近红外光谱分析技术在煤质检测中的应用

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红外在煤结构测试中的原理与应用

红外在煤结构测试中的原理与应用概述红外在煤结构测试中起着重要的作用。

红外测试技术用于分析材料的化学组成和结构特征，对于煤的研究非常有价值。

本文将介绍红外测试的原理，并探讨它在煤结构测试中的应用。

红外测试原理红外测试是通过分析材料吸收或发射的红外辐射来研究材料的化学组成和结构特征。

红外辐射是具有较长波长的电磁辐射，通常使用红外光谱仪进行测量。

下面是红外测试的原理：1.能量吸收: 不同的物质对红外辐射的吸收能力不同。

当红外辐射通过材料时，材料中的化学键会吸收特定波长的红外辐射。

通过测量被吸收的辐射能量，可以推断材料的不同成分。

2.碰撞效应: 红外辐射经过材料时，其中的气体分子会与红外辐射发生碰撞。

这些碰撞会导致辐射的散射和吸收。

通过观察红外辐射的散射和吸收特征，可以了解材料中存在的气体成分。

3.化学键振动: 红外辐射的能量与材料中的化学键振动频率匹配。

当红外辐射与化学键的振动频率相符时，材料会吸收辐射能量。

根据吸收峰的位置和强度，可以推测材料中的化学键类型和数量。

煤结构测试中的应用红外测试在煤结构测试中具有广泛的应用。

下面列举了几个常见的应用领域：1.煤质评估: 红外测试可以用于评估煤炭的质量和热值。

通过分析煤样中的化学键和有机化合物，可以推断煤的热值和含碳量，从而评估煤的品质。

2.煤炭分类: 红外测试可以帮助将煤炭分类为不同的等级或类型。

通过分析煤炭中的功能基团和有机化合物，可以确定煤的来源和性质，从而进行分类和鉴别。

3.煤炭氧化: 红外测试可以监测煤炭的氧化状况。

由于红外辐射与化学键振动的关系，可以通过分析红外光谱中的吸收峰变化，了解煤炭的氧化程度和稳定性。

4.煤炭燃烧: 红外测试可以研究煤炭的燃烧特性。

通过分析煤样中的挥发分和焦炭含量，可以预测煤样的燃烧产物和能量释放情况。

5.煤与环境: 红外测试可以探索煤与环境的相互作用。

通过分析煤炭中的有机化合物和污染物，可以了解煤炭对环境的影响和污染物排放情况。

煤质精准分析方法研究及应用

煤质精准分析方法研究及应用煤质精准分析的方法有很多，其中常用的方法包括传统化学分析法、光谱分析法、物理学分析法、热分析法和机器学习等。

传统化学分析法是最常见的煤质分析方法之一，其基于碳、氢、氮、硫及灰分等元素的含量来判定煤的质量，可以为燃烧过程共提供各个元素含量的参考值。

但是传统化学分析法需要大量的试样处理，而且测试周期较长，在实际生产中不够快速和经济。

光谱分析法是在分子电子激发作用下产生可以被测量的特定能量的的分子振动和旋转的带谱、线谱和吸收光谱的方法。

例如，在近红外光谱技术中，可以通过测量煤样的吸收光谱，从而确定其碳、氢、氮、硫等元素含量。

光谱分析法具有不需要预处理，测试周期短，且仪器灵敏度高等优点，但是仪器成本高，仪器维护费用高，设备操作难度大。

物理学分析法可以根据煤的物理特性，如密度、电导率、热导率等参数确定其质量特征，例如利用煤的X射线吸收率来确定其灰分含量。

物理学分析法对于煤粒大小、形状等要求不高，可以大大提高分析效率，但是测试结果也受到很多因素的影响。

热分析法可以通过检测煤在高温下的热解反应，确定其在不同温度下的热稳定性以及其组分的热解特点。

例如差热分析法，通过测量样品和参考物的温度不同的差值，确定样品的热失重和热分解状态。

热分析法可以为理解和优化燃烧过程提供重要的参数，但是也存在检测过程中温度、测量精度等问题。

机器学习可以通过对大量数据的分析和建立预测模型，提高煤质精准分析的准确性和效率。

例如对照传统化学分析法的结果，以机器学习方法进行测试，可以较准确地预测煤样的元素含量、高热值等参数。

机器学习技术适用于数据量大且属性复杂的煤矿管理和质量控制中，但是需要数据量充分、模型合理以及合适的算法设计。

除此之外，目前煤质分析领域中也有其他的一些创新方法，如基于红外成像和电视传感器等智能分析技术，让分析和控制更精细化；以及中子活化分析、激光诱导击穿光谱、氧化亚氮化学发光法等高端技术，可以对煤样进行更深入地粒度、温度、压力等多样化的分析。

近红外光谱技术在煤质分析中的应用及展望

197中国设备工程Engineer ing hina C P l ant中国设备工程 2019.03 （上）近红外光谱技术是一种快速、高效的检测分析技术，其主要是利用近红外光谱对物质基团吸收较强的特性，实现对物质化学和物理特征的定量和定性分析，具有在线检测、检测速度快、不消耗化学试剂、无污染、检测准确度高等优势，现已被广泛应用于煤质检测分析中，并为煤炭行业的良好发展提供了有效的保障作用，因此，探究近红外光谱技术在煤质分析中的应用具有重要的研究意义。

近红外光谱技术在煤质分析中的应用及展望冯利（黑龙江省煤田地质测试研究中心，黑龙江哈尔滨 150046）摘要：煤炭是我国最重要的化工能源之一，而煤炭的性能和用途主要是由煤质决定的，因此，准确分析煤质的组成、性质和结构对提高煤炭的使用效率和安全性具有重要的作用。

以往，检测人员对煤质的检测分析多采用三节炉法、空气干燥法、通氮干燥法、高温燃烧中和法、库仑法、艾氏卡法等方法进行，不仅检测操作繁杂、分析速度慢，且难以保证检测结果的准确率。

随着近红外光谱技术的出现和应用，其在煤质检测分析中发挥了良好应用价值。

本文主要简述了近红外光谱技术的概念，分析了近红外光谱技术在煤质分析中的应用现状，最后提出了几点关于近红外光谱技术在煤质分析中的应用展望。

关键词：近红外光谱技术；煤质分析；应用；展望中图分类号：TQ533 文献标识码：A 文章编号：1671-0711（2019）03（上）-0197-031 近红外光谱技术的概念近红外光谱技术是一种利用物质中基团（如N-H、C-H、S-H、O-H、C=C、C=O）对近红外光谱吸收较强的特性，再根据这些有机物质的近红外光谱信息，定性测量和分析其对应物理、化学特征的现代化检测分析技术，该项检测分析技术现已被广泛应用于食品、制药、石油化工生产等多个领域，具有良好的检测分析价值。

资源利用由“资源——产品——废物”的线性模式向“资源——产品——废物——再生资源”的循环模式转变，从而尽可能减少资源的消耗以及环境成本。

基于近红外光谱的无机煤性能分析改进

基于近红外光谱的无机煤性能分析改进近红外反射光谱（NIRS）是一种快速，便捷的分析工具。

最近几年它已成为在线煤质分析的首选。

有机分子具有比无机分子更强的吸收能力，因此分析诸如挥发性物质和固定碳等煤的有机性质比如灰分和硫分等煤的无机性质有更高的分析精度。

本文中使用了比以前的研究更好的算法（最小二乘支持向量机），并提出了通过利用有机性质挥发性物质及固定碳的分析结果以改善无机性质灰分和硫分的回归模型以提高分析精度。

四种类型的煤（即脂肪，焦化，瘦肉和贫瘦煤）在我们的实验进行了验证。

对于每种类型的煤建立单个模型和预测挥发物值，并与在建模过程中相关的PCA组分中加入基于近红外光谱的固定碳。

实验结果表明，我们提出的用近红外光谱分析有机属性的方法可以提高对无机性质约35％的分析精度。

1、概述近红外反射光谱（NIRS）是一种快速、流行的分析技术。

其优点包括节省时间，安全性和便利性。

由近红外光谱获得的信息主要来自引起分子的振动的泛频和组合频。

因此，近红外光谱对有机化合物如食品和生物燃料营养成分是非常合适的分析方法。

尽管大多数无机化合物到近红外波响应小，但是由于某些特定的材料的无机性质与有机性质高度相关，由此有可能用NIRS分析无机性质。

因而有机化合物的组成只能间接反映无机化合物组成。

目前有公开的研究使用近红外光谱分析在土壤水份、动物体和植物中的微量元素组成。

现有用近红外光谱分析无机性质以研究无机化合物的组合物的方法通常直接应用于化学计量学方法光谱以获得所需的回归结果。

同时利用近红外光谱来帮助那些有机无机性质属性密切相关的物质获得有机性的分析优势的新方法。

本文提出：有机化合物首先由NIRS 进行分析，然后将这些结果示于无机化合物的回归模型使用。

在本文中，煤炭被重点考虑。

以前的研究表明，近红外光谱可用于分析煤性能如灰分，硫（S），固定碳（FC）和挥发物（VM）。

由于近红外光谱具有在分析的有机化合物方面的优点，例如挥发物和固定碳等有机性能比无机性质如灰分和硫分更好预测。

煤质在线检测技术发展与应用研究

煤质在线检测技术发展与应用研究发布时间：2022-08-17T07:52:13.979Z 来源：《中国科技信息》2022年第4月第7期作者：唐晓玉[导读] 随着环境保护重视程度的不断增加，对使用的煤炭质量有更高要求，煤质检测需求量不断提升，煤质唐晓玉国电建投内蒙古能源有限公司内蒙古鄂尔多斯摘要：随着环境保护重视程度的不断增加，对使用的煤炭质量有更高要求，煤质检测需求量不断提升，煤质在线检测技术由于具备实时性强、检测流程简单等优点成为后续煤质检测的重要手段。

文中就对现阶段兴起的天然γ射线测量法、MXRA法（多能X射线吸收法）、NIR法（近红外光谱分析法）、XRF法（X射线荧光法）等技术发展以及现场应用情况进行阐述，以期为后续的煤质在线检测技术应用提供经验借鉴。

关键词：煤质；在线检测；发展分析；工业应用；检测方法1煤质在线检测技术发展分析微波法（无源）由于无放射源，因此现场应用过程中不涉及到放射源许可、管理等多方面问题，后期的应用成本更低。

现阶段常用的无源检测方法有天然γ射线测量法、MXRA法（多能X射线吸收法）、NIR法（近红外光谱分析法）、XRF法（X射线荧光法）等。

1.1天然γ射线测量法发展分析在煤岩体甚至地表土壤中均存在有一定的放射性元素，煤炭中放射性元素多集中在矿物中（灰分），而煤炭中的挥发分以及固定碳等有机质中一般不含有放射性元素。

因此，对于一定质量的煤炭而言，含有的灰分含量越高则放射性越大。

天然γ射线可表征灰分中放射性，因此采用相关仪器对原煤中天然γ射线进行测定即可掌握煤体中灰分含量。

1.2 MXRA法发展分析MXRA法通过电子轰击金属靶产生人工射线，利用煤中各元素对人工射线能量敏感性差异实现对煤体中Si、C、Al、Ca、FeS等元素成分进行分析。

通过增加能量区间范围可减少测量误差，具体MXRA法检测技术原理，如图1所示。

图1MXRA法检测技术原理该技术方法采用人工射线，现场无放射源，同时引入多能量人工射线可构建多远混合模型，从而降低煤体中高Z元素对灰分检测结果影响。

在煤质分析中的近红外光谱技术应用分析

在煤质分析中的近红外光谱技术应用分析摘要：煤炭具有广泛的用途，其质量的优劣会直接影响煤炭的使用情况，在实际生产、运输和使用阶段，均需要对各项指标进行检测。

本文主要论述了煤质分析中的近红外光谱技术具体应用，节省了大量检测费用，提高了工作效率，优化了操作程序，非常适合在煤质分析工作中大范围使用。

关键词：煤质分析；近红外光谱技术；应用引言：煤炭是一种深埋地下的固体可燃性矿物，并且储量丰富，是不可替代的能源之一，在漫长的形成过程中，因为所处环境条件的差异，导致煤炭质量参差不齐，因此，分析煤炭至关重要，需要对煤炭进行检测，深入分析煤炭的质量，用来确定煤炭的用途和售价。

1.近红外光谱技术在煤质分析中的应用现状该技术可以监测出煤炭中的全硫、水分、工业分析等重要指标。

水分属于煤质分析的主要指标，水分越多，煤炭的质量越差，创建光谱数据分析模型，将主成分作为输入神经元，得出水分检测结果。

硫元素会对环境造成破坏，在燃烧之后，会产生二氧化硫与三氧化硫等有害物质，需准确检测出煤炭中的硫元素含量，这项技术可以准确测算出煤炭中的有机质含量，相比于传统方法更具优势。

1.煤质分析中的近红外光谱技术具体应用1.水分检测若煤中含有过高的水分，则无用成分越多，对正常使用有着重要的影响，传统的检测方法具有检测时间长、重复性差的缺点。

搭建测定模型，建立回归方程，预测值与人工化验值的系数达到0.97，定制标准差为0.46，完全符合国际规定标准，并被广泛使用在实际生产中，另一种方法是组建BP神经网络模型，以预测水分[1]。

1.全硫检测硫是一种有害元素，无论炼焦、气化和燃烧都有害，有害物质进入到大气之中，会污染环境，和空气中的水蒸气融合变为硫酸蒸汽，随着雨水落到地面上，会出现腐蚀情况。

旧的测定方式有艾氏卡法、库伦法与燃烧中和法。

艾氏卡法的耗时较长，测试过程非常繁琐，同时，需要加入各种高危险试剂，反应过程较为复杂，会受到多种外界因素影响，而库伦法和燃烧法要用到很多的化学物质，会对环境产生较大的污染。

近红外光谱技术在煤质分析中的应用

近红外光谱技术在煤质分析中的应用作者：聂瑞霞来源：《今日自动化》2020年第07期[摘要 ]本文論述了在煤质分析技术中应用近红外光谱分析的状况，为合理地在煤质技术中便用近红外光谱分析提供了一定的见解。

[关键词]近红外光谱分析;煤质分析技术;应用[中图分类号]TQ533;O657.33 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）07–00–03[Abstract]This article discusses the application of near-infrared spectroscopy in coal quality analysis technology， and provides some insights for the rational use of near-infrared spectroscopy in coal quality analysis technology.[Keywords]near infrared spectroscopy analysis; coal quality analysis technology; application由于煤炭是我国最重要的化工能源之一，而煤炭的性能和用途主要是由煤质决定的，因此，准确分析煤质的组成、性质和结构对提高煤炭的应用能力非常必要。

对云煤质分析多采用三节炉法、空气干燥法、通氮干燥法、高温燃烧中和法、库仑法以及艾氏卡法等方法进行，不仅检测操作繁杂、分析速度慢，而且难以保证检测结果的准确率。

近红外线光谱是波长在780～2526 nm的电磁波。

其是一种效率较高的快速分析技术。

而且在20世纪90年代近红外光谱分析就开始进行应用。

近红外光谱分析根据LambertBee：定律，在一定的波长范围内，对特定的原子均有其对应的特征吸收，而且能利用原子浓度与吸光度的关系计算出相应原子的含量。

诸如C-H、O-H、N-H、S-H等吸收谱带对应含有的氢基团，其可对基频振动的倍频和组合频进行吸收。

论近红外光谱技术在煤质检测分析中的应用

论近红外光谱技术在煤质检测分析中的应用发布时间：2022-06-14T08:26:16.309Z 来源：《新型城镇化》2022年12期作者：朱金刚1 刘学良2 康皓月2[导读] 近红外光谱技术是一种快速、高效的检测分析技术，其主要是利用近红外光谱对物质基团吸收较强的特性，实现对物质化学和物理特征的定量和定性分析，具有在线检测、检测速度快、不消耗化学试剂、无污染、检测准确度高等优势，现已被广泛应用于煤质检测分析中，并为煤炭行业的良好发展提供了有效的保障作用，因此，探究近红外光谱技术在煤质分析中的应用具有重要的研究意义。

本文就此展开了论述，以供参阅。

朱金刚1 刘学良2 康皓月21新疆维吾尔自治区煤炭煤层气测试研究所新疆乌鲁木齐 8300002新疆工程学院新疆乌鲁木齐 830023摘要：近红外光谱技术是一种快速、高效的检测分析技术，其主要是利用近红外光谱对物质基团吸收较强的特性，实现对物质化学和物理特征的定量和定性分析，具有在线检测、检测速度快、不消耗化学试剂、无污染、检测准确度高等优势，现已被广泛应用于煤质检测分析中，并为煤炭行业的良好发展提供了有效的保障作用，因此，探究近红外光谱技术在煤质分析中的应用具有重要的研究意义。

本文就此展开了论述，以供参阅。

关键词：近红外光谱技术；煤质检测；应用引言煤炭是化石能源中十分重要的一种，是动力燃料、炼焦以及在炼钢方面的重要原材料，煤质的好坏直接决定了煤炭的具体用途。

煤炭的形成过程是复杂的生物化学过程以及物理化学变化长期形成的一种可燃性的矿物质。

因为所处的环境有一定的差异，煤炭形成之后会出现质量良莠不齐的现象。

我国的煤炭资源十分丰富，随着科学技术以及经济的快速发展，煤炭汽化的技术也在不断的完善，并且得到了较为广泛的应用，煤炭的使用是人们生活中所必须的能源之一，因此煤炭质量的好坏对它的实际使用显现出十分重要的地位。

1近红外光谱技术在煤质检测分析中的应用1.1水分检测水分和挥发分是煤质分析的重要指标。

近红外光谱分析技术在煤质分析中的应用

工业技术科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald100煤炭是古代植物埋藏在地下经历了复杂的生物化学和物理化学变化逐渐形成的固体可燃性矿物。

在形成过程中由于所处环境等条件不同，造成煤炭的质量参差不齐。

煤炭是一种重要的化石能源，可用作动力燃料、炼钢原料等，煤炭的用途取决于煤质的好坏。

一方面由于煤炭储量巨大，加之科学技术的飞速发展，煤炭汽化等新技术日趋成熟，并得到广泛应用，煤炭必将成为人类生产生活中无法替代的能源之一，所以煤炭质量的好坏对于其使用情况尤为重要。

另外，在煤炭的生产与销售过程中，供需双方需要对煤炭进行检测，进而对煤炭的质量进行综合分析，以准确设定煤炭的用途与售价。

所以，对煤质进行分析非常重要。

1 近红外光谱分析技术在煤质分析中的应用现状近红外光谱分析技术可用于对煤炭的水分、全硫、氢含量、工业分析、发热量等指标进行检测。

水分是煤质分析的重要指标，煤炭中的水分含量越多，煤炭的质量就越差，应用近红外光谱分析技术可组建主成分的近红外光谱数据分析模型，将主成分当作BP神经网络模型的输入神经元，进而对煤炭中的水分进行检测。

硫是一种有害物质，燃烧过程中会产生二氧化硫与三氧化硫等污染空气的有害气体，应用近红外光谱分析技术可快速检测出煤炭中硫元素的含量，准确度高。

氢是煤炭中有机质的主要成分，应用近红外光谱分析技术对煤炭中的氢含量进行检测，其精密度高于国家标准中DOI：10.16660/ k i.1674-098X.2015.34.100近红外光谱分析技术在煤质分析中的应用陈民(安徽省地质矿产勘查局325地质队安徽淮北 235000)摘　要：随着社会的发展，煤炭逐步应用于生产生活的方方面面，煤炭的煤质好坏对于煤炭的使用情况起着决定性作用。

在煤炭的生产、流通与应用过程中，一般要对其水分、全硫、氢含量、工业分析、发热量等指标进行检测。

针对传统煤质分析方法检测成本高、工作效率低、后续处理复杂等问题，该文介绍了近红外光谱技术在煤质分析方面的研究现状以及应用的方法效果。

红外光谱吸收气体检测技术在煤矿生产中的应用

红外光谱吸收气体检测技术在煤矿生产中的应用我国是世界上产煤大国，同时也是煤矿安全生产形势最为严峻的国家之一。

在煤矿事故的防治工作中，CH4、CO2、CO是主要的监测对象。

为了预防与控制事故的发生，最大限度地减少人员伤亡事故，在线实时准确的监测CH4、CO2、CO浓度已成为客观需求。

随着光谱吸收技术的发展，红外光谱吸收技术在气体检测方面的优势日益凸显。

红外光谱吸收技术是目前一种比较先进的分析技术，具有快速、准确、稳定性好等特点。

基于此技术的CH4、CO2、CO传感器具有检测精度高、响应速度快、检测范围广、性能稳定、不受检测环境中其他气体的感染、无有害气体中毒现象、寿命长等特点，越来越受到煤矿及其他工业安全领域的青睐。

一、CH4、CO2、CO的红外吸收光谱气体的特征吸收与光的波长有关，即气体对光的波长有选择性。

在被测气体的光吸收过程中，不同的气体物质体现出不同的吸收峰和不同的吸收谱，其决定了用气体光谱吸收法测量的选择性和鉴别性。

以CH4为例，红外光谱吸收检测技术选取的CH4气体特征吸收谱线位于中红外区域，即3.31μm处。

图2、CH4在中、近红外区域的吸收光谱图图3、常见气体的红外吸收光谱图表1、CH4、CO2、CO的红外特征吸收波长二、红外光谱吸收气体检测技术的优缺点1、优点1）检测精度高。

红外检测和光干涉检测都是通过光对气体物理量进行检测，不受气体流速的影响。

2）量程范围宽。

可高精度的检测0~100%的CH4、CO2、CO气体。

而催化燃烧式传感器一般只能检测0~4%左右。

3）反应灵敏度高。

同一环境下相应速度明显快于催化燃烧式传感器。

由于催化燃烧式传感器工作过程中要消耗CH4气体，在低流速状态下灵敏度会明显低于非分光红外光谱吸收检测法。

4）选择性好。

对于混合气体检测时，各种气体吸收各自对应频率的特征频率光谱，是互相独立、互不干扰的。

这位混合气体中某种特定气体浓度的检测提供了条件。

2、缺点红外光谱吸收气体检测技术在工程实践中也发生了一些问题，例如红外甲烷传感器的特征吸收峰在3.31μm处，而该区域同时也存在相关烷烃类气体的吸收峰；由于红外灯发出的光源是连续光谱，滤光片在3.31μm处的滤波响应特性，会导致其他气体吸收峰波长的光进入测量系统，以致产生误差。

煤质内部成分的近红外光谱定量检测和分析研究

煤质内部成分的近红外光谱定量检测和分析研究煤作为一种重要的化石原料，使用范围很广，决定其具体用途的依据就是煤质的优劣，所以提高对煤质分析的准确性相当重要。

目前现代煤质分析的发展是以快速煤质分析法为主要方向，因此具有高效性和快速性的近红外光谱技术被广泛应用。

本文基于近红外光谱技术对煤质内部成分的定量检测进行简要分析和研究。

标签：煤质成分；近红外光谱；定量检测；分析煤炭是炼焦、动力燃料以及炼钢方面的主要原材料。

煤炭是经过漫长且复杂的一系列物理化学和生物化学变化过程后形成的一种具有可燃性的矿物质，由于形成环境存在一定的差异性，形成的煤炭质量也各不一样，因此对煤质进行快速准确的检测是有一定的必要性的。

一、近红外光谱分析技术原理近红外光属于一种电磁波，其波长处于中红外区和可见区之间。

近红外光波长处于780—1100nm之间被划分为短波近红外区，波长处于1100—2526nm之间被划分为长波近红外区，被检测物品无论是液体样本还是固体样本，其内部成分都包含O-H，S-H，N-H和C-H等官能团，由于近红外光谱穿透能力很强，通过对含基团产生合频与倍频吸收带对物质内部成分进行分析，样品会选择性吸收频率不同的近红外光，检测过程中部分光线在某些波长范围内会发生一定变化，随后反射出的红外光线就能反映出有机物分子和结构的相关信息，最后对光线的光密度进行分析就能得出改成分的含量。

二、煤样的采集在对煤进行漫反射光谱的采集过程当中，由与煤的品质气态、液态的物质相比较具有不均匀的特征，所以，在对煤样的采集前期就显得至关重要，在特定量的煤当中去取出一小部分有代表性的总样，有效的保证一定量的煤质量的过程。

煤质的这种不均匀性决定了所采集的这批煤量不可能完全相同，只能确保在一定范围内，尽可能地接近特定量的全部煤的平均质量，不至于偏离总体的方向。

只有确定了采样方法，才能进一步的建立采样系统性的方案。

三、煤样的制备制样工序主要有五种：破碎、筛分、混合、缩分和干燥。

应用近红外光谱分析技术测量煤质发热量

3.数据处理。煤的发热量降低,在同样的锅炉负荷下,实际燃料量增大,输送煤粉所需的一次风量相应增加,导致煤粉细度相对变粗,引起炉膛出口温度升高。当煤的发热量下降到一定程度时,会使煤粉气流的着火延迟,燃烧稳定性变差,影响煤粉的燃尽,且可能导致锅炉灭火等严重事故的发生。本次实验的数据采集是在光谱仪上完成的。首先有必要对原始光谱图进行一系列数学处理，主要是进行导数处理，因为进行导数处理可以有以下优点：提高光谱的精细度；减小基线的不稳定和基线漂移；减小颗粒度变化对光谱的影响。本实验是对煤粉样品进行测量，其中颗粒度的影响不容忽视，所以进行了二次导数处理。根据光谱图之间的相关度和有机物谱带归属的基本常识，这几个波长所对应的分子键振动形式和分子结构可以参见表，这也是为何选用这几个波长的依据，然后从光谱图中读取这几个波长下各样品所对应的吸光度的值。我们采用多元线性回归分析方法得到回归方程读取的吸光度值与发热量值之间的关系，通过对多个样品进行回归得出系数。因为波长个数少于校正样品个数，在进行回归时，只能得到最小二乘解。用上述回归方程就可从未知试样的吸光度数据计算出煤发热量数值。应用该回归方程得到的预测值与人工化验标准值之间的相关系数。
应用近红外光谱分析技术测量煤质发热量
摘要：火电厂燃煤煤质多变，如果调整不及时，就会严重影响电厂的安全经济运行。其中燃煤发热量是动力用煤的主要质量指标，也是锅炉运行的一个重要的参考参数。当燃煤煤质发热量高、挥发分高时，可能造成结渣并导致喷口被烧坏；当煤质发热量过低时，则可能造成燃烧困难或灭火。
关键词：近红外光谱分析技术；测量煤质发热量；
2.设备构成。煤质在线检测装置由煤检测仪、电控箱、工控机、显示器、接口机、展示台、机柜皮等组成。煤检测仪和电控箱装在现场,工控机、显示器、接口机在机柜里,安装在电子间。工控机通过Modbus通讯将测量数据传递给信息展示台,供运行人员实时查看。主皮带从煤检测仪测量装置内托槽上滑过,煤检测仪直接对输煤皮带上流经的所有物料进行断面扫描检测,整个检测过程不接触物料、不影响皮带运行。煤质在线检测设备精确分析煤炭灰分、发热量等各工业指标的实时煤质数据,是专门为电厂提供实时在线分析数据的有效装置。

精煤发热量的近红外光谱检测方法研究

精煤发热量的近红外光谱检测方法研究宁石茂【摘要】为了检测精煤的低位发热量,采集了150个精煤样品的近红外漫反射光谱,采用主成分分析(PCA)结合不同光谱预处理方法,建立了基于马氏距离剔除异常样品后的定量数学模型,同时与工业上的检测结果进行对比.结果表明:经过多元散射校正处理后的模型效果最优,相关系数达到0.909,校正集均方根误差为0.001 31,交叉验证均方根误差为0.001 62;之后采取PCA方法对光谱的数据降维,提取了前三个相关样本的主成分,发现其累计方差贡献率为93.786％,表明模型具有较高的稳定性和预测能力,为精煤低位发热量的近红外漫反射光谱分析技术提供了有效的数据处理方法.【期刊名称】《选煤技术》【年(卷),期】2016(000)002【总页数】3页(P27-29)【关键词】煤发热量;近红外光谱检测;主成分分析;光谱预处理;定量数学模型【作者】宁石茂【作者单位】山西焦煤西山煤电集团有限公司屯兰矿选煤厂,山西古交030206【正文语种】中文【中图分类】TQ533.4煤炭的发热量是指单位质量的煤燃烧后产生的热量，是衡量煤炭质量的重要指标，也是煤炭计价的重要依据[1-2]。

我国在能源资源的利用过程中大多以煤炭的低位发热量作为计算基础，煤炭的发热量越高，燃烧越旺盛，其经济价值愈大。

目前，工业上对煤发热量的主要测定方法有绝热式热量计法[3]和氧弹热量计法[4]，但二者在测定过程中容易受到仪器、人为因素的影响，且存在检测速度慢、分析周期长等缺陷[5]。

近红外漫反射光谱分析技术[6-7]作为快速、无损检测的新方法，能够利用红外光发射器将光源照射在煤样上，并将漫反射光反馈给检测探头，传递给数据采集系统，进而分析出煤质内部成分信息。

雷萌[8]等2013年利用KPCA建立了煤炭发热量的定量分析模型，并提取了前10个主成分的累积贡献率，能够准确地判断异常样品，输出的变量相关性良好，模型的准确性高。

张林[9]等2013年分别采用偏最小二乘法和主成分分析法建立了煤发热量的定量模型，并分析了不同光谱预处理下模型的好坏，结果显示5点平滑去噪处理后建立的主成分分析模型最优。

近红外光谱分析技术在煤质检测中的应用

近红外光谱分析技术在入炉煤煤质在线检测中的应用一．煤质分析的意义：煤炭在我国占一次能源消费的68％，大部分用于发电或燃煤锅炉，在热电厂的成本核算中，燃料消耗占到成本的70％左右。

充分了解当前燃煤质量，可以有效的提高锅炉燃烧效率、提升企业经济效益，同时还可以减少炉受热面结焦、积灰等情况，极大的提高锅炉运行的安全性。

二．煤质分析现状：国内企业目前多采用传统的煤质分析方法，主要测定灰分、水分、发热量等指标，分析精度高，但检测周期长，严重滞后于当前生产，只能进行抽检，不能实时指导生产。

国内还有少量企业使用γ射线来分析煤质，实时性较好，但由于采用辐射源，给工作人员和企业带来了很大的安全隐患，并且价格昂贵，增大了企业的成本负担。

国外相关企业普遍采用近红外光谱技术来分析煤质，实时性好、精确度高、无安全隐患、成本适中。

三．近红外光谱技术检测煤质：1.近红外光谱的原理：近红外波长范围为780～2526nm，当近红外光照射到对于含氢基团X—H(X=C、N、O)的物质上时，组成物质的化学键就会吸收一定波长的特征波，吸光度与成分的含量大小有关，而煤炭中燃烧成分主要是含氢基团，正适用于近红外技术。

2.建立近红外模型：近红外技术是二次测量方法，通过取样，测量样品的近红外光谱、并用传统分析方法得到该样品的灰分、发热量、水分等含量，通过算法建立光谱与成分和含量之间的联系（模型）。

3.在线实时测量：近红外仪器安装在入炉煤传送皮带上方，采集皮带上当前煤炭的近红外光谱，通过近红外模型，使用化学计量学方法分析光谱，即可获得该煤炭的灰分、发热量、水分等含量信息。

4.技术特点：●分析速度快，分析效率高：不到1分钟就可以采集一次光谱，并同时得到多个组分的性质和含量数据。

●安装方便：采用非接触的方式进行检测，可以根据生产线的工况采用俯视、仰视、侧视等方式进行安装。

比如安装在入炉煤传送皮带上方。

●适应复杂环境：仪器具有防尘、防水、防暴等多种特点。

近红外技术在煤质分析中的应用与探索

ＳｅｒｉａｌＮｏ．６２０Ｄｅｃｅｍｂｅｒ．２０２０现　代　矿　业ＭＯＤＥＲＮＭＩＮＩＮＧ总第６２０期２０２０年１２月第１２期马富平（１９８６—），男，工程师，０４５０００山西省阳泉市矿区洪西小区。

近红外技术在煤质分析中的应用与探索马富平（阳煤集团选煤质量管理中心）摘　要　检测煤炭的灰分、水分和固定碳等重要指标，可以判断商品煤质量的优劣。

为了解决传统检测手段工序复杂、耗时的问题，实现高效、快速检测煤质，介绍了红外线测量方法，指出该方法具有快速、准确、零损耗、无放射性等优点，是目前煤炭企业煤质快速分析的首选方法。

关键词　近红外线　煤质分析　应用与探索ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４６０８２．２０２０．１２．０７９近红外技术是煤质分析中的常用技术，属于漫反射技术。

使用近红外技术分析煤炭试样，对试样的反射光谱进行分析研究，找出煤的特性波长，按照波长的吸收情况，构建数学模型并计算出各个成分的具体含量，算出煤的灰分及其发热量。

近红外技术与传统的制样方法不同，它可以持续不断进行检测，速度快，准确度高，对煤质无任何影响。

１　光谱的获得获取煤炭样本中光谱分析值环节是预测模型能否精确的重要环节。

由于干扰因素的不同，光线预处理方式也存在差异，煤粉预处理与试验因为干扰因素的差异而发生变化。

在光线的接收方面，按接收方式不同可分为透射光（ＴＩＦＴ）、漫反射光（ＤＲＩＦＴ）与衰减全反射光（ＡＴＲ）等３种方式。

１．１　漫反射光接收方法多数试验使用漫反射光接收法。

漫反射光接收法样品的预处理方式简便，只需要把试样放入半径为十几毫米的石英杯内，刮平试样表面，把拥有光滑表面的试样放入干涉仪的样品石英杯中，通过干涉仪的红外光线在试样表面进行漫反射后，用光线接收器吸收光线，接收器吸收漫反射光线并进行放大，然后用计算机进行分析。

煤粉颗粒的大小、参照物的颗粒大小、石英杯中粉末的疏密、试验环境、试验设备、是否有噪声等因素都能影响漫反射光接收方法的测量精度。

应用红外测量技术分析煤质成分的新方法

ｆａｙｉｇｔｅＱｕｌｙｏａｏｒＡｎｌｚｎｈａｉｆＣｏｌｔＣｏｍｐｓｔｏｉｏｎｉ
纠浩厌索北龙
（东南大学能源与环境学院，苏南京江２１０）１１１
摘
要：红外线测量技术以其快速、非破坏性以及多组分同时检测等优势，广泛应用于环保、事、物医学工程和能源等领域。被军生
ｒｃｉｉｇｍｏｅｆｉｒｒｄｓｅｔｏｃｐｎｈｉａｖｎａｅｎｓｄｖｎａｅｎｐａｔａｐｌａｉｎｒｎｌｚｄ；ａｄｔｅｌｇｔｐｅｒａ— ｅｅｖｎｄｓｏｎａｅｐｃｒｓｏｙａｄｔｅｒｄａｔｇｓａｄｄｉａａｔｇｓｉｒｃｉｌａｐｉｔｓａｅａａｙｅｆｃｃｏｎｈｉｈｒｔｅｔｍｅｔｍｅｈｄａｄｔｅｍｕｔｐｅｖｒａｌｓｃｅｃｌｓａｉｔｃｔｏｓｄｉｓａｌｓｉｇｃｌａｉｎｅｕｔｏｒｅｅｒｈｄＣｏｎｔｏｎｈｌｉｌａｂｅｈｍｉａｔｔｓｉｓｍｅｈｄｕｅｎｅｔｂｉｈｎａｉｔｑａｉｎａｅｒｓａｃｅ．ｉｂｒｏｍｂｉｉｇｔｅｃｒｎｎｈｕ－ｒｎｅｅｒｈｎｔｔｓｏｎｌｚｎｏｌｃｍｐｓｔｏｓｗｉｎｒｒｄｍｅｓｒｍｅｔｔｃｎｌｇ，ｃｒｅｐｎｉｐｌｃｂｅｐｏｐｅｔｎｃａｕｌｔｅｔｒｓａｃｉｇｓａｕｆａａｙｉｇｃａｏｏｉｉｎｔｉａｅａｕｅｎｅｈｏｏｈｆｙｏｒｓｏｄｎｇａｐｉａｌｒｓｃｓｉｏｌｑａｉｙ

基于近红外光谱的煤挥发分检测

２］方根据国家标准— — —煤的工业分析方法［测定了［９］
波段。如果找出光谱中与挥发分显著相关的波段进行建模，可以提高建模精度。实验中首先利用全波段进行建模，然后根据光谱特征定性选择存在光谱吸收峰的波段，最后根据光谱各波段与挥发分的相关性进行波段选择。多元散射校正：近红外漫反射吸收光谱容易受到待测样品的颗粒度等影响，造成基线偏移。多元
［５］［４］［３］
ＡＴＬＡＢＲ２００７ｂ。理操作和回归模型建立均使用Ｍ采集光谱时，为了使装入样品杯的煤更好地代表该煤样的性质，需要对煤样缩分。缩分是指煤样制备时将试样分成具有代表性的几个部分，其中一份或多份用于保留。在此，利用堆锥四分法对煤样
１］缩分［，即将煤样均匀堆成圆锥体，然后压成厚度
（１ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｙｂｅｒＳｙｓｔｅｍｓａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２７，Ｃｈｉｎａ；２ＣａｐｉｔａｌＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００６９，Ｃｈｉｎａ；３ＦｅｎｘｉＭｉｎｇＧｒｏｕｐＬｔｄ，Ｊｉｅｘｉｕ０３２０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｎｅａｒｉｎｆｒａｒｅｄｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙｉｓａｎｅｗｏｎｌｉｎｅａｎａｌｙｓｉｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｗｈｉｃｈｉｓｆｉｔｆｏｒｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｏｒｇａｎｉｃｓｕｂｓｔａｎｃｅ，ｓｕｃｈａｓｖｏｌａｔｉｌｅｍａｔｔｅｒｏｆｃｏａｌＩｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，１３９ｃｏａｌｓａｍｐｌｅｓｗｅｒｅｃｈｏｓｅｎｔｏａｃｑｕｉｒｅｄｉｆｆｕｓｅｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅｎｅａｒｉｎｆｒａｒｅｄｓｐｅｃｔｒａＴｈｅｎｔｈｅｓｐｅｃｔｒａｗｅｒｅｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｔｏｖｏｌａｔｉｌｅｍａｔｔｅｒｏｆｃｏａｌｗｉｔｈｐａｒｔｉａｌｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓＡｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｐｅｃｔｒａｌｂａｎｄｓｅｌｅｃｔｉｎｇａｎｄｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌＡｔｌａｓｔ，ｔｈｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｗａｓｂｕｉｌｔｆｏｒｆａｔｃｏａｌ，ａｎｄｔｈｅｍｏｄｅｌｒｅｓｕｌｔｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄＩｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓｓｅｔｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｆｆｕｓｅｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅｎｅａｒｉｎｆｒａｒｅｄ；ｖｏｌａｔｉｌｅｍａｔｔｅｒｏｆｃｏａｌ；ｐａｒｔｉａｌｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ；ｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｓ；ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ

煤质内部成分的近红外光谱定量检测和分析研究

区域治理前沿理论与策略煤质的好坏对于煤炭的使用来说具有关键作用。

传统煤质检测分析方法存在工作效率低、检测成本高、后续处理繁杂以及不环保等问题。

相对于传统检测，近红外光谱技术在煤质检测分析方面，具有操作简单、分析成本低、准确性高等优势，故而更加适合用于煤质检测分析工作。

一、近红外光谱分析法近红外光（NlR）是指波长在780～2526nm的电磁波，当近红外线照射到物体上时，组成物体的不同化学键会产生某些特征波长的吸收，吸光度的多少与成分含量的大小有关，符合Lambert-Beer光谱吸收定律。

对煤炭进行近红外漫反射光谱采集时，会引起其振动频率与红外光频频率不一致，导致频率不能完全被近红外光谱所吸收，因而反射出的红外光就会表征煤炭的组分和结构等信息。

煤炭样本呈固态颗粒状，当一束近红外光投照射被测煤样时，由于近红外光波长比煤样颗粒直径小得多，光波在煤样颗粒和内部分子之间发生散射、吸收、反射和漫反射等相互作用，过程如图1所示。

图1煤与近红外光的相互作用漫反射光是分析光与煤样表面或者内部发生作用，不断改变传播方向，然后返回样品表面的光，通过分析漫反射光可以了解煤样的组成与结构信息。

该方法尤其适合分析C-H、O-H、N-H、S-H等氢基团和含有C-O、S-O、Fe-S等成分的化合物。

这是因为发生在780～2526nm的吸收谱带对应含有C-H、O-H、C-O、S-O等有机物质的基频振动的倍频和组合频吸收。

二、近红外光谱技术在煤质检测中的应用近红外光谱分技术的大致检测过程如下：首先，分析煤质漫反射光谱对煤质特征波长的吸光度，然后得出相关的定量结果；其次，煤的漫反射信号较弱对探测器要求较高，且近红外光谱信息复杂，必须依靠化学计量学方法提取相关信息、建立模型，才能实现定性、定量分析；再次，近红外光谱在煤质分析方面，目前可直接进行水分和硫、氢及挥发分等有机物的检测，而灰分等矿物质无法直接检测，利用挥发分与灰分之间的线性关系，再根据挥发分的定量分析模型进行预测；最后，应用近红外光谱分析方法实现煤质在线分析，对样品要求高，需要将煤样制成至少1mm的分析样，系统复杂、体积庞大、造价较高。

运用近红外光谱分析煤质硫含量

运用近红外光谱分析煤质硫含量
郑忠
【期刊名称】《洁净煤技术》
【年(卷),期】2014(000)006
【摘要】为了研究煤质的硫含量，采集了120个煤粉样品的近红外漫反射光谱，建立了偏最小二乘回归结合不同光谱预处理方法的定量数学模型，并与工业检测结果进行对比。

结果表明：采用5点平滑处理后的模型效果最佳，相关系数达到0.89695，校正集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为
0.0406和0.0423，结果表明模型具有较高的相关性、稳定性和预测能力。

【总页数】3页(P74-75,79)
【作者】郑忠
【作者单位】西山煤电集团有限责任公司屯兰选煤厂，山西古交 030206
【正文语种】中文
【中图分类】TQ533
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近红外光谱分析技术在入炉煤煤质
在线检测中的应用
一．煤质分析的意义：
煤炭在我国占一次能源消费的68％，大部分用于发电或燃煤锅炉，在热电厂的成本核算中，燃料消耗占到成本的70％左右。

二．煤质分析现状：
国内企业目前多采用传统的煤质分析方法，主要测定灰分、水分、发热量等指标，分析精度高，但检测周期长，严重滞后于当前生产，只能进行抽检，不能实时指导生产。

国外相关企业普遍采用近红外光谱技术来分析煤质，实时性好、精确度高、无安全隐患、成本适中。

三．近红外光谱技术检测煤质：
1.近红外光谱的原理：
近红外波长范围为780～2526nm，当近红外光照射到对于含氢基团X—H(X=C、N、O)的物质上时，组成物质的化学键就会吸收一定波长的特征波，吸光度与成分的含量大小有关，而煤炭中燃烧成分主要是含氢基团，正适用于近红外技术。

2.建立近红外模型：
近红外技术是二次测量方法，通过取样，测量样品的近红外光谱、并用
传统分析方法得到该样品的灰分、发热量、水分等含量，通过算法建立光谱与成分和含量之间的联系（模型）。

3.在线实时测量：
近红外仪器安装在入炉煤传送皮带上方，采集皮带上当前煤炭的近红外光谱，通过近红外模型，使用化学计量学方法分析光谱，即可获得该煤炭的灰分、发热量、水分等含量信息。

4.技术特点：
●分析速度快，分析效率高：不到1分钟就可以采集一次光谱，并同时得到
多个组分的性质和含量数据。

●安装方便：采用非接触的方式进行检测，可以根据生产线的工况采用俯
视、仰视、侧视等方式进行安装。

比如安装在入炉煤传送皮带上方。

●适应复杂环境：仪器具有防尘、防水、防暴等多种特点。

●运行成本低：近红外仪器自动化程度非常高，日常运行中基本不需要维
护人员，没有消耗品，不产生运行费用。

●样品不需要预处理，不需要使用化学试剂，不会产生化学、生物或电磁
污染。

●安全性：近红外仪器使用的是近红外光，没有高温、高压、辐射、易燃
品等构件，保证人员、设备和生产环境的安全。