煤炭采制样过程中误差来源探讨

2019-12-21 13:05:45张灿王松
商品与质量 2019年4期
关键词:缩分子样制样

张灿 王松

贵州省煤炭产品质量监督检验院 贵州六盘水 553001

煤炭是社会生产生活中的重要能源之一,其消耗量巨大,煤质分析是煤炭贸易过程中的重要环节,依据煤质分析数据结果来为煤炭计价提供标准。但就煤炭采制样过程来看,其中往往会存在误差,若误差得不到有效控制,势必会对煤炭交易的公正性和科学性产生影响。在此种情况下,对煤炭采制样过程中的误差来源进行分析,具有一定现实意义。

1 煤炭采制样过程

煤炭采制样的目标在于,通过试验煤样的化验结果来反映整批被采煤的质量,在这一过程中,需经历样本采集与制备两个环节,为确保煤炭采制样操作的规范性,需要明确煤质化验目的,并据此出发来对煤炭采制样方案加以科学化设计。在这一过程中,需要从煤炭来源、批量和标称最大粒度等方面,对采煤样进行一个全面了解,确定带测定参数及试样类型,据此科学选择仪器设备,确保其精密度可靠。对采样方法进行确定,连续或间断采样皆可,之后将子样通过直接或者缩分的方式进行合并,通过合理方式对总样进行制样。测定或假定初级子样方差后,令样品制备与方差化验同时进行,之后确定采样单元数与具体子样数,依据标称最大力度来确定总样与子样最小质量。样品采集主要通过系统、随机等方式来实现,依照标准步骤和要求进行样本制备,保证干燥、破碎等操作规范,在对采制样过程进行叙述和技术评定后,实施偏倚分析和样本代表性分析,进而制作采制样技术报告[1]。

2 煤炭采制样过程中误差来源

2.1 煤炭采样过程

以GB/T475-2008《商品煤样人工采取方法》中相关规范与标准为依据,对煤炭进行规范采样,在这一过程中,需要保证煤样代表性,要检测人员控制好整批煤的采样单元、煤炭采样时间划分、质量间隔以及煤炭子样数的分布和质量均匀性等,这是确保煤样具有代表性的关键条件。实际采样过程中可通过煤炭子样数量增加来提升煤炭采样精密度,需要依据均匀分配原则来对煤炭采样单元进行划分。比如在堆煤采样过程中,表面采样点布置有可能会对煤堆内部与表面产生一定差异,这就无法通过煤样来反映整批煤炭质量,导致采样出现误差。与此同时,受到煤炭粒度离析的影响,煤堆表面粒度会发生一定变化,分布均匀性不足,进而导致煤炭采样出现偏差。在移动煤流采样过程中,人工操作也会导致采样过程出现误差[2]。

2.2 煤炭制样过程

所谓煤炭制样,就是对实验室用煤样进行制备,并确保其与所采集煤样在物理化学性质方面保持完全一致。依据煤样制备相关标准出发对煤炭进行制样,其中主要环节包括破碎、混合、缩分等,必要情况细还需进行筛分和空气干燥。以化验需要粒度为标准版,当煤样粒度超出这一限定值时,要规范进行破碎,此举目的在于合理控制煤样颗粒数目增减误差,并令缩分步骤误差得到有效控制,令煤炭制样精密度得到合理化提升,便于加强煤炭制样规范化控制。堆锥是相对于混合煤样而言比较常见的操作形式,一旦堆锥过程中增加均匀度不足,受到粒度离析的影响就会导致煤样制备过程中精密度不足,进而出现误差。铲煤过程中,必须要保证操作的规范性,观察两个煤堆状态,坚决不可出现粘连情况。堆锥过程中必须要令煤样撒落,控制好实际铲煤量并分次完成撒落,边走边抖动的方式能够促使煤样撒落均匀。之后需进行摊堆,保证操作力度均匀,将煤样外推,反复进行三次以上即可达到均匀效果。缩分主要是在煤样粒度不变的情况下,减少煤样质量,以达到检验需求,能够在煤炭制样过程中降低检测人员劳动强度。人为缩分的情况下极易导致误差出现,这一问题可通过二分器和机械缩分来进行改善。筛分就是将不符合要求的颗粒进行分离,之后重新进行破碎处理,此项操作能够改善煤样分散程度,减少制样误差[3]。

3 不同采制样方式所得煤样数据分析

在对煤炭采制样过程中误差来源进行合理分析的基础上,通过国际与非国际方式对所选取A、B煤样进行采制样实验后,通过专门人员来对两种煤样实施采制样,此种方式可降低人为操作误差。全水分煤样粒度为13mm,分析样为0.2mm,在煤炭采样与制备环节对A煤样进行对比,在制样环节对B煤样进行对比,以GB表示依照国家标准采制煤样,以WC表示存在误差来源的采制煤样。通过观察可以发现,A、B煤样中GB样低于A煤样的WC1样和B煤样的WC样,这与制备过程中并未依照标准规定进行操作存在相关关系,导致粒度离析问题出现,粒度分布的均匀性不足。通过实验可知,若煤炭采制样过程中相关操作未依照国家标准进行,这是就是采制样误差的主要来源[4]。

4 结语

综上所述,在煤炭采制样过程中,为提高煤炭分析结果精准度,减轻检测人员工作强度,必须要科学选择采制样方式,保证机械化设备的精准度,并确保检测人员具备较高的专业水平和优良的制样技术,严格依照国家标准进行规范采制样操作,确保煤质分析精准度与可靠性较高,并且令煤样具有一定代表性,为煤炭交易提供可靠的数据支持,降低煤质纠纷风险。

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