郗海东 张冀平 田佳丽 杨永成 刘慧玲

郗海东 ¹ 张冀平 ¹ 田佳丽 ¹ 杨永成 ¹ 刘慧玲 ^{1 *}

摘 要 本文基于煤炭检测行业发展历程，着重分析了数字化技术在采样、制样、化验及质量控制等关键环节中的应用。通过引入大数据、机器人和人工智能等先进技术，煤炭检测的精度、效率和可追溯性得到了显著提升，同时有效降低了检测成本和能源消耗。相关技术进步推动了煤炭检测行业向更高效、精准和协同的方向发展。未来，数字化技术将进一步推动煤炭检测向智能化、集成化和实时化迈进。

关键词 数字化技术；煤炭检测；智能化；质量控制

Exploration of the Application and Development Trends

of Digital Technology in Coal Testing

XI Hai-Dong ¹ ZHANG Ji-Ping ¹ TIAN Jia-Li ¹ YANG Yong-Cheng ¹ LIU Hui-Ling ^1*

Abstract Based on the development history of the coal testing industry, this paper analyzes the integration of digital technologies into key processes such as sampling, sample preparation, laboratory analysis and quality control. The adoption of advanced technologies like big data, robotics, and artificial intelligence has significantly enhanced the precision, efficiency, and traceability of coal testing while effectively reducing costs and energy consumption. These innovations are propelling the industry towards higher levels of efficiency, accuracy and collaboration. Looking ahead, this paper envisions digital technologies further advancing the coal testing industry toward greater intelligence, integration and sustainability.

Keywords digital technology; coal testing; intelligence; quality control

煤炭作为全球能源结构中的重要组成部分，长期以来在工业、发电和交通运输等领域发挥着不可替代的作用。我国作为煤炭消费大国，需确保煤炭质量符合国家标准，以保障能源使用的安全性和环保性。在这一过程中，煤炭检测尤为重要，通过精确的检测手段，能够准确掌握煤炭的成分和特性，从而优化燃烧过程，减少污染物排放^[1]。近年来，随着数字化技术的飞速发展，煤炭检测行业在检测技术、仪器设备、物料管理和质量控制等多个领域逐步融入智能化手段，不仅替代了部分人力和脑力劳动，还能帮助工作人员从海量数据中提取有价值的信息，为实现“人在环外”的智能自主煤炭检测模式奠定了基础^[2]。本文探讨分析了数字化技术在煤炭检测中各环节的应用，展望煤炭检测行业中数字化技术的发展趋势，以期为煤炭检测行业的数字化转型提供借鉴和参考。

1 煤炭检测行业发展概述

煤炭检测是通过特定设备和方法对煤炭品质进行评估的过程，通常包括采样、制样、化验以及质量控制等环节。根据检测设备仪器和方法技术在不同时期的变化，煤炭检测行业的发展大致可分为以下3个阶段：

（1）机械化阶段。这一时期煤炭检测的自动化程度较低，检测手段比较基础，主要依靠人工操作机械设备进行物理和化学检测工作，因而检测效率和精度都受到一定限制。

（2）信息化阶段。信息技术的发展把电子仪器和计算机控制技术带入了煤炭检测领域，检测数据能够通过计算机系统进行处理、存储和分析，减少人为误差，开启了信息化管理和分析的新时代。

（3）数字化阶段。技术与信息化深度融合，检测流程各环节能够精准监控与实时反馈，全面实现自动化与智能化。同时，大数据、云计算、人工智能和机器人等前沿技术的应用，提供了强大的分析能力，为煤炭品质评估提供更加科学、全面的依据。

目前，我国煤检行业正处在信息化发展的加速转化积淀期^[2]，在数字化和智能化领域取得一定进展，但普及尚待时日，仍有提升空间。

2 数字化技术的应用

数字化技术在煤炭检测的采样、制样、化验和质量控制等关键环节均发挥着重要作用，下面将针对这些环节探讨数字化技术的具体应用及效果。

2.1 采样和制样环节

数字化技术的引入能显著提升采制样设备的自动化和智能化程度，降低人为干预对采制样过程的影响，降低人工成本，提高样品的代表性和采样效率。相比人工采制样，机械化采制样具有规范化的流程、更高的精度和更低的人工成本^[3]。这些优势使得机械化采制样在煤矿、电厂、港口等领域得到广泛应用。但传统机械化采制样依赖人工进行监督、样品收集、封装、标记等工作，对煤炭检测过程的可控性和可靠性有一定影响。

王永超等^[4]论述的智能采样系统，对传统的机械采样设备进行了改进革新，引入了智能封装标记、视频识别监控和数据信息化管理等多个功能模块，实现采样流程的全链条自动化，涵盖了自动采集、封装、标记、运输存储等多个领域，并能自动生成采样方案、收集并整理作业数据，最终形成采样报告。周媛等^[5]对煤炭机器人智能制样系统进行了详细阐述，该系统集成了破碎、缩分、干燥、研磨、称重、打包等多个功能，具备自我感知、判断和执行的能力，实现了全自动化、无人值守的制样流程，其构造如图1所示。

2.2 化验环节

数字化技术可以把各类化验仪器联接起来，实现仪器自动化和智能化控制。随着信息化技术的推广，煤炭化验仪器在数据采集与处理方面的智能化也取得了显著进展。例如，量热仪、定硫分析仪和电子天平等设备已实现与计算机的无缝对接，能够实时传输数据，大幅减少人工录入误差。

以某选煤厂所引入的无人化验系统为例^[6]，通过机械臂技术替代了样品称重、物料转移、器具清洁和仪器校准等需要人工干预的操作，采用气动系统促使煤样容器在各工作站间高效流转。在执行灰分检测时，该系统的自动化检测结果与遵循国家标准的人工检测结果相比，误差控制在0.2%以内，达到高精度要求。饶华等^[7]提出的“云-边-端”无人化验方案如图2所示，通过人工智能、视觉识别和大数据分析等技术，能够对已测样品数据进行统计归纳，同时结合国家标准和标准值表对实验过程进行监控和自动判定，出现异常时报警并启动复检程序，无需人为干预，提升了检测的自动化程度和准确性。

2.3 质量控制

2.3.1 样品数字化管理

煤炭样品的数字化管理，能够有效提高样品管理工作的效率与可靠性。在功能实现上，样品数字化管理通常作为实验室信息管理系统（Laboratory Information Management System，LIMS）的一部分，通过唯一性编码技术，实现从采样、入库、编码、制样、存查到状态跟踪和结果查询等环节的全过程管理，确保每个样品在检测过程中的可追溯性，避免了样品混淆和丢失等问题，同时方便相关人员查询样品的状态和检测进度。

煤炭检测样品数字化管理一般通过手持终端、通讯设备、服务器和条码打印机等设备实现。这些设备通过物联网技术与云计算平台无缝对接，形成一个高度协同的智能化管理系统。其中，手持终端作为前端数据采集的重要工具，在扫描样品编码时实现了对样品的快速识别和跟踪。服务器终端则进行数据存储、处理与分析，保证数据的准确性、安全性^[8]。

2.3.2 远程实时监控

借助数字化技术，可以实现对煤炭检测全过程远程实时监控。在采样、制样和化验过程中，工作人员在控制中心实时了解现场状况，例如采样进度、设备堵煤情况、仪器运行状态等。一旦发现异常，工作人员能够及时干预并纠正，防止问题影响后续环节。

2.3.3 记录追溯

数字化技术为煤炭检测的质量控制提供了完善的记录追溯功能。从样品进入检测流程开始，每一个操作步骤和相关数据有详细记录：在采样环节，记录采样时间、地点、操作人员和煤炭初步特征；制样环节中，记录样品的破碎粒度、缩分次数及比例、干燥温度时长等操作参数；化验过程中，仪器自动记录检测数据以及环境参数。这些信息均存储在数据库中，当检测结果出现问题时，结合远程实时监控，可以通过查询图像、数据等多维度信息快速定位问题环节和原因。

2.3.4 结果分析

数字化技术在检测结果分析中也发挥了重要作用。通过对煤质数据的统一管理，结合大数据技术对煤炭各项指标数据进行关联分析，从中总结出煤质变化规律和趋势，对煤炭样品的品质进行预判，为检测结果提供比对参考，提升检测结果的科学性和可靠性。

刘贵霞等^[9]所阐述的煤质管理系统通过大数据技术统计煤炭指标的变化趋势，并利用大量积累的历史数据修正模型进行自主学习和优化，从而稳定地预测煤质，为煤炭检测结果分析提供了有力支持。

3 数字化技术发展趋向

随着煤炭行业的数字化转型，数字化技术在煤炭检测中的应用正朝着更加智能化、集成化和实时化的方向发展。

3.1 智能化程度不断提高

随着人工智能技术的持续发展，煤炭检测设备和系统将变得更加智能。系统能够根据历史数据不断优化检测模型，对检测样品进行识别和分类，根据样品性状自动制定采样策略，并根据检测过程进行实时分析和调整。对此，建议加强各环节信息整合，实现煤炭检测全过程的智能化管理，同时引入机器学习等技术，使煤炭检测系统自我优化，不断提高检测模型的准确性和适用性。

3.2 云计算平台推动信息资源共享

随着云计算技术的成熟，煤炭检测将逐步向云平台迁移，支持数据存储、处理和分析的集中化管理。通过云计算平台，煤炭检测数据可以实现远程实时监控和管理，工作人员无论身处何地，都能实时获取最新的检测数据，并对检测结果进行分析和评估。除此之外，云计算平台还可以实现不同地区、不同实验室之间的数据共享和协同工作，提高数据资源的利用效率，打造开放互联的煤炭检测产业信息资源共享平台。在云平台的建设中，应该对数据安全方面予以重点关注，采用加密技术保障数据的隐私性，同时可以采用区块链技术确保数据的不可篡改性，提升平台的可信度和数据的可靠性。

3.3 数据融合与大数据分析的应用

数字化技术的另一个重要发展趋势是数据融合与大数据分析的应用。随着数据量的增加，基于大数据分析的技术将成为煤炭质量管理的重要工具，煤炭检测不再局限于实验室的数据处理，而是扩展到整个煤炭供应链的各个环节，提高数据的利用率。通过构建一个全面的数据融合平台，将采样、制样、化验等检测环节的数据与运输、存储等过程的数据进行整合，实现对多数据源的深度挖掘，精确分析出煤炭质量的变化趋势和潜在问题，帮助检测人员对煤炭品质做出更准确的评估，为煤炭产业链其他成员提供科学、全面的决策依据。

4 结语

数字化技术在煤炭检测行业的应用能够显著提升检测效率与准确性。从采样、制样、化验到质量控制，各环节的自动化与智能化程度都得到了大幅提高，降低了人为误差，实现检测全过程可追溯。尽管数字化技术优势显著，但是在技术融合、数据安全和信息共享等方面仍面临着挑战。这就需要产业链上各方共同努力，加强技术研发，完善相关安全机制，推动信息共享平台建设。未来，随着自动化、云计算和大数据等数字化技术的不断发展，煤炭检测行业将迈向更高效、精准和协同的新阶段。这不仅能优化煤炭检测流程，也为保障能源安全、促进煤炭行业可持续发展提供强有力的技术支撑。

参考文献

[1]马克富. 煤炭检测实验室设计与建设研究[J]. 煤质技术, 2024, 39(3): 61-67.

[2]王睿, 王因传. 煤炭检测产业数字化转型研究[J]. 中国煤炭, 2023, 49(10): 43-48.

[3]顾本可. 有关煤炭采制化几个问题的探讨[J]. 煤质技术, 2013, 28(4): 40-42.

[4]王永超, 祃志伟, 王鼎. 煤炭智能采样系统的研究与应用[J]. 中国口岸科学技术, 2023, 5(9): 42-49.

[5]周媛, 周璐, 王永超, 等. 煤炭机器人智能制样系统性能分析与试验研究[J]. 中国煤炭, 2019, 45(7): 44-51.

[6]王红燕, 陈敬胜, 李俊, 等. 智能采制化系统在潘集选煤厂的应用[J]. 煤炭加工与综合利用, 2024(2): 85-89.

[7]饶华, 杨勇, 吴抒轶. 人工智能技术在煤质无人化验系统中的应用[J]. 煤炭加工与综合利用, 2022(9): 63-67+74.

[8]林瑞波, 许海龙, 王尧. 检测样品数字化管理系统的研发[J]. 凿岩机械气动工具, 2023, 49(3): 30-33+40.

[9]刘贵霞, 刘铁林, 赵帅, 等. 基于大数据的煤质预先管理体系在枣矿集团的构建与实施[J]. 煤炭加工与综合利用, 2021(4): 67-71.

第一作者：郗海东（1990—），男，汉族，河北秦皇岛人，硕士，工程师，主要从事煤炭检测工作，E-mail: 24564206@qq.com

通信作者：刘慧玲（1985—），女，汉族，河北石家庄人，硕士，高级工程师，主要从事分析化学相关领域工作，E-mail: 441822472@qq.com

1. 秦皇岛海关煤炭检测技术中心 秦皇岛 066000

1. Coal Inspection Technology Center of Qinhuangdao Customs, Qinhuangdao 066000

中国口岸科学技术

图1 煤炭机器人智能制样系统结构图^[5]

Fig.1 Structure diagram of coal intelligent robotic sample preparation system^[5]

图2 “云-边-端”无人化验系统功能图^[7]

Fig.2 Function diagram of “cloud-edge-end” unmanned coal intelligent analysis system and real-time capabilities^[7]