近紅外光譜（Near Infrared，NIR）技術(shù)是一種基于分子振動光譜的快速檢測手段，其檢測波長范圍為 780~2500 nm，對應(yīng)分子中 C-H、O-H、N-H 等含氫基團(tuán)的倍頻與合頻振動吸收。煤炭的熱值、水分、灰分、揮發(fā)份、硫分等核心參數(shù)，均與煤中特定化學(xué)組分或物理結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。近紅外光譜通過捕捉這些組分的特征吸收信號，結(jié)合化學(xué)計量學(xué)模型，可實(shí)現(xiàn)多參數(shù)的同步、快速、無損檢測。

一、 水分（H2O）：基于 O-H 基團(tuán)的特征吸收

煤炭中的水分以游離水和結(jié)合水兩種形式存在，其檢測原理是近紅外光譜對O-H 基團(tuán)的特異性識別。

1. 分子振動機(jī)制：水分子的 O-H 鍵在近紅外區(qū)域會產(chǎn)生強(qiáng)烈的倍頻與合頻吸收，主要特征吸收峰位于 1450 nm（O-H 合頻） 和 1940 nm（O-H 倍頻） 附近。煤中水分含量越高，O-H 基團(tuán)的濃度越高，對應(yīng)特征峰的吸光度越強(qiáng)。

2. 定量模型邏輯：通過采集不同水分含量煤炭樣品的近紅外光譜，建立吸光度與實(shí)際水分含量（國標(biāo)烘干法測定值）的數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián)模型。檢測時，未知樣品的光譜信號輸入模型，即可快速計算出水分含量。

3. 技術(shù)優(yōu)勢：無需樣品預(yù)處理，可穿透煤樣表層，避免游離水蒸發(fā)對檢測結(jié)果的影響，響應(yīng)速度可達(dá)秒級，適配在線檢測場景。

二、 灰分：基于基體效應(yīng)的間接關(guān)聯(lián)分析

1. 灰分是煤炭燃燒后殘留的無機(jī)礦物殘?jiān)饕煞职?/span> SiO?、Al?O?、CaO 等，這類無機(jī)礦物在近紅外區(qū)域無直接特征吸收峰，因此近紅外技術(shù)采用間接關(guān)聯(lián)法檢測灰分。

2. 關(guān)聯(lián)機(jī)制：煤中灰分與有機(jī)組分（碳、氫、氧）的含量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系 —— 灰分越高，有機(jī)基團(tuán)（C-H、O-H）的相對含量越低。近紅外光譜可通過檢測煤中有機(jī)基團(tuán)的總吸收強(qiáng)度，間接反映灰分含量；同時，部分無機(jī)礦物會與煤中有機(jī)質(zhì)形成氫鍵或絡(luò)合物，改變有機(jī)基團(tuán)的振動頻率，使特征峰發(fā)生位移或強(qiáng)度變化，這一 “基體效應(yīng)" 也可作為灰分檢測的輔助信號。

三、 揮發(fā)分：基于有機(jī)官能團(tuán)的組分協(xié)同分析

揮發(fā)分是煤炭在隔絕空氣條件下加熱分解出的氣態(tài)產(chǎn)物，主要成分為甲烷、烯烴、芳烴等有機(jī)物，其含量與煤中脂肪族 C-H、芳香族 C-H的含量直接相關(guān)。

1. 光譜關(guān)聯(lián)原理：

a) 脂肪族 C-H 基團(tuán)的特征吸收峰位于 1730 nm、2300 nm 附近，對應(yīng)煤中烷烴、烯烴等易揮發(fā)組分；

b) 芳香族 C-H 基團(tuán)的特征吸收峰位于 1660 nm、2270 nm 附近，對應(yīng)煤中芳香烴類揮發(fā)組分。揮發(fā)份含量越高，上述官能團(tuán)的特征吸收信號越強(qiáng)。

2. 模型校準(zhǔn)方法：以國標(biāo)方法（GB/T 212）測定的揮發(fā)分數(shù)據(jù)為參照，將光譜數(shù)據(jù)與揮發(fā)份含量進(jìn)行多元線性回歸，構(gòu)建預(yù)測模型。模型需考慮煤的變質(zhì)程度 —— 低變質(zhì)程度的褐煤揮發(fā)份高，脂肪族 C-H 吸收峰顯著；高變質(zhì)程度的無煙煤揮發(fā)份低，芳香族 C-H 吸收峰占主導(dǎo)。

四、 熱值：基于有機(jī)組分的能量等效關(guān)聯(lián)

煤炭熱值（發(fā)熱量）是指單位質(zhì)量煤燃燒釋放的熱量，其本質(zhì)由煤中碳、氫、氧等有機(jī)組分的含量決定，近紅外技術(shù)通過組分 - 熱值關(guān)聯(lián)模型實(shí)現(xiàn)檢測。

1. 能量關(guān)聯(lián)邏輯：煤的熱值與碳含量呈正相關(guān)，與氧含量呈負(fù)相關(guān)（氧為助燃元素，不直接貢獻(xiàn)熱量）。近紅外光譜可通過以下方式間接計算熱值：

a) 檢測脂肪族 C-H、芳香族 C-H 的吸收強(qiáng)度，推算煤中碳、氫的總含量；

b) 檢測 O-H 基團(tuán)吸收強(qiáng)度，推算氧含量；

c) 結(jié)合經(jīng)驗(yàn)公式（如 Dulong 公式：Q=339C+1030H?109(O?S)），將組分含量轉(zhuǎn)化為熱值。

2. 模型優(yōu)化策略：直接建立光譜吸光度與國標(biāo)氧彈法測定熱值的定量模型，比通過組分間接計算更精準(zhǔn)。通過引入煤種分類變量，針對不同煤種建立專屬子模型，可將熱值檢測誤差控制在 ±100 kJ/kg 以內(nèi)，滿足工業(yè)應(yīng)用要求。

五、 硫分：基于含硫基團(tuán)的特征識別與間接關(guān)聯(lián)

煤炭中的硫分以有機(jī)硫（如硫醇、硫醚）和無機(jī)硫（如黃鐵礦硫、硫酸鹽硫）兩種形式存在，近紅外技術(shù)對不同形態(tài)硫的檢測原理有所差異。

1. 有機(jī)硫的直接檢測：有機(jī)硫中的 S-H 鍵在近紅外區(qū)域存在特征吸收峰，位于 1520 nm、2180 nm 附近，通過捕捉該信號可直接定量有機(jī)硫含量。但煤中有機(jī)硫占比通常較低，特征峰信號較弱，需通過光譜預(yù)處理（如多元散射校正、一階導(dǎo)數(shù)）增強(qiáng)信號。

2. 無機(jī)硫的間接關(guān)聯(lián)：黃鐵礦硫（FeS2）、硫酸鹽硫（CaSO4）等無機(jī)硫在近紅外區(qū)域無特征吸收，需通過間接關(guān)聯(lián)法檢測 —— 無機(jī)硫含量與煤中灰分、鐵元素含量存在一定相關(guān)性，結(jié)合灰分檢測模型與硫分的協(xié)同關(guān)系，可實(shí)現(xiàn)無機(jī)硫的估算。

六、 近紅外檢測煤炭多參數(shù)的核心優(yōu)勢與應(yīng)用場景

近紅外光譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)煤炭多參數(shù)同步檢測的核心優(yōu)勢在于快速、無損、多指標(biāo)聯(lián)測，單次檢測可同時輸出熱值、水分、灰分、揮發(fā)份、硫分等數(shù)據(jù)，檢測時間僅需數(shù)秒至數(shù)十秒，適配煤炭開采、選煤廠、火電、煤化工等場景的在線檢測需求。

相較于傳統(tǒng)離線檢測方法，近紅外技術(shù)無需試劑、無廢棄物產(chǎn)生，且可實(shí)現(xiàn)原位在線監(jiān)測，避免人工取樣帶來的誤差，為煤炭品質(zhì)的實(shí)時管控與智能化生產(chǎn)提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。西派特（北京）科技的 HF-2600 系列近紅外在線分析儀，正是基于上述原理，通過優(yōu)化光譜采集模塊與化學(xué)計量學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)了煤炭多參數(shù)的高精度在線檢測，助力行業(yè)降本增效。