摘要：煤炭作为我国重要的能源和化工原料，其质量直接影响煤矿企业的经济效益和煤炭产业的可持续发展，人工智能技术的快速发展为煤质化验分析提供了新的解决方案。本文首先介绍了人工智能技术的基本原理及其在工业领域的应用潜力；随后重点探讨了人工智能技术在煤质化验中的具体应用，包括智能煤矸石分选、煤炭发热量预测和智能煤质分析三个方面，分别阐述了机器学习、深度学习等算法在提升分选精度、预测准确性和分析效率方面的优势；最后，对煤质检测技术的未来发展方向进行了展望，提出了智能化、实时化和绿色化的发展趋势，以期为煤炭行业的高效化、智能化发展提供理论支持和技术参考。

关键词：人工智能；煤质化验；智能煤矸石分选；智能化检测

1、引言

煤炭作为我国重要的能源和化工原料，为国家经济和社会发展提供了坚实的保障。煤质作为煤炭物理、化学特性及工艺性能的综合表征，是研究煤炭赋存规律和分类的重要依据。近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在煤质化验分析中的应用逐渐成为研究热点。通过引入人工智能技术，可以实现煤质化验分析的自动化和智慧化控制，显著降低人为操作误差，提升化验效率和精确度，进而提高煤质化验的智能化水平 [1]。这不仅有助于煤矿行业实现智能化、高效化和可持续发展，还对推动煤炭的智慧化生产和高效利用具有重要的价值和意义。本文综述了人工智能技术在煤质化验分析中的应用现状、关键技术及其对煤炭行业的影响，旨在为相关研究提供参考，并展望未来发展方向。

2、人工智能技术

人工智能是一种模拟人类智能的技术，通过研究、开发用于模拟、延伸和扩大人类智能的理论、方法、技术及应用系统，使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。近年来随着大数据的积累、算法的革新和算力的提升，人工智能技术在许多领域都得到广泛的应用，推动行业智能化、无人化发展，提高产业生产效率，打破行业发展的壁垒。目前以联结主义和概率统计等理论为基础的深度学习技术加速发展，迈入了以人工神经网络为基础、以大模型为典型应用的新发展阶段。最具有代表性 ChatGPT 和 DeepSeek 等生成式人工智能技术具备人类的语言推理和规划等能力，模型的数据规模更是达到了数百亿级。

图1 展示了无人化验系统[2]，应用于电厂、矿山、水泥等行业，可提高劳动效率，杜绝化验过程中的人为干预，提高煤质分析样品的代表性，进一步为科学有效的配煤掺烧提供指导，降低碳排放，提高燃烧效率。设备端主要由自动量热仪、定硫仪、工业分析仪、工业机器人、样瓶处理单元、自动称量单元等设备组成；边缘端包括了数据接数据采集、称量算法等边缘计算；云端通过集中控制中心、煤质数据管理、配煤掺烧等技术的应用，结合云服务，为电厂提供决决策支持。

3、人工智能技术在煤质化验中的应用

3.1 智能煤矸石分选

煤矸石分选是选煤过程中的关键环节，直接影响煤炭质量和利用率。传统人工分选效率低、成本高，而智能分选技术基于光学图像识别，分为机器学习和深度学习两类。基于机器学习的方法需人工提取特征并预设参数，常用改进的支持向量机（SVM）模型，适用于小样本数据，但大规模数据训练复杂度较高。基于机器学习的煤矸石识别方法[2]。

深度学习算法能够高效处理大规模图像数据，减少对人工特征的依赖，通过自主特征学习提升泛化能力和自适应性，显著降低人为因素对识别结果的干扰，从而提高识别精度和实时效率。目前，基于深度学习的煤矸石识别方法主要采用改进的 YOLO 系列目标检测算法模型，其特点是检测速度快、模型轻量化。

3.2 煤炭发热量预测

煤炭发热量是评价煤质和进行热力计算的关键指标，发热量越高，煤炭燃烧产生的能量越多，其经济价值也越大。传统的煤炭发热量计算多采用多元线性回归模型，但由于煤炭发热量主要受水分、灰分等成分的非线性关系影响，线性模型的准确性往往难以满足需求。随着人工智能技术的发展，神经网络算法在煤炭发热量预测中得到了广泛应用，例如人工神经网络（ANN）、反向传播神经网络（BPNN）和小波神经网络等。文献 [3] 提出了一种基于小波神经网络的煤炭高位发热量预测模型，以煤的工业分析、元素成分及氧化物成分为输入集，其预测效果优于现有模型。文献 [4] 利用76 个中国煤炭样本数据，采用支持向量机（SVM）、交替条件期望（ACE）和反向传播神经网络（BPNN）三种回归模型，以灰分、水分和挥发分为输入变量进行发热量预测。结果表明，SVM 的泛化能力最佳，ACE 略优于BPNN，而 BPNN 的预测精度受隐藏神经元数量、学习率和初始权值等参数影响较大，其准确性低于SVM 和 ACE 算法。

3.3 智能煤质分析

煤质分析是通过测定煤炭的物理和化学特性来评估其质量，传统方法在效率和精度上存在一定局限性。智能化煤质分析通过将机器学习、神经网络等人工智能技术与煤质分析相结合，实现了煤质参数的高效分析与预测，显著提升了分析的效率和精度。文献 [5] 通过提取煤泥浮选泡沫图像的纹理、颜色和形状特征，利用支持向量机（SVM）和随机森林等机器学习回归方法，构建了多特征融合的精煤产量、精煤灰分和尾煤灰分预测模型，能够有效预测煤质产量和灰分指标，为煤泥浮选过程提供了实际指导。文献[6]以国家能源集团红柳选煤厂的动力煤为研究对象，对原煤密度颗粒图像数据集进行处理，对比了 AlexNet、VGGNet 和 ResNet 三种深度学习网络模型，构建了原煤密度预测模型。结果表明，AlexNet 网络的预测效果最佳，并在此基础上开发了一套原煤入料实时在线煤质快速分析系统，通过对入料原煤的光学图像进行密度预测和煤矸石识别，为块原煤的洗选工艺控制提供了可靠的煤质参数依据。

4、煤质检测技术的发展展望

随着人工智能、大数据和物联网等技术的快速发展，煤质检测技术正朝着智能化、高效化和精准化的方向迈进 [7]。目前，国内电力、煤炭、化工、钢铁等行业的煤质化验工作主要依赖“人工 + 仪器”的方式进行指标检测，这种方法效率较低且易受人为因素影响。

未来，深度学习、机器视觉等先进算法将进一步优化煤质参数的预测，提升检测精度和效率。在线实时检测系统将成为主流，通过结合传感器技术、工业机器人和云计算平台，实现煤质数据的实时采集、分析与反馈，为实时调整配煤工艺、快速优化选煤过程参数提供有力支持。此外，多源数据融合技术的应用将增强煤质检测的全面性和可靠性，例如将光学图像、光谱分析与化学成分数据相结合，构建多维度的煤质评估体系。人工智能煤质检测系统的普及将显著提高分选精度，减少高价值产品产率的损失，从而有效提升煤炭企业的竞争力。

参考文献：

[1] 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, (09): 63-67+74.

[2] 张盼青 , 马健 , 何亮 , 等 . 人工智能在煤质化验分析中的应用 [J]. 煤炭技术 , 2024, 43(12): 254-257.

[3] Wen X, Jian S, Wang J. Prediction models of calorific value of coal basedon wavelet neural networks[J]. Fuel, 2017, 199: 512-522.

[4] Feng Q, Zhang J, Zhang X, et al. Proximate analysis based predictionof gross calorific value of coals: a comparison of support vector machine,alternating conditional expectation and artificial neural network[J]. Fuel ProcessingTechnology, 2015, 129: 120-129.

[5] 白亚腾 . 基于机器视觉的煤质检测关键技术研究 [D]. 徐州 : 中国矿业大学 , 2020.

[6] 沈晓峰 . 基于机器视觉的动力煤煤质快速识别研究 [D]. 徐州 : 中国矿业大学 , 2021.

[7] 张国庆, 李奕娴. 人工智能系统在煤质检测领域的应用[J]. 能源科技,2023, 21(03): 15-18.

第一

作者简介: 姓名: 齐振鹏，出生年月:1987，男，民族: 汉族，籍贯:。517700343@qq.com