該實驗所用的煤粉樣品合計100份，分析指標包括揮發(fā)份、彈筒熱值、高位熱值以及低位發(fā)熱量。將100份煤粉樣品分成外部驗證集10份，校正集90份，外部驗證集用來分析自然定位模型的預估結(jié)果，校正集用來組建自然定位模型。煤粉樣品各項分析指標的分布，見表1所示。

2.2 光譜采集

選擇進口近紅外光譜儀，型號：Spectrastar2500XL/Spectrastar1400XL；光源：平均無故障率為1萬小時的鹵鎢燈；光柵：110～2 500nm；檢測器：高性能超級制冷InGaAs檢測器；數(shù)據(jù)間隔：1 nm；光度計噪音：1 640 nm；光度計范圍：≤3.0ABS；分析時間：10～60 s。核心參數(shù)：掃描10次，1倍增益，恒溫25°，取平均值計算光譜。近紅外光譜圖，見圖1所示。

2.3 自然定位模型組建

應(yīng)用OPUS軟件自然定位模型，光譜預處理法用一階導數(shù)與多元散射校正，區(qū)間為1 100～1 750 nm、1 800～2 200 nm，校正法為偏最小二乘法，調(diào)整主因子數(shù)，以確保數(shù)據(jù)準確度。自然定位模型的校正預測標準偏差、校正相關(guān)系數(shù)、交互驗證標準偏差、交互驗證相關(guān)系數(shù)的評價結(jié)果，見表2所示。

2.4 自然定位模型預測分析

用自然定位模型對外部驗證集進行預估分析，比較近紅外光譜分析技術(shù)與傳統(tǒng)煤質(zhì)分析技術(shù)的預估結(jié)果，見表3所示。

2.5 結(jié)論

該文采集煤粉樣品光譜構(gòu)建了揮發(fā)份、彈筒熱值、高位熱值、低位發(fā)熱量的自然定位模型，用模型對外部驗證集進行預估分析，結(jié)果顯示，交互驗證相關(guān)系數(shù)均大于0.85，相關(guān)系數(shù)均大于0.95。由此表明，近紅外光譜分析技術(shù)在煤質(zhì)分析中的效果滿意，具有較高的應(yīng)用價值。

3 結(jié)語

近紅外光譜分析技術(shù)是光譜測量技術(shù)、化學計量、基礎(chǔ)測量技術(shù)的有機融合，能夠準確對樣品進行定性與定量分析，具有分析速度快、無污染、便于操作等優(yōu)勢。在計算機技術(shù)不斷發(fā)展的過程中，近紅外光譜分析技術(shù)操作也越來越成熟，并逐漸發(fā)展成為分析測試技術(shù)的主要應(yīng)用技術(shù)之一。盡管近紅外光譜在我國的發(fā)展較晚，但隨著人們對近紅外光譜分析技術(shù)認識的不斷加深，相信其應(yīng)用領(lǐng)域?qū)絹碓綇V泛。

參考文獻

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