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煤炭多组分同步快速分析新方法

2022/05/24 16:50

阅读:532

分享:
应用领域:
能源/新能源
发布时间:
2022/05/24
检测样品:
煤炭
检测项目:
组分分析
浏览次数:
532
下载次数:
参考标准:
GB/T 212-2008; GB/T 213-2008; GB/T 25214-2010

方案摘要:

煤炭是我国重要能源,煤的发热量、灰分等是衡量煤质重要指标。安科慧生生产的单波长X射线荧光光谱仪(HS XRF)与快速基本参数法(FastFP)结合,大幅提升元素分析精度,通过建立先进的数学模型,达到对煤炭中多组分(发热量、总碳、总硫、总氯、总磷、砷、铅、灰分)同步快速检测,样品分析周期缩短到20分钟内,分析成本低,为煤炭的筛选与利用提供可行的快速检测方法。

产品配置单:

分析仪器

安科慧生高灵敏度X射线荧光光谱仪台式机

型号: PHECDA-HE&HES

产地: 北京

品牌: 安科慧生

¥50万 - 100万

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安科慧生便携式高灵敏度XRF重金属分析仪 PHECDA-ECO

型号: PHECDA-ECO

产地: 北京

品牌: 安科慧生

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安科慧生高灵敏度XRF重金属分析仪PHECDA-PRO

型号: PHECDA-PRO

产地: 北京

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方案详情:

煤炭多组分同步快速分析

一、        应用概述

1.png

煤炭是我国重要能源,煤的发热量是衡量煤质重要指标之一,碳是煤中最主要的可燃成分,也是煤中最基本的成分,其含量约占35%~85%,氢是煤中发热量最高的元素,但含量不多,另外煤中氧和硫的含量也会影响煤的发热量。本方法对煤的发热量快速分析是基于HS XRF对煤中发热量元素检测基础上进行的。

煤中不能燃烧的矿物质在燃烧后形成灰分,是煤中的杂质。灰分容易隔绝可燃物与养护剂的接触,使得煤不易充分燃烧,同时灰分的排放也会污染环境,因此准确估计煤中灰分具有重要的实际意义。本方法通过对煤中矿物质元素检测,进一步建立数学模型分析煤灰分含量。

煤中的硫、氯、磷元素会带来空气污染排放,腐蚀燃烧炉等,是煤中的有害元素,采用单波长X射线荧光光谱法,快速定量分析硫、氯、磷等元素含量。

单波长X射线荧光光谱与快速基本参数法大幅提升元素分析精度,通过建立先进的数学模型,达到对煤炭中多组分(发热量、总碳、总硫、总氯、总磷、砷、铅、灰分)同步快速检测,样品分析周期缩短到20分钟内,分析成本低,为煤炭的筛选与利用提供可行的快速检测方法。

IMG_0165.jpgHES.jpg

单波长X射线荧光光谱仪PHECDA系列


二、        方法原理

1)      单波长X射线荧光光谱仪原理

双曲面晚景.png单波长X射线荧光光谱仪(HS XRF)采用全聚焦型双曲面弯晶技术,将X射线光管出射谱中靶材特征射线衍射聚焦到样品一点,大幅降低或消除X射线管出射谱中连续散射线背景对样品元素谱的干扰,提升元素检测信噪比,相对传统XRF检出限降低1-2个数量级,单波长X射线荧光光谱仪实现对微量和痕量元素的检测分析。


2)      快速基本参数法

图片 8.png基本参数法(FP)XRF定量分析的一项重要技术,其通过对X射线荧光物理学明确的物理现象建立基本参数库和数学模型,经过大量计算直接得到样品中各元素的含量,解决了XRF基体效应、元素间吸收增强效应、谱线重叠干扰、探测器各种效应等对定量分析的复杂性和不确定性,实现欠缺标准样品情况下的样品元素定量分析。北京安科慧生研发的快速基本参数法(Fast FP)是全面的基本参数法,在样品适应性、定量精度、扩展性等方面处于优势地位。

 

3)      煤炭组分数学模型

单波长X射线荧光光谱仪(HS XRF)得到的煤炭中碳(C)元素和金属元素的含量,为建立煤炭发热量与灰分数学模型提供可靠的数据。

2.png煤炭工业组分计算模型采用了前馈神经网络(BP Networks)和最小二乘法,通过扫描大量样品,得到元素含量和谱图信息,对大量信息进行主成分分析(PCA),得到有效变量,然后进行机器学习,得到高准确性的数学模型,拟合优度(R²)达到0.99以上。

煤炭工业组分计算模型与Fast FP算法采用数据库的方式深度融合,具有极高的扩展性,可以针对不同煤种进行算法学习,扩展其适应范围。

三、        性能数据

1.标准样品测试对比

单波长X射线荧光光谱仪对煤炭组分标准样品进行测试,测试结果如下表所示:

1)    总碳和硫分

标准样品测试数据如下所示:

1 标样碳(C)、硫(S)元素含量准确性汇总表

样品名称

C(%)

S(%)

标准值

测试值

绝对误差

标准值

测试值

绝对误差

GBW11139

57.2

58.71

1.51

0.6

0.778

0.178

GBW11140

35.16

35.31

0.15

0.48

0.658

0.178

GBW11141

74.6

77.13

2.53

0.3

0.36

0.06

GBW11142

80.52

81.83

1.31

1.17

1.011

-0.159

GBW11143

77.46

76.33

-1.13

2.55

3.079

0.529

GBW11144

75.8

75.48

-0.32

2.62

2.854

0.234

GBW11145

63.32

61.76

-1.56

1.47

1.503

0.033

GBW11146

69.8

67.03

-2.77

2.12

2.375

0.255

GBW11147

58

64.1

6.1

2.01

1.573

-0.437

GBW11149

75.53

68.91

-6.62

0.35

0.442

0.092

GBW11150

69.8

70.62

0.82

3.06

2.761

-0.299

GBW11151

54

54.34

0.34

1.18

0.966

-0.214

GBW11152

62.6

67.11

4.51

3.25

2.728

-0.522

GBW11153

71.37

68.56

-2.81

0.45

0.506

0.056

GBW11154

60.34

58.89

-1.45

0.32

0.335

0.015

 

3.png4.png

1总碳(C)线性图                        2 硫(S)分线性图

2)    灰分和发热量

单波长X射线荧光光谱仪对煤炭中矿质元素 (MgO, Al2O3, SiO2, K2O, CaO, TiO2, Mn, Fe2O3)等和碳(C)、硫(S)等发热元素测定,通过神经网络对大量定值样品的学习建立数学模型,得到可靠的煤中灰分和发热量测试结果。

5.png

3 矿物元素能谱图

 

6.png

4 神经网络计算灰分线性

7.png

5 发热量线性


3)    煤炭微量元素

2 标准样品微量元素准确性

样品名称

Co(ppm)

Ni(ppm)

Cu(ppm)

标准值

测试值

绝对误差

标准值

测试值

绝对误差

标准值

测试值

绝对误差

GBW11156

3.6±0.4

3.399

-0.201

8.2±0.8

8.889

0.689

10±1.2

13.65

3.649

GBW11157

1.5±0.2

2.242

0.742

4.1±0.5

4.293

0.193

9.4±0.9

9.314

-0.086

GBW11158

3.6±0.3

2.561

-1.039

8.1±0.8

6.392

-1.708

4.7±0.4

4.780

0.080

GBW11159

9.2±1

9.144

-0.056

37±4

36.86

-0.137

11±1

11.26

0.256

GBW11160

3.4±0.4

3.955

0.555

8.4±0.9

9.364

0.964

10.1±1.2

9.850

-0.250

 

续表2 标准样品微量元素准确性

样品名称

Pb(ppm)

Mo(ppm)

Sb(ppm)

标准值

测试值

绝对误差

标准值

测试值

绝对误差

标准值

测试值

绝对误差

GBW11156

20±3

18.77

-1.229

2.7±0.4

2.561

-0.139

0.41±0.05

0.397

-0.013

GBW11157

13.9±1.2

12.25

-1.654

2.1±0.2

1.477

-0.623

0.37±0.05

0.565

0.195

GBW11158

4.2±0.5

8.506

4.306

0.61±0.08

1.453

0.843

0.76±0.06

0.788

0.028

GBW11159

20.2±1.6

21.97

1.775

2.4±0.4

2.486

0.086

1.02±0.11

0.889

-0.131

GBW11160

13.3±1.1

10.10

-3.198

1.14±0.18

0.973

-0.167

0.22±0.03

0.140

-0.080

 

续表2 标准样品微量元素准确性

样品名称

Th(ppm)

Cd(ppm)

Se(ppm)

标准值

测试值

绝对误差

标准值

测试值

绝对误差

标准值

测试值

绝对误差

GBW11156

9.5±0.9

10.70

1.196

0.058±0.008

0.0977

0.040

4.2±0.3

4.332

0.132

GBW11157

8.8±0.7

6.754

-2.046

0.086±0.007

0.0123

-0.074

3.4±0.3

3.500

0.100

GBW11158

1.62±0.21

3.467

1.847

0.019±0.004

0.0635

0.045

0.93±0.11

0.930

0.000

GBW11159

9.5±0.9

9.445

-0.055

0.34±0.05

0.211

-0.129

4.2±0.3

3.964

-0.236

GBW11160

6.1±0.6

5.158

-0.942

0.062±0.009

0.181

0.119

3.3±0.4

3.303

0.003

 

2、实际样品

单波长X射线荧光光谱仪(HS XRF)对煤炭样品多组分同步测试,测试结果如下表所示:

3 实际样品灰分、发热量计算值准确性

样品序号

灰分标值

灰分计算值

相对偏差

发热量标值

发热量计算值

相对偏差

1#

38.64

38.53

-0.29%

19.67

20.1

2.16%

2#

36.96

37.43

1.27%

20.52

20.3

-0.95%

3#

39.64

39.05

-1.48%

19.5

19.8

1.68%

4#

34.49

34.55

0.18%

21.06

21.5

2.22%

5#

30.55

30.91

1.17%

23.25

22.9

-1.46%

6#

32.81

32.26

-1.67%

22.12

22.5

1.90%

7#

36.85

36.92

0.20%

20.34

20.6

1.10%

8#

37.6

38.14

1.44%

20.27

20.1

-1.09%

9#

35.19

35.59

1.13%

21.22

21.1

-0.35%

10#

32.32

32.13

-0.60%

22.69

22.5

-0.77%

11#

32.31

33.09

2.43%

22.62

22.2

-1.75%

12#

39.82

40.03

0.53%

19.37

19.3

-0.57%

13#

37.26

36.16

-2.95%

20.4

20.8

1.90%

14#

37.53

37.77

0.63%

20.4

20

-2.01%

15#

36.14

35.14

-2.78%

20.74

21.1

1.67%

16#

37.89

38.58

1.81%

20.02

19.9

-0.77%

 

灰分和发热量的偏差统计图

8.png9.png

7灰分和发热量偏差统计

 

四、     特点优势

1)      准确定量

单波长X射线荧光光谱仪PHECDA系列可以满足95%以上的样品发热量的绝对偏差在200Cal/g95%以上的样品灰分相对偏差在3%以内,满足煤炭发热量和灰分快速检测要求。

2)      快速分析

仅需5分钟即可完成一个煤炭样品的灰分、硫分、微量元素检测,国家标准方法测试得到分析水Mad后,即可测得空气干燥机高位发热量Qgr,ad

3)      消除干扰

Fast FP算法相对传统的经验系数法,具有超高的自适应性,可以自动拟合样品背景信号,扣除噪声,消除矿物效应干扰,减少误差。

4)      操作简便

操作简便,无需消解样品等复杂操作。PHECDA-HES型号配备自动进样,可自动连续测试30个样品。


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