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煤炭质量是煤炭能源应用的基石,贯穿开发、利用的全过程。传统采制化分析方法通过采样、制样、化验3 道工序测定10 余项煤质指标,并以1 g 煤样得到的结果代表1 列车(约4 320 t) 煤炭质量。整个过程需约10 人、10 套设备协同操作,耗时长达24 h,检测成本高,存在数据失真风险大和反馈滞后等问题,严重影响了煤炭洗选、储、运、销等各环节的工作效率。煤质在线无损检测可提升检测的时效性与代表性。针对煤质快检技术,国内外学者开展了大量研发工作,形成了如中子活化、双能伽马射线、X射线吸收和近红外光谱等检测技术,但由于检测精度不高或存在放射源安全隐患等问题,一直未能实现大规模的商业化应用。因煤炭生产加工、储、运、销等过程中检测环境工况条件复杂且应用场景存在差异,单一感知手段的快检技术难以满足多场景检测需要,开发基于AI+多维感知的煤质快速检测技术尤为必要。通过计算机科学、光谱学及分析化学等多学科的交叉融合,形成了基于AI+多维感知的煤质快速检测技术,解决了单一感知无法源头捕捉煤炭完整全面的信息和复杂环境下光谱等精密仪器稳定性与可靠性不足的问题,实现了对煤炭关键指标的快速、准确、无损检测。