一种同时检测煤炭样品中7项指标的方法技术

本发明专利技术公开了一种同时检测煤炭样品中7项指标的方法。所述方法包括以下步骤：S1.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；S2.用NIRS分析仪扫描收集所述煤炭样品7项指标的光谱数据和曲线；S3.对S2所得样品的光谱数据进行处理，经回归计算获得所述7项指标的定标方程，修正和验证后建立检测模型；S4.将待测煤炭样品依次直接装满NIRS仪的进样器，启动扫描键，NIR仪自动记录存储样品光谱，确定样品归属谱图类型，选择相应的检测模型，获得检测结果。本发明专利技术建立的煤炭中关键的7项指标检测方法的准确度符合现行标准方法再现性限差的要求，操作非常简便快速，几分钟就可以完成一个样品的扫描和7项指标的检测，包括数据的输出。整个检测操作的过程中，无需称样，无需添加任何化学试剂，具有快速、便捷、无污染的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种同时检测煤炭样品中7项指标的方法
本专利技术涉及煤炭分析检测
，更具体地，涉及一种同时检测煤炭样品中7项指标的方法。
技术介绍
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。按照国际的煤炭检测标准，煤炭通常需要检测内水等品质项目。按我国国家规定和贸易需要，煤炭通常需检测发热量、全硫、内水、挥发分、灰分、固定碳、可燃体等指标，现行检测所述7项指标的标准方法主要是：内水有GB/T212、ISO11722、ASTMD3173，灰分有GB/T212、ISO1171、ASTMD3174，挥发分有GB/T212、ISO562、ASTMD3175，全硫有GB/T214、ISO351、ASTMD4239，发热量有GB/T213、ISO1928、ASTMD5865，固定碳和可燃体参照煤炭的工业分析方法中的要求进行。上述标准方法普遍采用的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；目前就算使用比较先进的仪器，一个技术人员完成这些项目也得5～6天，同时现代化的物理化学仪器的操作、维护、标定、核查等工作也很繁重。煤炭传统的检测方法由于工作繁杂，花费成本比较高，花费时间比较长。煤炭的分类销售，出口贸易和电厂的快速需求等，传统的煤炭检验周期太长，不利于煤炭的销售，为此需要缩短煤炭的检验时间，需要寻找新的检验方法。NIRS是近红外光谱的英文缩写。NIRS技术是近十年来发展最为迅速的高新分析技术之一。NIRS分析技术应用光谱区段波长范围大约为3～0.70mm，属干红外光谱范围，和可见光一样，都是电磁波的一个组成部分，具有电磁波和物体作用时表现出的一般特性，如透射、漫反射、吸收等。此外，其最突出的特点是这一光谱区域为含氢基团(OH、SH、CH、NH)的倍频和合频吸收区。物质的近红外光谱是其中各基团振动的倍频和组合频率的综合吸收表现。NIRS近十年来发展迅速，我国从上世纪80年代开始主要应用于农产品的品质分析，现已经应用于各个领域，已从传统的农副产品分析扩展到石油化工和基本有机化工、高分子化工、制药与临床医学、生物化工、环境科学、纺织工业和食品工业等领域。但是，目前NIRS技术在煤炭方面的研究报道很少。资料显示，国外报道利用NIRS技术对煤炭进行检测的存在很多困难，国内有采用傅立叶变换近红外光谱法建立煤炭挥发分、水分测定模型，但是没有提出采用NIRS技术定量分析煤炭水分、挥发分的具体技术方案。本申请人经过长期大量的研究，总结出利用近红外分析技术建立煤炭的相关品质项目快速检测方法是可行的，但是，以下重点要解决的技术问题一直未得到有效解决：(1)寻找煤炭NIRS光谱数据合适的数学转换形式；(2)寻找合适数学转换的NIRS检测数据与煤炭品质成分常规法的检测数据之间可靠的函数关系；(3)对所得函数关系进一步修正和验证。未见利用近红外分析技术建立同时检测煤炭样品7项指标的快速检测方法的技术报道。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是针对煤炭内水的检测，提供具体的NIRS光谱数据合适的数学转换形式、总结出合适数学转换的NIRS检测数据与煤炭7项品质成分常规法的检测数据之间可靠的函数关系，并对所得函数关系进一步修正和验证，提供一种同时检测煤炭样品中7项指标的方法。本专利技术的目的通过以下技术方案予以实现：提供一种同时检测煤炭样品中7项指标的方法，包括以下步骤：S1.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；S2.用NIRS分析仪扫描收集所述煤炭样品的光谱数据和曲线；S3.对S2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；S4.将待测煤炭样品依次直接装满NIRS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。确定样品归属谱图类型，选择相应的检测模型，获得检测结果。S2所述用NIRS分析仪扫描收集所述样品的光谱数据是将样品(不需称样)，依次直接装满NIRS仪的进样器，采用数字光栅系统进行扫描，通过NIRS仪自动记录和存储样品光谱。将收集到的样品原始光谱按其不同变化趋势分类，按照峰型和变化趋势相同或接近的图谱合在一起，进行归类，分别得到Y型原始光谱、W型原始光谱、P型原始光谱和X型原始光谱。S3所述对S2所得样品的光谱数据进行处理是采用WinISI软件进行光谱分析和建立检测模型，将S2所得样品的光谱数据导入NIRS仪，确定检测模型，打印检测结果。光谱预处理分别采用趋势变换法、标准正态变量转换法、多元离散校正、反相多元离散校正等方法的一种或多种，最终确定最佳处理方法；回归校正方法采用逐步回归分析法(SMLR)、主成分分析法(PCA)和最小偏差分析法(PLS)，将数据降维，以消除众多信息共存中相互重叠的信息部分并最终作到对光谱的量化。利用检测模型检测一组未知待测成分含量的样品中内水含量，再将NIR法所得的检测值与常规物理化学法检测值进行比较和评价。两种方法的比较结果用预测标准偏差(SEP,StandardErrorofPrediction)和相应的决定系数(RSQp)或相关系数Rp进行衡量。所述的检测模型的建立方法包括以下步骤：S31.GH值分析，将所述GH值大于3.0的样品剔除，用GH值小于3.0的样品集分别建立相应类型谱图的定标(检测)模型；S32.通过计算S31所述定标(检测)模型的SEC值和RSQ值；S33.对检测模型进行评价实验确定最佳检测模型。本专利技术采用交互验证误差(StandardErrorofcrossvalidation，SECV)和交互验证决定系数(1minusthevarianceratio，1-VR)或相关系数Rv来衡量检测模型。通过这两个指标可以有效评估检测模型的预测准确度。采用具有低的SECV值和高的(1-VR)或Rv值评价良好的检测模型与所有检测模型进行交互验证试验，选出最低SECV值和最高(1-VR)或Rv值的检测模型，确定为最佳检测模型。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4000cm-1以上(即2500nm以下)，因此，只有振动频率在2000cm-1以上的振动，才可能在近红外区内产生一级倍频，而能够在2000cm-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中7项关键指标同时检测的方法，从而在一定本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种同时检测煤炭样品中7项指标的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.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；S2.用NIRS分析仪扫描收集所述煤炭样品的光谱数据和曲线；S3.对S2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，修正和验证后建立检测模型；S4.将待测煤炭样品依次直接装满NIR仪的进样器，启动扫描键，NIR仪自动记录存储样品光谱，确定样品归属谱图类型，选择相应的检测模型，获得7项指标的检测结果。

【技术特征摘要】
1.一种同时快速检测煤炭内多个品质项目的近红外方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.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；S2.用数字光栅近红外漫反射仪采用数字光栅系统进行扫描收集所述煤炭样品的光谱数据和曲线；S3.对步骤S2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，修正和验证后建立检测模型；S4.将待测煤炭样品依次直接装满数字光栅近红外漫反射仪的进样器，启动扫描键，数字光栅近红外漫反射仪自动记录存储样品光谱，确定样品归属谱图类型，选择相应的检测模型，获得7项指标的检测结果；其中，步骤S2所述用NIRS分析仪扫描收集所述煤炭样品的光谱数据是将煤炭样品分别按照无烟煤、烟煤、水汽煤、贫瘦煤、动力煤加以分组，对没有具体分类的样品则单独列为一组，对煤炭标准样品采用同样方式采集原始光谱；将收集到的样品原始光谱按照峰型和变化趋势相同或接近的图谱合在一起，进行归类；步骤S3所述对S2所得样品的光谱数据进行处理是采用WinISI软件进行光谱...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏彩珠，郑建国，刘二龙，邱敏敏，郑淑云，蔡英俊，姚柏辉，周天行，
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