火力发电是我国消耗煤炭的主要用户。煤质质量对火力发电厂的安全性与经济性有着重要的意义。传统的实验室化验法取样代表性差、分析周期长，已不能满足电厂在线控制的需求。我国火力发电厂迫切需要引入一种能准确、快速检测煤质的在线分析设备。　　瞬发γ射线中子活化分析技术是能够充分满足煤质成份在线检测的先进技术。本文首先阐述了中子活化分析技术的基本原理，给出了煤质检测系统的设计及选型方案，并通过一系列煤质成分检测实验，完成了标准煤样的制取及其能谱的采集，建立了标准煤样的谱库系列。　　能谱的解析是煤质在线分析过程的关键环节。通过对能谱的解谱分析，建立元素含量与能谱响应的对应关系，可实现煤质全元素种类和含量的辨识。区别于传统的解谱方法，谱库最小二乘法和人工神经网络解谱法是利用全谱信息的解谱方法，可以减少由于统计涨落引起的结果误差。利用实验获取的标准煤样数据，本文着重探究了谱库最小二乘解谱法及人工神经网络解谱法，具体研究了能谱解析的数学模型，阐述了解谱技术的具体步骤，讨论了结果的适用性。　　基于煤质的全元素含量的分析，可以计算出各氧化物含量，并通过特定模型在线分析煤炭的各工业指标。本文首先阐述了一种简单的煤质识别的方法，利用判别分析数学模型，初步实现了不同煤种的识别。在此基础上，重点研究了煤质各项工业指标的计算模型，结合PGNAA在线检测系统测得的全元素数据，实现了不同工业指标的回归及预测。