[发明专利]一种掺杂掺假煤炭的近红外光谱识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及煤炭分析检测技术领域，更具体地，涉及一种掺杂掺假煤炭的近红外光谱识别方法。

背景技术

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。

发明内容

本发明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。

本发明的目的通过以下技术方案予以实现：

本发明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，所述一种掺杂掺假煤炭的近红外光谱识别方法包括以下步骤：

S1.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。

优选地，S1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，本发明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：

S01.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；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。

本发明的有益效果如下：

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。本发明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。

本发明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。