一种掺杂掺假煤炭的近红外光谱识别方法技术

本发明专利技术公开了一种掺杂掺假煤炭的近红外光谱识别方法。是利用NIRS分析仪扫描收集不同煤种的标准煤炭样品的近红外原始光谱，分析待测煤炭样品的近红外光谱，将待测煤炭样品的近红外光谱与标准煤炭样品的近红外原始光谱进行比较，识别待测煤炭样品是否掺杂掺假。本发明专利技术简单易行地实现一次性同时分析得到7项关键指标的检测并结合光谱图和指标检测结果判断识别煤炭样品是否掺杂掺假。本发明专利技术提供的新方法检测得到煤炭样品中7项关键成分以及做出判断的谱图依据只需几分钟，而且无需称样、无需使用化学试剂或高温、高压、大电流等测试条件，不会产生化学、生物或电磁污染，不会对操作人员和环境造成不良影响。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及煤炭分析检测
，更具体地，涉及一种掺杂掺假煤炭的近红外 光谱识别方法。
技术介绍
中国是世界第一产煤大国，煤炭资源是我国的第一大能源，是工业发展所需的基 础能源材料。我国煤炭资源非常丰富，占我国总能源的70%左右。 但由于我国煤炭资源本身灰分较高、发热量较低和洗煤能力跟不上煤炭产量的增 长速度，以及一些中间商掺配劣质煤等原因，供给用户的商品煤质量始终满足不了生产的 需求，目前缺乏有效解决煤炭混配、掺杂等难题的检测技术手段。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是针对现有煤炭掺假现象识别技术手段的不足，提供一 种掺杂掺假煤炭的近红外光谱识别方法。 本专利技术的目的通过以下技术方案予以实现： 本专利技术研究总结不同煤种的煤炭样品在近红外DDS原始光谱上表现出不同的光 谱特性，利用所述光谱特性实现在测定煤炭成分含量的同时鉴定样品是无烟煤或者是烟煤 或者是贫瘦煤等煤炭品种，鉴定煤炭的品质，有效解决煤炭混配、掺杂等的识别难题。 具体地，所述包括以下步骤： SI.用NIRS分析仪扫描收集不同煤种的标准煤炭样品的近红外原始光谱； S2.将待测煤炭样品依次直接装满NIRS分析仪的进样器（不需称样），启动扫描 键，NIRS分析仪自动记录存储样品光谱，将所得待测煤炭样品的光谱与Sl所得原始光谱进 行比较，确定待测煤炭样品归属谱图类型，识别待测煤炭样品是否掺杂掺假。 优选地，Si所述不同煤种为无烟煤、烟煤、贫瘦煤、水汽煤、动力煤和/或褐煤。 进一步优选地，本专利技术还可以通过分析待测待测煤炭样品光谱的同时具体检测该 样品中的7项指标的方法，更加准确地识别待测煤炭样品是否掺杂掺假。包括以下步骤： SOL收集和制备若干个煤炭样品，常规方法分别测定每个样品的内水、灰分、挥发 分、全硫、固定碳和可燃体的含量及发热量7项指标； S02.用NIRS分析仪扫描收集所述煤炭样品的光谱数据和曲线； S03.对S02所得样品的光谱数据进行处理，经回归计算获得7项指标的定标方程， 修正和验证内水后建立检测模型； S04.将待测煤炭样品依次直接装满NIR仪的进样器（不需称样），启动扫描键， NIR仪自动记录存储样品光谱，将所得待测煤炭样品的光谱与Sl所得原始光谱进行比较， 确定待测煤炭样品归属谱图类型；选择相应的检测模型，获得检测结果。 优选地，所述7项指标为内水、挥发分、灰分、固定碳、可燃体、发热量和全硫。 本专利技术的有益效果如下： 煤炭现有检测标准的原理都是经典或现代的化学法和物理化学法：内水、挥发分、 灰分、固定碳、可燃体都是经典重量分析方法，涉及天平、烘箱、高温炉等设备，碳化、灰化、 恒重、称量、计算是经常需要进行的步骤，相当繁琐费时；发热量、全硫，目前最先进的是采 用高温高压燃烧法，但是现代化的物理化学仪器的操作、维护、标定也很繁重。 长期以来，近红外光谱技术用来分析纯粹的有机物。因为近红外光谱的波数在 4000CHT 1以上（即2500nm以下），因此，只有振动频率在2000CHT1以上的振动，才可能在近红 外区内产生一级倍频,而能够在2000CHT 1以上产生基频振动的主要是含氢官能团，如C-H、 N-H、S-H和O-H的伸缩振动。几乎有机物中所有含氢基团的信息，都能在近红外光谱中得 以反映。 煤炭是一种可燃性岩石。本专利技术首次将近红外光谱技术应用于煤炭这种由大部 分有机物质和部分矿物质及水分组成的混合物质体系，并成功建立煤炭样品的检测分析方 法，从而在一定程度上证明近红外光谱技术可以应用于分析无机物质，克服了现有技术偏 见。 本专利技术利用煤炭样品的近红外光谱特性实现在测定煤炭成分含量的同时鉴定样 品是无烟煤或者是烟煤或者是贫瘦煤等煤炭品种，更好地鉴定煤炭的品质，有效解决煤炭 混配、掺杂等难题。 进一步地，本专利技术还可以通过分析待测待测煤炭样品光谱的同时具体检测该样品 中的7项指标的方法，结合现有不同煤种关键指标的参考值，更加准确地识别待测煤炭样 品是否掺杂掺假。 本专利技术与现行方法相比，具有显著的优越性。本专利技术仅需要采用一台近红外光谱 分析仪，就可以代替现有技术多种、多台分析仪器，只需要磨样设备，不需要分析天平，通常 只需一个人操作，并在几分钟内，通过采集一次被测样品的光谱，就可以同时完成煤炭样品 掺假掺杂的鉴定以及煤炭样品7项关键指标的定量测定。在光谱采集过程中除消耗电能 夕卜，不需消耗任何试剂和标准物质，这样可以节省大量仪器设备的购置、操作、维修等费用， 节省大量的时间和人力，极大地降低分析成本，显著提高检测工作的效率。 【附图说明】 图1无烟煤的NIRDDS原始光谱。 图2烟煤的NIRDDS原始光谱。 图3贫瘦煤的NIRDDS原始光谱。 图4水汽煤的NIRDDS原始光谱。 图5褐煤的NIRDDS原始光谱。 图6 509个无烟煤样品的近红外漫反射DDS原始光谱总图。 图7 134个烟煤样品的近红外漫反射DDS原始光谱总图。 图8 155个水汽煤样品的近红外漫反射DDS原始光谱总图。 图9 60个贫瘦煤样品的近红外漫反射DDS原始光谱总图。 图10 134个动力煤样品的近红外漫反射DDS原始光谱总图。 图11 179个未明确分组的样品的近红外漫反射DDS原始光谱总图。 图12 202个无烟煤样品的近红外漫反射DDS原始光谱总图（2008年样品）。 图13 235个未明确分组的样品的近红外漫反射DDS原始光谱总图（2008年样 品）。 图14标样原始谱图（上为103f号无烟煤，下为IOlL号烟煤）。 图15标准煤样原始谱图。 图16 2008年无烟煤和标样无烟煤的原始谱图。 图17 2005-2008年烟煤和标样烟煤的原始谱图。 图18 2008年无烟煤和标样无烟煤原始光谱经（N0NE+0011)处理图。 图19 2008年无烟煤和标样无烟煤原始光谱经（N0NE+1441)处理图。 图20 2008年无烟煤和标样无烟煤原始光谱经（D+1441)处理图。 图21 2008年无烟煤和标样无烟煤原始光谱经（D+1441)处理图。 图22 2005-2008年烟煤和标样烟煤的原始光谱经（N0NE+0011)处理图。 图23 2005-2008年烟煤和标样烟煤的原始光谱经（D+1441)处理图。 图24 2005-2008年烟煤和标样烟煤的原始光谱经（D+0011)处理图。 图25 509个无烟煤样品原始光谱经（N0NE+1441)处理图。 图26 509个无烟煤样品原始光谱经（N0NE+0011)处理图。 图27 509个无烟煤样品原始光谱经（D+1441)处理图。 图28Y型（374个）原始光谱图。 图29W型（1367个）原始光谱图。 图30P型（436个）原始谱图。 图3IX型（52个）原始光谱。 图32Y型原始谱图的GH值分布图。 图33W型原始谱图的GH值分布图。 图34P型原始谱图的GH值分布图。 图35X型原始谱图的GH值分布图。 图36经交互验证的Y本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种掺杂掺假煤炭的近红外光谱识别方法，其特征在于，是利用NIRS分析仪扫描收集不同煤种的标准煤炭样品的近红外原始光谱，分析待测煤炭样品的近红外光谱，将待测煤炭样品的近红外光谱与标准煤炭样品的近红外原始光谱进行比较，识别待测煤炭样品是否掺杂掺假。

【技术特征摘要】
1. 一种掺杂掺假煤炭的近红外光谱识别方法，其特征在于，是利用NIRS分析仪扫描收 集不同煤种的标准煤炭样品的近红外原始光谱，分析待测煤炭样品的近红外光谱，将待测 煤炭样品的近红外光谱与标准煤炭样品的近红外原始光谱进行比较，识别待测煤炭样品是 否掺杂掺假。2. 根据权利要求1所述掺杂掺假煤炭的近红外光谱识别方法，其特征在于，包括以下 步骤：51. 利用NIRS分析仪扫描收集不同煤种的标准煤炭样品的近红外原始光谱；52. 将待测煤炭样品依次直接装满NIRS分析仪的进样器，启动扫描键，NIRS分析仪自 动记录存储样品光谱，将所得待测煤炭样品的光谱与S1所得原始光谱进行比较，确定待测 煤炭样品归属谱图类型，识别待测煤炭样品是否掺杂掺假。3. 根据权利要求1所述掺杂掺假煤炭的近红外光谱识别方法，其特征在于，包括以下 步骤：501. 收集和制备若干个煤炭样品，常规方...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏彩珠，李国伟，刘二龙，郑建国，郑淑云，邱敏敏，蔡英俊，姚柏辉，
申请(专利权)人：中华人民共和国黄埔出入境检验检疫局，
类型：发明
国别省市：广东;44