基于初级X射线散射光谱分析的煤质热值与灰分测定新方法

为解决煤炭能源品质快速检测难题，研究人员创新性地采用波长色散X射线荧光光谱(WDXRF)结合偏最小二乘(PLS)回归模型，通过分析X射线管初级辐射的康普顿(Compton)和瑞利(Rayleigh)散射光谱，实现了煤样热值(误差0.52 MJ/kg)与灰分(误差1.70 wt%)的高精度预测。该技术为工业燃料自动化质量控制提供了新思路。

　　

在全球能源结构中，煤炭仍占据26.5%的消费份额，其品质参数如热值(Calorific value)和灰分(Ash content)直接影响能源效率与排放控制。传统检测方法耗时费力，而现有快速检测技术如激光诱导击穿光谱(LIBS)或近红外光谱(NIRS)存在设备成本高或精度不足等问题。尤其值得注意的是，以往X射线荧光(XRF)技术多用于元素分析，却鲜少开发其散射光谱的潜在价值。

针对这一技术空白，俄罗斯科学院的研究团队在《Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy》发表创新成果。研究采用波长色散X射线荧光光谱仪(WDXRF)，结合LiF(220)晶体分析器与高分辨率准直器，首次系统探究了初级X射线散射光谱与煤质参数的关联性。通过建立PLS回归模型，团队实现了对26个煤样及4个标准样品的多维度分析，验证了散射光谱在煤质快速检测中的独特优势。

关键技术包括：1) 使用IKA C2000弹式量热仪获取热值基准数据；2) 采用WDXRF采集Rh靶X射线管的散射光谱；3) 基于ISO 17247标准计算灰分含量；4) 应用PLS算法建立预测模型并评估不同光谱分辨率(0.1°-0.4°发散角)对结果的影响。

Calorific value and ash content of coals
研究样本涵盖多个矿床的精选煤，热值范围29.06±0.52 MJ/kg，灰分9.20±1.70 wt%。通过对比散射光谱特征与元素含量（C:50-85wt%，H:3-7wt%），证实康普顿散射强度与轻元素含量呈正相关，这为基于杜隆(Dulong)公式的热值推算提供了物理基础。

Determination of the calorific value and ash content
实验显示提高光谱分辨率可显著提升模型精度。当采用0.1°发散角时，验证集的预测误差较常规XRF元素分析法降低40%，证明散射光谱对碳氢等轻元素的响应灵敏度优于传统特征X射线检测。

Conclusions
该研究开创性地将WDXRF散射光谱应用于煤质分析，突破现有技术对轻元素检测的局限。其重要意义在于：1) 为燃煤电站、水泥厂等场景提供分钟级质量监控方案；2) 散射光谱技术可扩展至生物质燃料等其他碳基能源检测；3) 所建PLS模型对工业自动化系统具有直接移植价值。尽管当前精度(相对误差<6%)暂无法完全替代标准方法，但其作为预筛手段的经济效益显著。

研究同时指出，未来需解决不同煤田灰分元素组成差异对模型普适性的影响。这项工作为X射线散射分析开辟了新应用维度，相关技术路线有望推广至石油焦、页岩等复杂碳材料的快速表征领域。