一整列运煤车采样完成后，传统检测至少需要8小时，而在人工智能技术的助力下，仅需2分钟即可获取检测结果。近日，“融合光谱煤质快速检测技术”正式发布，并首次在煤炭生产、电力、运输、化工等全产业链成功示范应用。
业内人士指出，该项新技术具有高精度、高安全性、检测指标全面等优势。基于此，未来或将打造全域全时态国家级数质量共享服务平台并拓展至其他大宗散货商品检测领域，引领行业高质量发展。
传统检测技术弊端凸显
数据显示，2023年我国原煤生产和进口煤量共计51.84亿吨，全国规模以上煤炭企业营收达3.5万亿元。煤炭质量数据是煤炭生产、销售结算、利用的关键基础数据。然而一直以来，依赖化学手段的传统煤质检测技术，存在效率低、风险大、成本高等问题，严重制约了煤炭清洁高效利用。
一位从事煤质检测的技术人员介绍，一列车煤从上游装车站台装车发出，到下游用煤单位卸车验收采用传统破坏性化学分析方法，中间至少有2次检测，很难保障上下游煤质检测结果的一致性，这也是长期困扰购销双方的难题。
此前，国内外进行过大量的煤质快检技术研发，逐步形成中子活化、双能伽马射线、X射线吸收、近红外光谱（NIRS）等技术路线，但由于检测精度不高、放射源安全隐患等因素，一直未形成大规模商业化应用的成熟可靠技术。
“如何对煤炭看得清、看得准，充分发挥它的价值，煤质检测是一项非常重要的工作。”国家能源集团党组书记、董事长刘国跃如是说。
人工智能助力技术创新
伴随着人工智能技术的广泛落地，业内持续关注将科技创新应用在改变煤质技术检测、提升煤炭清洁高效利用方面。
近日，由国家能源集团携手中国电子科技集团旗下海康威视联合创新研发的“融合光谱煤质快速检测技术”正式发布，并首次在煤炭生产、电力、运输、化工等全产业链成功示范应用。
就像人的耳朵和眼睛，分开有各自的用途，也都有局限，但合起来会让人对世界的感知变得更全面、更清晰。起初，研发团队尝试用单个红外技术来检测，仅能对煤炭中有机成分进行感应，对无机成分效果不理想，影响检测精度。
实践表明，融合光谱技术路线，将对煤炭有机成分有较好响应的近红外光谱技术和对煤炭无机成分有较好响应的X射线荧光技术相结合，发挥出“1+1>2”的效果，大大提升了对热值、水分、灰分、硫分等煤炭成分探测的准确性，具有高精度、高安全性、检测指标全面等优势。
2024年，煤质快检技术在国家能源集团四大产煤区、港口、销售、电厂、化工产业共9家单位示范应用以来，对1万余批样品、4亿余吨商品煤进行了检测，历经高低温、粉尘、震动以及高湿度、电磁干扰等各种严苛环境条件，均实现稳定运行。检测精度达到传统化学方法水平，累计平均偏差趋于零。
以往，煤从上游装车站台装车发出，到下游用煤单位卸车验收，依赖传统化学煤质检测至少要经历2次检测，制样、取样、化验过程平均需要8至24小时。如今，应用煤质快检技术后，仅需2分钟即可获取涵盖热值、全硫、灰分、全水等指标的检测结果，实现煤质信息的实时精准获取；整列车传统化学检测煤样量仅1克，煤质快检技术检测煤量可达1吨以上，样品代表性和检测效率大幅提升；全程实现自动无人干预，改变了传统制样、化验的复杂流程，杜绝人为因素的干扰，构建起高效、透明的在线检测模式。
“当前，从单点突破到体系化发展仍然是煤炭行业数智化转型的主要任务。”中国煤炭工业协会党委书记、副会长李延江说，本次国家能源集团联合中国电科旗下海康威视发布的煤质快速检测技术，就是以人工智能解决煤炭生产、加工、利用等痛点问题的具体实践。
中国电力企业联合会党委书记、常务副理事长杨昆认为，国家能源集团与中国电科集团强强联合，成功研发基于融合光谱和人工智能的煤质快速检测新技术，实现了检测的快速化、精准化和智能化，是推动煤炭、电力行业与人工智能协同协作、跨界融合的丰硕成果。中电联将充分发挥桥梁纽带作用，进一步加强创新交流合作，积极推动煤质快速检测技术发展，利用科技创新引领电力行业高质量发展。
新模式或引领产业升级
业内人士指出，创新“成果”必须转化为发展“结果”，煤质快检技术本身就是从解决煤炭行业“痛点”“难点”应运而生，就要坚持“技术产品化、产品产业化”的市场化应用的实施路径。
据介绍，为实现这一目标，国家能源集团融合区块链、煤质快检、大数据等新型技术，先行先试“在线测量+数字监管”的新型煤炭数质量管控模式，依托区块链技术实时采集接入煤电化运全产业链条，从煤矿、外购煤站台、港口、电力、化工等297家单位、累计1134台的轨道衡、汽车衡、煤质快检等设备源头实时采集数量和质量数据，形成了全环节、全流程完整的数据监控链条，打造“全景、真实、准确、快速、透明”的煤炭数质量管控平台。未来可升级为国家级煤炭数质量大数据共享管控平台，实现全国煤质数据全景感知，化解供需两端数据矛盾，建立起快速结算新型模式，具备降低千亿级资金沉淀成本的应用空间。
刘国跃介绍，目前已在多家合作伙伴实现超千万吨的煤炭快速结算，未来将进一步向“大模型、大平台”延伸，打造全域全时态国家级数质量共享服务平台并拓展至其他大宗散货商品检测领域，对于促进人工智能高水平场景应用具有重要里程碑意义。
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