[发明专利]一种掺杂掺假煤炭的近红外光谱识别方法

摘要

本发明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。

主权项

一种同时检测煤炭中7项指标并识别煤炭是否掺杂掺假的方法，其特征在于，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.用数字光栅近红外漫反射仪扫描收集所述煤炭样品的光谱数据和曲线；将收集到的样品原始光谱按照将峰型和变化趋势相同或接近的图谱合在一起的方式，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；S03.对步骤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数字光栅近红外漫反射仪的进样器，不需称样，启动扫描键，采用数字光栅系统进行扫描，数字光栅近红外漫反射仪自动记录存储样品光谱，将所得待测煤炭样品的光谱与用数字光栅近红外漫反射仪扫描收集的不同煤种的标准煤炭样品的近红外原始光谱进行比较，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；所述检测模型的建立方法包括以下步骤：S031.GH值分析：采用主成分分析法对Y型原始光谱、W型原始光谱、P型原始光谱和X型原始光谱分别进行聚类分析，将所述GH值大于3.0的样品剔除后，用GH值小于3.0的样品集分别建立相应类型谱图的检测模型；S032.计算步骤S031所述检测模型的SEC值和RSQ值；S033.对检测模型进行评价实验确定最佳检测模型；其中，具有最低SECV值和最高1‑VR值的检测模型判定为最佳检测模型。