实验室煤质检测误差减少的对策分析.pdf

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1、第3期煤质技术2013年5月实验室煤质检测误差减少的对策分析冯雪梅(昆明煤炭科学研究所，云南昆明650041)摘要：针对实验室实际煤质检测过程中采样、制样、化验等多个环节可能产生的误差进行系统分析，并在煤质检测环节提出一些有效减少检测误差的对策。关键词：实验室；煤质检测；检测误差中图分类号：TQ533文献标识码：B文章编号：1007—7677(2013)03—0049—02Discussiononmeasurementsforreducingtheerrorsofcoalqualitytests

2、incoallabsFENGXue—mei(KunmingCoalResearchInstitute，Kunming65004l，China)Abstract：Thispaperdidasystematicanalysisontheerrorsoccurredintheprocessofsampling，preparationandtestofcoalqualitytestingincoallabs．Somecountermeasureswerealsoproposedtoreducetheer

3、rorincoalqualitytesting．Keywords：laboratory；coalqualitytest；testingerrors；analysisofcountermeasures煤炭广泛应用于炼油、医药、精密铸造和航空取全水分样品的问题较多。机械化采样中，未经系航天工业等众多领域，各工业部门对所用的煤都有统性能鉴定试验即使用、系统性能鉴定试验方案不特定的质量要求和技术标准，煤炭检测的精确度直科学、以及不能根据被采煤炭的具体情况调整采样接决定着煤炭的参数和性能，也决定着煤炭的应

4、用方案等问题较为突出。因此要避免煤样采制问题造价值和应用方向。因此煤炭检测的准确性是对煤炭成的检测误差，在实际的煤样采取中尽量确保采取检测人员的基本素质要求之一，作为煤炭检测人的煤样尽可能接近煤的平均质量，具有代表性，同员，不仅要根据煤炭的用途进行煤的质量检测，而时严格执行煤层煤样、生产煤样、商品煤样采取的且要善于分析判断结果的准确性，查处产生误差的标准和方法，并通过数理统计原理确定所采子样的原因，进一步研究减少误差的办法，不断提高分析个数、质量，从而确保总样具有代表性，尽可能使结果的准确程度。

5、可以说，减小测定误差是提高煤用机械化和自动化采样设备进行采样，同时保证至炭检测精准度的根本方法，其对策分析如下。少每半年核对1次采样的精密度。1．2煤样制样误差1减少误差所采取的对策为了减少煤样制备可能产生的误差，在实际操1．1煤样采样误差作中严格执行国标GB474-2008《煤样的制备方法》实际的检测过程中，采样通常是产生误差最大的规定。对于制样设备，按标准的要求检查其性能的环节，其造成的误差占整个误差的80％[1'。实和规定是否符合制样需求。制样方案的设计，制样验室检测统计的资料充分证明，采

6、样、制样和化验操作及其流程，缩分粒级和相应保留质量都应严格3项中，采样比制样、化验对检测数据的影响要按照标准进行。缩分尽量采用二分器，若要采用堆大，且不易控制。人工采样过程中，采样单元，子锥四分法或棋盘缩分，必须确保样品充分混匀。收样数目和质量不符合要求、煤堆采样代表性差、采样后制备要快，以免煤样变质，特别是针对全水分露天采矿技术，201l(4)．[1O]何德秀．影响煤炭发热量测定准确度的因素探究作者简介：周锡林(1985)，男，四Jll泸州人，助理工程师[J]．煤炭加工与综合利用，2O10(3

7、)．目前在陕西煤田地质化验测试有限公司工作。[11]刘艳萍．影响煤炭发热量准确测定的常见因素分析[J]．机械管理开发，2010(2)．(收稿日期：2012-12-06)49第3期煤质技术2013年5月煤样的制备，更要及时，以免造成水分散失，与真燥基，由于各实验室及不同时间检测时所处的环境值偏离较大。加工不同样品时，及时清洗制样工条件不同，制备和移送样品的过程的差异，导致最具，防止样品混杂、相污。同时按照实验室期问核终报告结果的可比性较差。故特别注意，不同实验查的要求，定期检查制样的精密度。室检测

8、结果的报告比较时，应选用相同基准下的数其次，样品管理制度的不健全和落实不到位也据进行比较。不同项目的化验结果都应按国标的要会对制样结果造成重大影响。故在收到煤样后，应求，报出相应基准的数据。逐项进行核对，使样品和编号对应统一，切勿混淆。对于实验检测的结果和数据，检验人员要善于1．3煤质化验设备分析和判断其合理性和正确性，要通过在不断的煤对由仪器、设备造成的系统误差，在试验时，质检测过程中累积对检测结果的理性判断经验，从一定要使用经过检定、校准合格的实验仪器，并确而积累在实际检测过程中检测数据误差