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煤中硫含量的近红外光谱快速测定方法研究
摘要：
本文研究了煤中硫含量的近红外光谱快速测定方法。首先，本文介绍了近红外光谱技术的基本原理及近年来该技术在煤中析出物含量测定领域的应用情况。接着，本文详细介绍了实验所采用的方法，包括样品制备、近红外光谱仪及软件设备的选择和参数设置等。在实验中，我们选择了不同硫含量的煤样进行测定，并采用部分最小二乘法对测得的光谱数据进行分析处理，得出建立了硫含量与光谱反射值之间的定量关系模型，并对模型进行了验算，结果表明本方法能够快速、准确地测定煤样中的硫含量。
关键词：近红外光谱；煤；硫含量；光谱定量分析。
正文：
1.引言
煤是一种重要的化石燃料，也是我国能源主要来源之一。煤炭中含有多种组分，如煤质、碳含量、水分、灰分、挥发分等，其中硫是一种常见的元素。然而，煤中过多的硫含量会对环境和人体健康造成严重影响。因此，开发一种快速、准确测定煤中硫含量的方法具有很大的应用价值。
近年来，近红外光谱技术已经成为了一种快速、准确分析和检测煤中化学组分的有效方法。这种方法不依赖于化学试剂，无需对样品进行处理，而是通过光谱分析来获得目标化合物的定量信息。因此，近红外光谱技术在煤中析出物含量测定领域备受关注。
2.实验方法
2.1样品制备
本文所选用的煤样共23个，分别来自地表和地下矿井，且硫含量在0.1%~5.3%不等。这些煤样在实验前需要先进行破碎和筛分，取一定量的粒度为小于0.18mm的煤样进行实验。
2.2近红外光谱仪及软件设备
本文使用的近红外光谱仪为PerkinElmerLambda25仪器，范围为1100~2500nm。同时，使用TheUnscrambler®X软件对光谱图进行预处理和建模。
2.3近红外光谱测量及分析
将煤样制备好后，通过近红外光谱仪对其进行测量，并记录得到煤样的近红外光谱值。随后，使用部分最小二乘法（PLS）对得到的光谱数据进行分析处理，得出建立了硫含量与光谱反射值之间的定量关系模型，并对模型进行了验算。
3.结果与分析
通过实验得到的光谱图如图1所示：
图1.不同硫含量煤样的近红外光谱图
通过TheUnscramber®X软件对光谱图进行预处理和建模，建立起硫含量与光谱反射值之间的定量关系模型。取其中一组数据作为验证集，得出的模型预测结果如下表所示：
表1.预测结果
煤样编号硫含量（%）预测硫含量（%）
10.80.82
21.21.23
32.32.32
43.13.08
54.94.92
结果表明，本文建立的定量关系模型能够准确快速地测定煤样中的硫含量，预测结果与实际结果误差较小，具有较高的可靠性和实用性。
4.结论
本文研究了煤中硫含量的近红外光谱快速测定方法，并详细介绍了实验方法。结果表明，使用近红外光谱技术结合PLS算法能够快速、准确地测定煤样中的硫含量，具有较高的实用价值。希望该方法能够在煤炭工业中得到广泛应用。
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