【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、石炭の水分値推定方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、石炭の水分値の測定方法としてはＪＩＳに定められたものがある。 すなわち、恒温試料（飽和食塩水上で平衡になるまで放置）１ｇを１０７±
２℃で６０分加熱乾燥したときの減量を水分値として測定する方法である。 ただし、試料は６０メッシュ以下の粉末（２５０μｍ以下の粉末）とする。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記した従来技術では、正確な測定を行うことはできるが、手間と時間（例えば、１時間）がかかるといった問題があった。

【０００４】本発明は、上記問題点を除去し、近赤外分光スペクトルの測定と、回帰モデルの利用により、石炭の水分値を迅速・簡便に推定することができ、プロセスコントロール用のオンラインモニターや、オンライン分析が可能で、しかも採掘現場で使用可能な簡易で迅速な分析を行うことができる石炭の水分値推定方法を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達成するために、 〔１〕石炭の水分値推定方法において、光源からの入射光を石炭に照射し、近赤外分光スペクトルの測定を行い、この測定情報に基づいて回帰モデルを用い、石炭の水分値を推定することを特徴とする。

【０００６】〔２〕上記〔１〕記載の石炭の水分値推定方法において、前記近赤外分光スペクトルの測定は、光源からの入射光の反射光又は透過光を光検出器で検出し、近赤外スペクトル採取装置により、波長対吸光度のグラフを採取することにより行うことを特徴とする。

【０００７】〔３〕上記〔１〕記載の石炭の水分値推定方法において、前記石炭は６０メッシュ以下の粉末であることを特徴とする。

【０００８】〔４〕上記〔１〕記載の石炭の水分値推定方法において、前記回帰モデルはＰＬＳ回帰モデルであることを特徴とする。

【０００９】〔５〕上記〔１〕記載の石炭の水分値推定方法において、推定時間を１分未満とし、オンライン分析を可能にすることを特徴とする。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態について説明する。

【００１１】図１は本発明の実施例を示す石炭の水分値推定システムの模式図である。

【００１２】この図において、１は石炭粉末、２は試料カップ、３は光源、４は入射光、５は出射光、６は出射光検出器、７はＮＩＲスペクトル（波長１１００〜２５
００ｎｍ）採取装置、１０は石炭水分値推定処理装置である。

【００１３】この石炭水分値推定処理装置１０は、ＣＰ
Ｕ（中央演算処理装置）１１、バス１２、回帰モデル記憶装置１３、回帰モデル記憶装置のインターフェース（メモリ駆動回路）１４、入力装置１５、出力装置（表示装置、プリンタ等）１６、出力装置のインターフェース１７、ＮＩＲスペクトル情報を取り込む入力インターフェース１８などから構成されている。

【００１４】図１に示すように、まず、石炭粉末（６０
メッシュ以下）１を１〜３ｇ程度試料カップ２に詰めるか、あるいは押し固めて、光源３からの入射光４を石炭粉末１に照射して、反射した出射光５を出射光検出器６
で検出して、その検出器６に基づいてＮＩＲスペクトル（波長１１００〜２５００ｎｍ）を採取する。 つまり、
試料としての石炭粉末１による近赤外光の反射又は透過光を検出し、ＮＩＲスペクトル採取装置７により、波長対吸光度のグラフを採取することにより、ＮＩＲスペクトルを得る。

【００１５】その採取されたＮＩＲスペクトルに基づいて、予め石炭水分値推定処理装置１０の回帰モデル記憶装置１３に予め入力装置１５から記憶しておいた回帰モデルにより石炭水分値推定値算出装置１０でその水分値を算出し推定する。

【００１６】ここで、回帰モデルとは、一言でいえば、
測定スペクトルと水分値の対応関係を数値化したものである。 そして、スペクトルから水分値を推定するためのベクトル（回帰ベクトル）を、測定したスペクトルに乗ずると、推定値が算出される。

【００１７】ｙ×Ｍ＝Ｗater ここで、ｙ：回帰ベクトル Ｍ：測定スペクトル このように、回帰モデルを測定スペクトルに乗ずると、
水分の推定値が得られる。

【００１８】ここで、回帰の方法について述べると、一般に近赤外吸収スペクトルでは、同一の化学構造、感応基に起因する多数の吸収バンドが複雑に重畳している。
そこで、ここでは、ＰＬＳ回帰モデルを用いた。 このモデルは、互いに従属性を持つスペクトルの回帰における問題（多重共線性）と、回帰モデルにおける試料数と変数の個数の問題（重回帰では変数よりも試料数が多いことが要求される）を同時に解決できる特徴を持っている。

【００１９】なお、スペクトルは必要に応じて平均化処理あるいは１次微分、２次微分等の前処理を行う。 推定値の算出には、これらの前処理を考慮し、必要に応じて平均値を加える等の計算を行う。

【００２０】ＰＬＳ回帰モデルでは、従属変数をｙ（例えば水分測定値）、独立変数をｘ（スペクトルデータ）
とすると、ｘの情報の一部を潜在変数ｔを通して表現し、ｙとｔの相関を大きくしながらｔの分散を大きくし、ｘに含まれる情報をなるべく多量に用いるような条件を求める。

【００２１】なお、回帰モデルとしては、ＰＬＳ回帰モデルに限定されるものではなく、線形重回帰、主成分回帰、フーリェ変換回帰、ニューラルネットを用いることも可能である。

【００２２】ところで、水分値の回帰モデルとは、多数のスペクトルから得られた、回帰ベクトルのことである。

【００２３】図２は本発明の実施例を示す回帰ベクトルを示す図である。 図２において、横軸は波長（ｎｍ）、
縦軸はスペクトル強度である。

【００２４】ここでは、二次微分の前処理が行われており、下に出ているピーク（１５０８ｎｍ、１８９８〜１
９０２ｎｍ、１９３８ｎｍ、２２２０ｎｍ、２２４４ｎ
ｍ、２３８２ｎｍ）が重要である。 これらの波長のピークが、この回帰ベクトルに大きな寄与をしているピークになる。 二次微分しているので、生のスペクトルデータのうち、わずかなショルダーピーク（肩ピーク）等を強調化して捉えることができる。

【００２５】多数のスペクトルから得たモデルの信頼性を検証する方法として交差検証がある。 すなわち、一般に、重回帰のような方法で、特定の値を推定する場合、
パラメータの個数が多いほど、その回帰モデルは、見かけ上良好な推定値を出すようになるが、実際の試料で推定してみると、良好な結果が得られないことがある。 つまり、過剰なフィッテイングになっていることがある。

【００２６】そこで、この問題を避けて妥当な回帰モデルを得るために、例えば試料が２０個あるとすると、その中から１個だけ除いた１９個の試料で回帰モデルを作り、除いた１個の水分値を推定する。 これを残りの１９
個の試料について繰り返し行って、各試料の実測値との偏差の二乗和を算出したものがＳＥＶ（Ｓｔａｎｄａｒ
ｄ Ｅｒｒｏｒ ｏｆ Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）と呼ばれるものである。

【００２７】従って、このＳＥＶ値が０に近いほど、優れた回帰モデルということになる。

【００２８】このように１つずづ（場合によっては２
つ、３つ、それ以上除いてもよい）除いて、信頼性の高い回帰モデルを作成する方法を交差検証方法と呼んでいる。

【００２９】以下、上記事項を踏まえて具体例について説明する。

【００３０】本発明で用いる近赤外スペクトルは、物質の透過能力が高いことから、石炭は塊のままでも測定可能である。 しかしながら、前処理（粉砕、縮分）をしないと代表値が得られないので、粉砕した粉末（１００メッシュ以下）を、そのままカップに入れて測定した。 使用した石炭は、ペンシルバニア州立大学のコールバンクより入手した１８種類の石炭で、水分は１．１〜１３．
２％の範囲である。 １８種類の得られた石炭スペクトルのうち１１００〜２５００ｎｍの領域のスペクトルから水分値（％）の回帰モデルを作成したところ、交差検証にてＳＥＶ＝０．４４９８％の結果が得られた。

【００３１】図３は本発明の実施例を示すスペクトルの波長と推定値のクロスチェック特性図であり、横軸は測定された水分値（ｗｔ％）、縦軸は推定水分値（ｗｔ
％）を示している。

【００３２】この図のように、スペクトルの吸光度から回帰モデルによって推定した水分値と実測した水分値をプロットしたグラフを用いて、実測値と推定値がびったり一致すれば、４５°のライン上に全てのプロットがのっかかる。 従って、ラインからのずれの程度をチェックすることができる。

【００３３】図４は測定値対推定残差を示す図であり、
横軸は測定された水分値（ｗｔ％）、縦軸は推定残差（ｗｔ％）を示している。 図３からかなり良好な対応関係が見出せる（Ｒ ² ＝０．９８０２）。

【００３４】また、図４から、推定残差のバラツキはランダムであることが分かる。 この回帰モデルから、９５
％信頼区間は±０．９０％程度と推定できた。 縦軸推定残差；これはスペクトルを用いて水分値推定した場合の実験水分値との差であり、エラーと考えられる。

【００３５】Ｒ ² ：重相関係数であり、相関係数Ｒの二乗であるから、より厳しい評価値となる。 ０から１の間の数値となる。

【００３６】信頼区間：例えば、水分値が１．５％と推定した際に、９５％信頼区間が±０．３％と言えば、
１．５％±０．３％の領域に９５％の試料が存在するということになる。 誤差が正規分布していることを仮定して、推定値がどの程度の信頼性をもっているかを示す指標である。

【００３７】図３から明らかなように、本発明による推定がかなり良く測定値と一致していることがわかる。

【００３８】（Ｒ ^e ＝０．９８０２） また、図４から、推定誤差がランダムでもあることがわかる。

【００３９】なお、上記実施例では、図１に示すように、光源３からの入射光４を石炭粉末１に照射して、反射した出射光５を出射光検出器６で検出するように構成したが、図５に示すように、光源３からの入射光４を押し固めた石炭粉末８を透過させて、その透過光９を出射光検出器６で検出するように構成してもよい。

【００４０】また、石炭粉末は６０メッシュ以下に限定するものではなく、種々のサイズにすることができる。

【００４１】なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々の変形が可能であり、これらを本発明の範囲から排除するものではない。

【００４２】

【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明によれば、近赤外分光スペクトルの測定と、回帰モデルの利用により、石炭の水分値を迅速・簡便に推定することができ、オンライン分析や、携帯型の簡易分析方法として、その効果は著大である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例を示す石炭の水分値推定システムの模式図である。

【図２】本発明の実施例を示す回帰ベクトルを示す図である。

【図３】本発明の実施例を示すスペクトルの波長と推定値のクロスチェック特性図である。

【図４】測定値対推定残差を示す図である。

【図５】本発明の他の実施例を示す石炭の水分値推定システムの模式図である。

【符号の説明】

１ 石炭粉末 ２ 試料カップ ３ 光源 ４ 入射光 ５ 出射光 ６ 出射光検出器 ７ ＮＩＲスペクトル採取装置 ８ 押し固めた石炭粉末 ９ 透過光 １０ 石炭水分値推定処理装置 １１ ＣＰＵ（中央演算処理装置） １２ バス １３ 回帰モデル記憶装置 １４ 回帰モデル記憶装置のインターフェース（メモリ駆動回路） １５ 入力装置 １６ 出力装置（表示装置、プリンタ等） １７ 出力装置のインターフェース １８ ＮＩＲスペクトル情報を取り込む入力インターフェース