摘要：随着科技的进步和工业发展的需要及人们对环境保护的要求日益提高，对煤的开采也越来越重视。我国由于人口众多，资源紧缺，在煤炭的生产过程中有相当大的一部分是靠人工来进行的，工作量比较大，工人的劳动强度也非常的大。而在工业方面，虽然自动化的程度较高，但还是存在着一些问题。本文对全自动工业分析仪测量煤中水分结果不确定度进行了评定。

关键词：全自动工业、煤、水分、不确定度

本文主要介绍了几种常用的煤质量指标的测定方法，并对这些方法进行了详细的比较与分析。（1）水样法：水样法是根据不同的测量目的，选择相应的测量方法，并将其应用于工业现场的一种测量方法。（2）灰度转换法：该方法是利用灰度的变化来实现对煤的灰度的检测和识别。（3）压力控制阀：该工具可以通过调节阀门的开闭来改变被测物的压力值，从而达到对被测物的有效监测。（4）电化学测试：该仪器具有很强的自检功能，能够快速的采集到所需的数据信息，并且能准确地判断出实际的工况。但是由于其工作原理较为复杂，所以在使用时需要一定的技术支持。

一、系统测量方法分析

1.1 测量方案确定

根据煤质分析仪的工作原理，通过对煤的吸湿性、导热性和导热系数进行测定，得到原始数据，然后再利用计算机对所测的数据进行处理，最后得出结论。在工业分析仪的測量过程中，由于仪器的精度问题，要尽量避免使用相同型号的测量软件，这样可以减少误差。同时也要考虑到不同的工况，选用适合的方法来提高测试的准确性和可靠性。在本次实验的研究对象为聚乙烯醇缩甲型表面形状的聚氨醇缩甲型表面，为了保证所测的结果更加准确，我们需要先用高分辨率的数字化仪表分别对这两种曲面的曲线做加减运算，从而使两者的加减值都趋于一致。在实际操作时，因为聚氨酯的吸湿性较大，会导致其吸湿性大，当用低分辨率的电子天平称量的时候就会出现明显的气泡现象。但是如果把这两个数值当作标准值，就能使其达到一个平衡的状态了。

1.2 测量系统的参数设定

在煤质分析仪的测控煤质量指标的选取中，由于工作环境的不同和测量方法的差异性，所以要根据实际情况来进行选择。首先，我们需要确定出一个合适的测量系统的参数值，这个参数值就是所要测定的目标函数的最佳状态下的最大方差。其次，为了保证所选的基准量的准确性以及稳定性，则必须先选定的测量系统的最小方差的最大值为参考点，并且确定了该点的位置之后，才能开始下一步的操作步骤。最后，对于所选的测控系统的参数值，应该保持均匀一致，这样可以避免因变量的变化而引起的不稳定现象。

1.3 煤中水分测量系统测试

煤中水分测量系统的主要作用是对煤的含水率进行测定，通过对测量数据的处理和计算，可以得到所需的实验结果。在实际操作过程中，由于工作环境的影响和测试仪器本身的误差等原因，导致系统的测试值与真实的值有很大的差异性。因此在设计的时候要充分考虑到这些因素，使其达到最佳的状态以最大程度地保证准确无误的完成任务。本课题采用的方法是直接分析法，即先利用实验室现有的资料和设备，然后再根据所测得的结果来判断待建厂区的具体情况，最后再结合现场的实际状况，最终确定待建厂区的具体位置。该试验的优点在于它能比较容易的找出待建厂区的问题点，而且它的反应速度快，能快速地反映映出待定厂区的含水量。

二、煤中水分测量数据处理

由于煤的成分和性质的不同导致了煤的含水率的差异是非常大的一个物理过程，所以在对煤进行测量时，我们必须先对所测的数据进行处理，然后再使用数字滤波的方法去处理，这样才能得到更加精确的结果。

2.1 数据采集程序

首先，我们要对原始的煤进行采样，采集的是煤在采空区的水分含量，由于采空区的面积大小不一，所以需要对采集的数据采用不同的方法来获取。在本实验中，采集的是60mL的煤样，通过称重法来计算出其含水率。但是因为没有具体的测量程序，只需将待测的数据输入到STL软件的Matlab里，然后再利用函数的方式就可以轻松地得到了所需的样本数据。最后，我们还需考虑到测试的误差和被测样品的变化等因素，这里主要是要保证所设计的试验是合理的、有效的还是有缺陷的？这就要求我们的仪器能准确的反应被测物的真实情况，并且尽量减少人为操作的干扰。

2.2煤中水分图像的分割

灰度值的分割是灰度图像的处理过程，由于灰度值的变化会引起图像的模糊和噪声，因此需要进行适当的滤除，以消除或减少图像中的干扰和错误。在煤水分含量的测定实验的研究工作中，我们发现在煤水分的检测数据的提取时，存在着很多的误差因素，其中有以下几个方面：（1）煤的含水量的不同。（2）含水率的差异。（3）含水率的高低也会影响到最终的测试结果。为了提高对原始数据的分析精度，必须要对其进行必要的滤除，以保证所测的数据能够满足要求。一般情况下，根据所选的样本大小，可以将待测样品划分为若干个小的组块，这样便于后续的分析计算。

三、煤中水分结果不确定度评定

我们可以知道，煤中水分的变化趋势是随着水分的增加而增大的。但是当煤的含水量达到最大时，水分会出现明显的波动和小幅的上升。当含水率在最适浓度时，水分就会表现出显著的下降和不稳定的状态。所以在对煤进行分析的时候要对不同的工况下的结果做一个准确地判断与比较，这样才能得出更加精确的结论来。

3.1 煤中水分不确定度评价标准

由于人工神经网络的不确定性，所以在对煤样的数据集进行采集时，经常会出现误差，而且存在着一定的主观性。为了消除这些问题，我们需要根据不同的对象建立相应的模型并计算其对应的权重来修正。但是这种方法也有它的缺陷：首先，它只能解决单个样本的局部特征，而不能反映整个系统的整体。其次，它是一种非线性的建模过程，没有考虑到多输入多输出的特性。最后，该算法的收敛速度有限，当大量的样品同时被提取出来时，就会产生较大的噪声污染。