褐煤品质的傅里叶变换近红外光谱定量分析  

Quantitative Analysis of Coal Quality Properties by FT-NIR Spectroscopy

作　　者：武中臣[1] 熊智新[2] 王海东 张淑宁[3] 张鹏彦[1] 贾滨[1] 贺守波[1] 

机构地区：[1]山东大学威海分校空间科学与应用物理系 [2]南京林业大学化学工程学院,南京市210037 [3]山东威海新力热电有限公司,山东省威海市264200

出　　处：《光谱实验室》2008年第5期819-823,共5页Chinese Journal of Spectroscopy Laboratory

摘　　要：采用傅里叶变换漫反射近红外光谱法采集了94个褐煤样品的Kubelka Munk(KM)光谱数据,同时建立了褐煤的全水分、内水分、挥发分、含硫量、高位发热量、低位发热量和折合率7个指标的偏最小二乘(PLS)定量分析预测模型,并对预测模型进行了验证,验证结果显示:全水分、内水分、挥发分、含硫量、高位发热量、低位发热量和折合率的相对误差分别为9.1%、11%、2.8%、10%、3.4%、2.5%、3.4%,得到了满意的预测效果,基本达到了实际分析的要求;本研究采用近红外光谱分析的方式实现了一种快速分析煤炭品质的新方法,可以替代基于热分析的传统化学分析方法,为工业在线分析煤炭品质论证了可行性。Diffuse refectance infrared fourier transform spectroscopy （DRIFTS） in the nearinfrared （NIR） range is a technique able to determine total moisture, inherence moisture, volatile matter, sulphur content, high calorific power, net calorific power, reduction coefficient in brown coal samples. Spectra from 94 brown coal samples of the same origin （Datong city,Shanxi province,China）were acquired in Kubelka Munk（KM）units and correlated to the above mentioned coal properties using partial least squares regression（PLS）. The maximum absolute relative error was 9.1%, 11%,2.8%, 10%, 3. 4%, 2. 5%, 3. 4% according the above coal properties. The results are good. This research shows the feasibility to assess the coal quality using online analysis by NIR technology.

关 键 词：近红外光谱法 煤炭 水分 挥发分 硫 发热量 

分 类 号：O657.33[理学—分析化学]