煤质检测分析中红外光谱技术的应用

煤质检测分析中红外光谱技术的应用

赵明珠李东才

国能神东鄂尔多斯市新能源科技开发有限责任公司 内蒙鄂尔多斯017209

摘要：煤是埋藏在地下的古老植物经过一些复杂的物理、化学和生化反应而逐渐形成的一种可燃固体矿物。由于其形成过程中的条件和环境不同，形成的煤质量也不尽相同。作为一种可广泛用作动力燃烧、工业发电、炼钢原料等的重要化石能源，煤的质量是其具体用途的关键。

关键词：煤质检测；煤质分析；红外光谱技术；光谱采集；

煤炭是一种宝贵的自然资源，对于我国的发展有重大的作用和意义，而煤质是决定煤炭的使用性能和用途的关键因素，因此，务必要高度重视煤质检测分析工作，以此提升煤炭的使用效率和安全性。基于此，结合实际工作，对煤质检测分析进行概述，同时对煤质检测分析中红外光谱技术的应用情况展开讨论，探究红外光谱技术对于煤质检测分析工作中的应用路径，以期能为我国煤质检测分析工作的完善和补充作出贡献。

一、煤质检测分析中红外光谱技术的检测标准

目前，在我国煤质检测分析工作中，大多数检测人员都会使用红外光谱技术作为技术支撑，但是红外光谱煤质检测技术在我国起步发展比较晚发展也相对迟滞，且由于多方条件因素影响，我国红外光谱技术在煤质检测分析中的检测标准并不统一，检测仪器和相关设备也比较落后。在国内，关于煤质检测红外光谱技术的标准还存在严重的缺失和不足，仅仅针对煤质中的全硫含量检测设立了相应的国家标准。而欧美等发达国家已经依据煤质检测分析项目的不同，分别设立了相应的检测标准。比如，ASTM中准确列举出了煤质检测中全硫以及氮、氧、氢等化学物质的含量标准，且ISO也对煤质检测分析中的全硫含量加以规定，检测标准的设立不仅仅可以对检测人员的检测行为进行约束，也可以对红外光谱技术实现进一步的增强和提升。为了我国可以在煤质检测分析中更好地应用红外光谱技术，我国应不断加强关于红外光谱技术的标准编制研究，对现有的检测标准加以完善和补充。

二、煤质检测分析中红外光谱技术的应用

1.检测煤质中的水分。水分是煤质检测分析的重要指标，通常情况下，如果煤炭的含水量越高，则煤炭的有用成分越低。因此，在对煤炭进行加工利用和运输储存时，过多的水分都会影响煤炭的使用质量。在以往的煤质检测分析中，如果想要检测煤质中的水分，检测人员通常都会使用通氮干燥法或者微波干燥法，但是这些方法的检测周期较长，且不具备一定的重复性。而红外光谱技术的应用可以在系统内自动建立煤炭水分检测模型，并通过多元化的线性回归方法迅速绘制出煤质回归方程。经比较这一过程所计算出的煤质水分预测值与人工化验的检测数值的系数最高可以达到0.97，且这种方式计算出的预测值与定标的标准差也能控制在0.5以内。

2.检测煤质中的氢含量。氢元素作为煤炭有机成分的一种，是煤质检测分析的重要环节，通过测定煤炭中的氢元素检测人员可以准确计算出煤炭的实际发热量。同时，还可以对煤炭实际燃烧温度与理论数值的热平衡情况进行分析。应用红外光谱技术检测煤质中的氢含量时检测样品用量较少，检测流程简单，成本消耗较低。

3.检测煤质中的硫含量。煤炭处于燃烧状态时，会产生一定量的二氧化硫和三氧化硫，而硫的产生无论是对煤炭炼焦还是煤炭燃烧都会产生一定的负面影响。如果在空气中排放大量的二氧化硫，则会对大气环境造成严重的污染破坏；三氧化硫还可以与空气中的水蒸气相结合，形成硫酸蒸气。如果发生降雨时，硫酸蒸汽会伴随着雨水回到土地表面，对钢铁等物质造成严重破坏。红外光谱技术不仅可以对煤炭中的硫含量进行准确测定，还可以缩短检测时间，提升煤质分析效率，且不会对周围环境造成污染。

4.检测煤质中的铁、铝含量。煤与铝、铁等物质是共伴生关系，检测煤炭中的铁含量和铝含量也是煤质检测分析工作的重点内容，对于煤炭的使用具有重大参考价值。通过红外光谱技术，检测人员可以对煤炭样品的铁含量和铝含量建立相对应的测定模型。同时，检测人员也可以使用多元线性回归方程进行煤炭铁、铝含量值计算，并对煤质核主成分进行分析检测。相较于传统的检测方法，该项技术的检测数值不仅更准确，铁、铝等物质含量的检测效率也更高，可见其具有较高的应用价值。

三、煤质检测分析中红外光谱技术的应用路径

1.规范煤质检测样本。要想进一步提升煤质检测分析工作中红外光谱技术的检测结果准确性，检测人员就必须要对煤质检测样本加以规范。在实际检测工作中，检测人员可以依照以下步骤进行检测操作：（1）选取100份煤粉样品对煤炭高位热值、低位发热值等项目进行检测分析。（2）将100份煤粉样品分成两类，10份作为外部检验，作为自然定位模型数据相对应的预算结果，然后对结果进行分析。（3）将100份煤粉样品中的90份作为内部校正，建立与煤粉样品相对应的自然进位模型，然后整合检测数据，对煤粉样品出具相应指标分布情况表。

2.重视光谱采集工作。光谱采集的准确性会直接影响煤炭检测红外光谱技术结果的准确性。在挑选红外光谱无检测仪器时，检测单位可以引进先进的检测仪器，比如Spectrastar2500XL光谱仪等。同时，检测人员还要选择高质量的光源（如故障率较低的卤钨灯等），设置1 nm的数据间隔，并将检测分析时间定为10～60 s。在进行煤质检测时，检测人员还要对现场环境温度加以控制，尽量将检测环境控制在25℃左右。在对光谱进行计算时，检测人员应取检测分析结果的平均值，以此尽快形成相应的红外光谱。

3.组建自然定位模型。待光谱采集工作完成后，检测人员就可以通过使用OPUS软件对煤质样品建立相应的自然定位模型，并使用一阶导数和多元散射校正方案，提前对光谱进行预处理，设置区间可以在1 100～1 175 nm。在进行数值校正时，检测人员可以使用最小二乘法，再次对主因子数进行调整和优化，以此提升检测数据的准确性。通过模型，检测人员可以对煤炭样品的各项指标建立相应的校正相关系数和校正预测。

4.搭建煤质检测数据库。在煤质检测分析中使用红外光谱技术，检测人员会依据检测分析结果建立相应的煤质监测数据库。该数据库的建设是提升红外光谱技术测定结果准确性的路径，也是对煤质检测分析结果的基础保证。我国有关部门和相关工作人员应重点加强煤质检测分析方面的数据库建设，对现有的数据库情况进行充分的分析和调查，然后对数据库内容加以完善和维护，以此建立标准化的煤炭检测数据库模型，加强我国对于煤质检测分析数据库的建立。除此之外，我国在进行煤质检测分析中，为了进一步提升红外光谱技术的检测准确性和真实性，缩小国内与国际煤质检测分析标准之间的差距，还需要结合红外光谱技术特点，整合其他技术优势，建立相应的数据模型。比如，在红外光谱技术应用中，检测人员可以结合人工神经网络法、偏最小二乘法等提升检测结果的准确性；或使用组成成分分析法、多元线性回归法等对检测结果进行校正，以提升检测精度。

总之，煤炭作为我国自然资源的一种，不仅对于炼钢，炼焦等行业有重大影响，也是动力燃烧方面的主要原材料，而要想提升煤炭的使用效果，就必须高度重视煤质检测分析工作。煤质检测分析工作中使用红外光谱技术，不仅可以减少检测人员人力方面的消耗，还可以提升检测人员的检测效率，降低检测人员的工作强度。红外光谱技术还具有分析速度快，重复性好，检测精度高等多种工作优势，在面对大批量煤质检测分析工作中，红外光谱技术也可以得到良好的应用。正因如此，红外光谱技术作为行之有效的煤质检测分析技术，我国技术人员应在全国范围内大力推广红外光谱技术的应用。同时，还可以在检测行业内，号召相关从业者在其他煤炭检测项目中使用红外光谱技术进行检测作业。

参考文献：

[1]陈卫和.近红外光谱检测技术在农业与食品分析中的应用分析.2022.

[2]丁清.近红外光谱检测技术在农业与食品分析中的应用.2023.