摘要：为进一步探究更为快速和准确的煤炭灰分分析工作，研究人员结合具体实际案例，应用γ射线吸收法原理，构建煤质灰分快速检测系统，实现对煤质灰分的在线检测。从实际检测结果来看，该检测系统能够取得相对较为精准的检测结果，预计将在后续工作中得以进一步推广应用。
关键词：煤质灰分,灰分检测,快速检测技术
0引言
煤炭是火力发电厂运行必不可少的一类物资，其性能指标对于火力发电厂的运行效率有着直接的影响，为准确判定其性能指标，对煤质灰分进行检测则是不可或缺的一个步骤。鉴于以往的灼烧法等方法已经较为落后，因此需要在已有经验的基础上，进一步探究煤质灰分快速检测技术，从而快速准确地获得的煤炭灰分的具体数据，以此作为火力发电厂运行调整的重要参考依据。
1案例概况
某小型燃煤发电厂应用一台功率为600 MW的燃煤汽轮发电机组，主要承担对附近部分工业企业电气设备的供电任务。在以往的煤质灰分检测工作中，电厂的检测人员通常采用传统的燃烧法来检验煤质的灰分。接下来以一定的速度将马弗炉加热至820℃,并进行灼烧处理。这个过程会持续进行，直到煤样完全灰化并灼烧到质量恒定为止。在这个过程中，煤样中的可燃物质会被燃烧掉，而无机物质则会转化为灰分。一旦煤样完全灰化并灼烧到质量恒定，检测人员就会通过计算残留物的质量占煤样质量的质量分数，得出煤样的灰分质量分数w（A）。计算公式（1）如下：
式中：m为称取的一般分析试验煤样的总质量，g；m1为灼烧后残留物的质量，g。
根据该方法可知，以往该发电厂采用的灰分检测方法并非在线检测方法，滞后性较为突出，且只能对灰分总体情况进行检测，无法对灰分当中的具体成分进行检测。近期区域内受电的工业企业普遍反映电气设备运行不稳，经过根本原因分析法分析后，确定问题为灰分检测出现偏差导致煤质不稳定，进而造成供电系统存在不稳定现象。针对此类问题，该厂技术部门决定对既有的煤炭灰分检测工作模式进行全面优化。
2煤质灰分快速检测技术应用要点分析
2.1检测装置整体设计
在本次检测装置的整体设计中，本文采用了基于γ射线吸收法原理的技术，实现了对灰分总量与具体灰分类型的较为精准测定。这种方法通过测量γ射线在煤流中的吸收程度来推算出灰分的含量和类型，从而提供了一种非接触式的测量方式。为了适应复杂条件下的煤流，本文在装置中内置了调整模块。通过这种方式，我们可以更好地应对不同煤质、湿度、温度等因素的影响，从而提高了装置的适用性和可靠性。其中，整个运行流程如图1所示[1-2]。
在设计过程中，充分考虑了设备的实际应用环境和使用便捷性，其装置结构如图2所示。检测仪器被安装在电厂入炉主皮带的上方，以便能够准确监测到输送带上的物料情况。检测仪器由电控箱控制，电控箱作为核心控制单元，负责接收和处理来自检测仪器的信号，并将指令传递给柜机。电控箱的设计考虑了抗震性能和电磁兼容性，以确保在复杂的工业环境中稳定运行。
柜机内部配备了接口机、工控机和显示器等模块。接口机负责收集和处理来自检测仪器的各类信号，并将其转换为标准格式，方便后续数据处理和分析。工控机作为系统的计算和控制核心，执行各种复杂的算法和逻辑操作，确保系统的稳定性和高效性。通讯线路是连接各个模块的关键部分，通过可靠的通讯线路，实时数据被传输至展示台中。通过展示台，用户可以实时查看和分析各类检测数据，掌握设备运行状态，并根据需要进行调整和优化。
2.2装置主要运行流程
基于图2的装置整体结构，在电源启动之后，检测装置会立即开始工作。它会发射出低能γ射线，这些射线具有特定的能量和波长。当这些射线穿过煤炭时，它们会与煤炭中的原子核发生相互作用，导致射线的能量发生变化。接下来，这些经过散射的γ射线会被碘化钠闪烁探测器捕捉到。闪烁探测器是一种高灵敏度的探测器，它可以将γ射线的能量转化为可见光信号。
然后，探测器会将每个闪烁事件的强度转换为计数值。这些计数值代表了不同能量级别的γ射线的数量。通过统计这些计数值，可以得出不同能量级别的γ射线在煤炭中的分布情况。微处理器会根据预设的算法对这些计数值进行分析和计算，从而得出整体灰分值以及各项细分指标。针对灰分中各种元素的检测，其主要是基于γ射线对不同元素组分的作用效应不同（也即各个元素原子对γ射线的质量吸收系数不同）来实现的，具体如图3所示。
根据图3中的曲线可知，由于本次选用的是能量在100 keV以下的低能γ射线，因此各种元素的质量吸收系数差异较高，产生的光电效应也不同，以此实现对各种元素及其组分含量的测量。
2.3测试装置校正
为确保本次测试装置具有较高准确性，以避免灰分中的部分无机盐对整体灰分检测造成影响，在正式测试开始前，增设校正步骤。在Excel中，利用散点图功能进行初步的线性分析。若发现有明显偏离线性关系的数据点，即不遵循线性趋势，将重新取样该特定煤样。再一次进行仪器的标定和该煤样的灰分化验，并将这些新数据输入到Excel中。重复上述操作，不断反复直到所有5组数据在散点图中呈现出明显的线性关系为止[3-4]。
3应用效果与讨论
在上述煤质灰分快速检测技术设计工作全部完成后，为检验其实际应用效果，对该发电厂某一批次煤炭材料进行检测，首先对光谱图进行分析，得到分析结果如图4所示。
通过对比光谱图与元素波长对照关系表，我们确认了光谱图与主要元素的对应关系。同时发现了基体辐射谱线的存在，这是因为激光激发物质形成等离子体光谱时受到了基体效应的影响，原子间的相互干扰导致了二次激发或黑体辐射，从而降低了光谱图的稳定性。为了解决这种干扰问题，我们可以引入解谱算法。
在先前的元素测量中发现煤炭中除了碳之外，硅、铝、铁和钙是煤质灰分的重要成分。这些元素的测定结果对于判断灰分指标至关重要[5]。此外，煤炭中还含有少量的钾、钠等碱金属元素。由于这些元素在燃烧过程中容易损伤锅炉，因此我们需要准确地检验它们的含量。基于以上分析，我们确定将上述元素作为检测内容。
为此，对比传统检测模式、优化后检测模式和第三方专业机构检测数据，以此进行分析，分析结果如表1所示。
根据表1中的数据对比可见，相较于传统检测模式数据而言，优化后的检测模式数据更接近于第三方专业机构所获取的检测数据，且差异较小，这表明本次建立的煤质灰分快速检测技术在准确性方面基本符合预期要求，预计其具有一定的应用价值。
在此基础上，为进一步探究本次建立的快速检测技术的准确性，同时引入传统模式下的单元分析（即针对峰强和峰面积的分析）方法、多元分析方法（下简称PLS方法）进行对比，以分析不同测定方法下的误差。通过误差分析后，得到测试结果如图5所示。
根据图5可知，相较于传统的分析方法而言，本次建立的快速检测技术在测定结果的准确性方面相对较为突出，偏差值（图左侧）和相对偏差（图右侧）均明显减小，由此可推断出，本次建立的快速检测方法能够有效突破部分无机盐对灰分检测准确性存在的影响，同时也可初步判断这种技术对复杂条件下的煤质灰分检测也将具有一定的适应能力。
4结语
基于γ射线吸收法原理构建的煤质灰分快速检测系统，实现了对灰分总量与具体类型的精准测定。该系统通过合理的装置设计，包括内置调整模块以适应复杂条件，以及准确的运行流程，如发射γ射线、探测器捕捉散射射线并转换为计数值，再经微处理器分析计算得出结果，同时通过校正步骤确保准确性。应用效果显示，优化后的检测模式数据与第三方专业机构数据接近，且在准确性方面优于传统检测模式，还能有效突破部分无机盐对检测准确性的影响，对复杂条件下的煤质灰分检测有一定适应能力。
参考文献
[1]倪浩然，周清，朱秋阁，等.样本量对激光诱导击穿光谱技术在煤质灰分检测的影响研究[J].煤炭加工与综合利用，2022（12）：86-91.
[2]马平，赵俊达，石鹏.安全型煤质检测技术在上湾采样系统的应用[J].煤炭加工与综合利用，2022（8）：85-88.
[3]赵辉.煤炭灰分在线检测技术的应用现状及发展前景[J].煤炭加工与综合利用，2022（4）：79-82.
[4]高佳玺.煤质在线检测技术发展与应用研究[J].山西化工，2022，42（1）：51-52.
[5]吴宝杨，苏宏刚，李勇.快速分析技术在煤质检测中的应用[J].冶金管理，2022（1）：34-36.
文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/ligonglunwen/80801.html
