惊！《本草纲目》还有这样的“黑”历史

“石炭南北诸山产处亦多。昔人不用，故识之者少，今则人以代薪炊爨，锻炼铁石，大为民利。土人皆凿山为穴，横入十余丈取之……。”

——李时珍《本草纲目》

你一定想不到，“煤炭”一词竟然最 早出现在我国明代医药学家李时珍的名作《本草纲目》中，书中对煤炭的各种名称、产地、外形、分类都作了翔实的考证。素有“工业粮食”之称的煤炭，是十八世纪以来人类使用的主要能源之一，也是冶金工业及化学工业的重要原料。

煤质的优劣对于煤炭的使用情况具有决定性作用，因此，在煤炭的生产、流通与应用过程中，一般要对其水分、灰分、挥发分、固定碳、全硫、发热量等指标进行检测，进而对煤炭的质量进行综合分析。传统煤质分析方法由于检测成本高、工作效率低、后续处理复杂等问题，正在遭受巨大的挑战，亟需一种行之有效的快速解决方案。

近红外光谱分析技术有机融合了光谱测量技术、化学计量学及基础测量技术，可快速准确地对含氢化合物（C-H、O-H、N-H、S-H）进行定量分析。下面请跟随瑞士万通 DS2500 近红外光谱固体分析仪的步伐，共同见证近红外光谱分析技术在煤质分析中的无限潜力。

# 煤质分析｜示例

近红外光谱分析技术

实验原理 

近红外光谱之漫反射——来自样品下方的近红外光穿过样品并与之相互作用，同时被部分吸收，未吸收的近红外光反射到检测器。不到1分钟即可完成测量，并显示结果。

实验样品 

实验所用样品为30份 0.2mm 粒径的煤粉

总共进行7个指标的分析，包括：全水、内水、灰分、挥发分、固定碳、硫分、低位发热量。

实验仪器 

DS2500 近红外光谱固体分析仪

波长区间：400nm~2500nm

检测器类型：Si检测器与PbS检测器

扫描次数：32

光谱采集 

原始谱图

经SNV+二阶导处理后的谱图

建立定量分析模型 

采用上述30个样品作为已知样品，采用偏最小二乘法建立定量分析模型。

盲样预测分析 

使用定量分析模型对3个盲样的以上7个指标进行预测分析，比较近红外光谱分析技术与传统分析技术的实验结果。

 结论 

从以上盲样的测试结果可以看出：近红外光谱分析技术在煤质分析中的使用效果十分理想，可以准确预测煤粉中的水分、灰分、挥发分、固定碳、硫分以及低位发热量等指标。

而且，近红外光谱分析技术还具有传统分析技术无法匹及的巨大优势。

◆ 快速分析——不到1分钟即可获得分析结果

◆ 全面高效——1次分析可同时测定多个指标

◆ 无需样品前处理——样品本身即可直接进行测量

◆ 节约成本——分析过程无需任何化学品或溶剂

◆ 绿色环保——不产生任何废弃物

◆ 操作简单——没有经验的用户也可轻松操作