一种近红外光谱原理分析煤质的方法
专利汇可以提供一种近红外光谱原理分析煤质的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于 近红外 光谱 原理分析 煤 质的创新方法，应用于持续输煤情况下定时采制煤样，进行煤质实时多成分分析，包括以下步骤：S1、人工化验；S2、 近红外光谱 分析；S3、求近红外光谱分析平均值；S4、求校正系数；S5、校正系数补偿。本发明方法具有近距离、短时差、频校正、勤更新的特点，该方法将输煤带自动采集的煤样进行人工取样化验，以其化验数据作为基准，然后将人工化验值、仪器分析值和校正系数值结合，计算出当前煤料准确的近红外光谱分析数据，大大减少了传统人工分析方法繁琐的操作步骤，提高了分析效率和分析结果的准确性。，下面是一种近红外光谱原理分析煤质的方法专利的具体信息内容。
1.一种近红外光谱原理分析煤质的方法，应用于输煤带定时采制煤样，进行煤质实时多成分分析，其特征在于:
包括以下步骤：
S1、人工化验：
在每个运行班工作结尾时，输煤带上的煤进行自动采制煤样，进行化验，得到人工化验发热量、挥发分、灰分、水分数据，分别计为HV、HQ、HA、HM；
S2、近红外光谱分析：
在运行班内对所取煤样进行全过程光谱分析，一个运行班中分为m个时间单元，对每个时间单元进行n次近红外光谱分析，得到其发热量、挥发分、灰分、水分数据，分别计为FV1、FQ1、FA1、FM1 ，FV2、FQ2、FA2、FM2，…，FVmn、FQmn、FAmn、FMmn；
S3、求近红外光谱分析平均值：
求得运行班内红外光谱分析之发热量、挥发分、灰分、水分数据平均值，计为FV、FQ、FA、FM ；
S4、求校正系数：
将人工化验值与近红外光谱分析平均值求差，得到煤质校正系数，计为HFV、HFQ、HFA、HFM；
S5、校正系数补偿：
在下一个运行班内，持续进行全过程近红外光谱分析，在每次的近红外光谱分析值基础上补偿上一个运行班计算的校正系数，即为当下准确的煤质近红外光谱分析数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个运行班为6小时，一个时间单元为
6分钟。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S2步骤中，在一个时间单元内对煤样进行
180次近红外光谱分析。
一种近红外光谱原理分析煤质的方法
技术领域
背景技术
中含氢基团（O-H、N-H、C-H）振动的合频和各级倍频的吸收区一致，通过扫描样品的近红外光谱，可以得到样品中有机分子含氢基团的特征信息，而且利用近红外光谱技术分析样品
具有方便、快速、高效、准确和成本较低，不破坏样品，不消耗化学试剂，不污染环境等优点，因此该技术受到越来越多人的青睐。
发明内容
质实时多成分分析，包括以下步骤：
S1、人工化验：
在每个运行班工作结尾时，输煤带上的煤进行自动采制煤样，进行化验，得到人工化验
发热量、挥发分、灰分、水分数据，分别计为HV、HQ、HA、HM；
S2、近红外光谱分析：
在运行班内对所取煤样进行全过程光谱分析，一个运行班中分为m个时间单元，对每个
时间单元进行n次近红外光谱分析，得到其发热量、挥发分、灰分、水分数据，分别计为FV1、FQ1、FA1、FM1，FV2、FQ2、FA2、FM2，…，FVmn、FQmn、FAmn、FMmn；
S3、求近红外光谱分析平均值：
求得运行班内红外光谱分析之发热量、挥发分、灰分、水分数据平均值，计为FV、FQ、FA、FM ；
S4、求校正系数：
将人工化验值与近红外光谱分析平均值求差，得到煤质校正系数，计为HFV、HFQ、HFA、
HFM；
S5、校正系数补偿：
在下一个运行班内，持续进行全过程近红外光谱分析，在每次的近红外光谱分析值基
础上补偿上一个运行班计算的校正系数，即为当下准确的煤质近红外光谱分析数据。
样进行人工取样化验，以其化验数据作为基准，然后将人工化验值、仪器分析值和校正系数值结合，计算出当前煤料准确的近红外光谱分析数据，大大减少了传统人工分析方法繁琐
的操作步骤，提高了分析效率和分析结果的准确性。
具体实施方式
请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述
所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。
S1、人工化验：
定每个运行班为6个小时，在每个运行班工作结尾时，输煤带上的煤进行自动采制煤
样，进行人工化验，得到人工化验发热量、挥发分、灰分、水分数据，分别计为HV、HQ、HA、HM；
S2、近红外光谱分析：
将每个运行班6小时平均分为60个时间单元，即，每个时间单元为6分钟，在单元时间6
分钟内对煤样进行180次近红外光谱分析，得到其发热量、挥发分、灰分、水分数据，分别计为FV1、FQ1、FA1、FM1，FV2、FQ2、FA2、FM2，…，FV180、FQ180、FA180、FM180；具体的说，在每个单元时间内对输送带上的煤料进行采样、破碎、缩分后并进行180次近红外光谱分析；
S3、求近红外光谱分析平均值：
将运行班内的近红外光谱分析之发热量、挥发分、灰分、水分数据进行平均求得的平均
值，计为FV、FQ、FA、FM ；
S4、求校正系数：
将人工化验值与近红外光谱分析平均值求差，得到煤质校正系数，计为HFV、HFQ、HFA、
HFM；
S5、校正系数补偿：
在下一个运行班内，持续进行全过程近红外光谱分析，在每次的近红外光谱分析值基
础上补偿上一个运行班计算的校正系数，即为当下准确的煤质近红外光谱分析数据。
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