煤质化验中误差原因及有效控制方法的分析研究

＊王 卓

（吉林电力股份有限公司长春热电分公司 吉林 130000）

煤炭作为全球最重要的能源之一，在能源供应和环境保护方面具有重要地位。煤质化验作为评价煤炭品质和能源利用性能的关键手段，对于煤炭行业和相关领域的决策和实践具有重要意义。煤质化验人员只有充分了解化验过程中存在的问题，才能针对性地减少误差，进一步提高化验质量。

1.煤质化验误差的主要原因

（1）取样变异影响。煤质化验中的取样过程是非常重要的一个环节，而取样变异往往会成为导致化验误差的一个主要因素。由于煤矿床的成分复杂，且分布不均，即便是相邻的两个样本，其化学成分和物理性质也可能存在差异。在采集样品时，由于受到地质条件、设备限制等因素的影响，很难做到样品的完全代表性。此外，采样时的环境条件如湿度、温度的变化也可能会改变煤样的性质，导致化验结果的不准确。因此，取样变异的影响因素需要在化验前就被充分考虑并减小，以提高煤质化验的准确性。

（2）测试方法限制。测试方法的限制也是导致煤质化验误差的一个重要原因，尽管现代化验技术不断进步，但仍然存在一些无法避免的局限性。例如，一些化验方法可能对某些特定成分的检测不够敏感，或者在分析中存在一定的干扰因素。某些设备的精度可能无法满足对极微量成分的精确测定要求。另外，不同的测试方法可能存在不同的测量范围和误差范围，这就需要在选用测试方法时仔细权衡其可行性和准确性。因此，针对煤质的多样性，选择合适、准确的测试方法是降低化验误差的关键。

（3）人为操作偏差。人为操作偏差是指在化验过程中，由于操作人员的疏忽、技能不熟练或理解错误等因素导致的误差。这类误差表现为样品处理不当、设备未能正确校准、数据记录错误等。例如，操作员在称量煤样时可能因粗心而引入误差；在观察和记录实验数据时，主观判断的不一致也可能导致结果的不准确。人为操作偏差很大程度上取决于操作员的专业素养和操作经验，因此加强操作员的培训和规范化验流程是减少这类误差的有效途径。

2.煤质化验误差对结果的影响

（1）降低结果准确性。煤质化验误差的存在会直接导致化验结果的准确性下降，在煤炭的开采、加工和利用过程中，煤质化验是获取煤炭性质信息的重要手段。化验结果的准确性关系到整个生产链的科学性和合理性。由于取样变异、测试方法限制、人为操作偏差等因素，煤质的某些关键参数，如灰分、挥发分、固定碳、热值、硫分等可能会被误报或误读。例如，一个理应含有较低硫分的煤样，因为化验误差可能被判定为高硫煤，从而影响到煤炭的分类和使用。

（2）影响产品质量判定。煤质化验结果是判定煤炭产品质量的重要依据，准确的化验数据是保证煤炭产品符合市场需求和相关标准的前提。当化验误差存在时，可能会导致产品质量的判定偏差。例如，由于化验误差，可能会错误地认为一批低质量的煤炭达到了高品质的标准，从而导致这批煤炭被错误地分类或定价。相反，一批优质的煤炭可能因为化验误差被低估其价值。这种情况不仅会影响到企业的经济利益，还可能对市场造成混乱，损害企业的信誉。在一些严格要求煤炭质量的领域，例如，钢铁生产、化工等，错误的质量判定可能导致生产过程的问题，从而影响到最终产品的质量。

（3）增加质量控制难度。煤质化验误差的存在会增大质量控制的难度，质量控制是一个系统的工作，需要依赖准确、稳定的数据来进行。当化验数据存在较大的误差时，质量控制的决策可能会变得模糊不清，难以制定出合理和高效的控制措施。例如，对于需要精确控制煤炭成分的工业生产过程，化验误差可能导致生产参数的调整失准，从而影响生产的稳定性和产品的一致性。此外，化验误差还会增加质量控制的成本。为了确保控制的准确性，可能需要增加更多的化验次数、采用更昂贵的设备和方法，或者增加人工检查的频率。这无疑会增加企业的运营成本，降低竞争力。

3.有效控制煤质化验误差的方法

（1）规范取样程序。规范化的取样程序是确保煤质化验准确性的第一步，因为取样过程中的误差会直接影响到最终的化验结果。优化和规范取样程序的目的在于尽量减小取样误差，使得所取得的样品能够真实、全面地代表整个煤矿、煤堆或煤块的质量特征。为了实现这一目标，首先需要制定科学、合理的取样计划和标准操作流程。其中应包括样品的取样位置、数量、频率、方法和工具的选择等细节。特别是在进行批量或连续生产的煤炭企业，标准化的操作流程能够确保不同操作员在不同时间、不同地点采集的样品都具有一致性和代表性。在具体的取样程序中，应尽可能减少人为因素的干扰，例如采用自动化或半自动化的取样装置来代替手工取样。这样既可以提高取样的效率，又能够减小由于操作员的主观判断和技能差异带来的误差。同时，还需要对取样工具和设备进行定期的检查和维护，确保其精度和稳定性。取样器具应选择符合相关国家标准和行业标准的产品，以保证取样的科学性和可靠性。除此之外，还需要对取样人员进行专业的培训和考核，确保其熟悉并严格遵守取样标准和操作流程。这包括正确的取样方法、样品的处理和保存方式，以及对异常情况的处理方法等。通过专业培训，可以使取样人员具备足够的专业知识和技能，进一步减小由人为因素导致的取样误差。此外，对于采集到的样品，企业应按照标准流程进行记录、标识、保存和运输。确保样品在分析前的状态与采集时一致，避免由于样品变质、丢失或混淆等因素对化验结果产生影响。例如，某些煤炭样品在接触空气后可能会发生氧化或吸湿，因此需要在密闭容器中保存，并在标签上清晰记录样品的来源、时间、取样人员等信息。

（2）优化测试方法。传统的测试方法由于设备、技术和操作流程的局限性，可能导致化验结果存在一定的偏差。因此，优化和更新测试方法是降低煤质化验误差、提升结果准确性的重要途径。科学选择和配备先进的检测设备是优化测试方法的基础。企业应用现代化的、高精度的仪器设备，如热量仪、元素分析仪、光谱分析仪等，能够更精确地测定煤样中的各种成分和性质。例如，采用近红外光谱技术进行煤质快速分析，不仅可以提高测试的速度，还能减少化学试剂的使用，降低人为操作中的误差。企业要不断更新老旧设备，采用更为先进和精准的设备，这也是提升测试精度的重要手段。不断完善和调整测试标准和方法也是关键，科学地、符合实际的测试标准是保障化验结果准确的前提。应定期评估和修订现行的煤质化验标准和方法，使之更好地适应煤炭产业的发展和需求。

（3）加强操作员培训。在煤质化验过程中，操作员的技能和经验直接影响到化验的准确性和可靠性。人为操作偏差是导致化验误差的重要因素之一，因此加强操作员的培训与能力提升是确保煤质化验准确无误的重要措施。企业应该建立完善的操作员培训体系，这包括规范化的岗前培训、在职培训和继续教育机制。岗前培训应确保操作员具备基本的理论知识和实践技能，了解化验流程、设备使用、安全规程等基础内容。在职培训则应根据科技进步和工作需要，不断更新操作员的知识和技能。继续教育机制应鼓励操作员持续学习，参与专业研讨、技能比赛等活动，提升自身职业素养。企业要加强实操技能的培训和考核，在煤质化验中，理论知识的掌握虽重要，但实际操作技能的熟练程度更直接影响到化验结果。因此，企业应设置一系列的模拟化验环境和实验条件，让操作员在模拟环境中反复练习，以确保其能在真实情境中准确、熟练地完成各个化验步骤。同时，定期进行技能考核，确保操作员的操作技能始终处于高水平。培训中应重视操作员的质量意识培养，煤质化验不仅是一个技术过程，更是一个质量保证的过程。操作员应具备高度的责任心，对于每一个化验步骤都要精益求精，追求最大程度的准确性。通过案例分析、经验分享等方式，强调质量对于整个生产链的重要性，并将这种意识融入日常工作中。此外，企业应注重培养操作员的创新意识和团队协作能力。鼓励操作员关注化验流程中存在的问题，并积极提出改进意见。团队协作能力的培养则有助于提升整个化验团队的效率和准确性。通过团队建设、交流学习等方式，促进团队内部的信息交流和知识共享。

（4）建立全面地质量控制体系。为了确保煤质化验的准确性和一致性，企业可以在实验室内部建立一个全面、系统的质量控制体系。这个体系应该涵盖从样品的收集、处理、测试到数据分析和报告的整个流程，旨在通过标准化操作、持续改进和严格监控，最小化误差并确保结果的可靠性。企业可以建立全面的质量控制体系意味着要实施严格的标准操作程序（SOP），这涉及详细记录并标准化所有的化验流程，包括样品的取样、制备、储存、分析等步骤。通过制定详细、一致的操作指南，可以确保不同的操作员按照相同的方法执行化验操作，从而减少由个体差异带来的误差。全面地质量控制体系还包括定期的设备校准和维护，化验设备的性能直接影响到化验结果的准确性。因此，需要定期对所有设备进行校准，确保其运行在最佳状态。同时，企业要定期进行设备维护，确保长期稳定地运行，预防因设备故障导致的误差。接着质量控制体系还应包括一套完善的内部和外部质量控制计划。内部质量控制主要是通过使用质控样品来检查分析的准确性和精确性，以及评估方法和操作员的性能。外部质量控制通常涉及参与由第三方组织的盲样测试，以验证实验室的分析能力和结果的可靠性。数据管理和追溯性也是质量控制体系的重要组成部分，所有化验数据应当被准确记录和妥善保存，确保在需要时可以追溯整个化验过程。通过使用信息化管理系统，可以有效地管理和分析数据，从而及时发现潜在的问题，并采取改正措施。为了确保煤质化验的准确性和可靠性，实验室应该定期进行自我审查和接受外部审核。自我审查可以通过建立完善的质量管理体系来实施，包括标准操作程序的制定、设备校验和维护、试剂和试剂溶液的管理、样品管理等方面。实验室应该建立标准操作程序以确保每个操作步骤的一致性和可重复性，并对实验操作人员进行培训，提高其技术水平。

（5）实施数据分析和反馈机制。实施数据分析意味着对化验数据进行深入、细致的统计学分析。这包括对原始数据、中间数据、最终结果等进行常规的质量控制检查，例如通过控制图、偏差分析、相关性分析、回归分析等手段，监控数据的稳定性、一致性和准确性。数据分析可以及时发现异常值、系统误差和随机误差，帮助实验室了解化验过程中可能出现的问题，并及时采取纠正措施。例如，通过控制图可以监测实验过程中数据的波动情况，从而及时识别出超出控制限的数据点，进而进行深入的原因分析。若发现存在系统误差，则需要调查可能的原因，包括设备、试剂、方法、环境等，并进行相应的调整和优化。反馈机制的建立意味着实验室需要建立一套有效的信息反馈和沟通流程，如内部的数据评审、审批流程，以及与客户之间的沟通交流等。对于化验数据，企业应当进行定期的审查和评估，确保数据的准确性和一致性。一旦发现问题，应立即启动纠正和预防措施流程，并确保所有相关人员都能够得到及时、准确的信息，以便共同解决问题。在实践中，实施数据分析和反馈机制还需要配合信息化技术和管理系统。通过使用实验室信息管理系统（LIMS）等软件工具，可以更加高效地进行数据管理、分析和报告。此外，利用大数据、人工智能等先进技术，可以更加深入地挖掘数据背后的信息，预测潜在的趋势和问题，从而为化验过程的优化提供数据支持。

4.结束语

通过全面、系统的探讨与分析，可以发现煤质化验误差的控制是一项系统工程，需要从源头到终端进行全过程控制和管理。只有这样，才能确保煤质化验结果的可靠性，从而提升煤炭产品的品质，并为煤炭行业的可持续发展提供有力的技术支持。