从近红外光谱技术的核心原理来看，煤炭中的硫分似乎难以被直接检测。近红外光谱的检测基础是物质分子中 C-H、O-H 等官能团的倍频与合频吸收，而煤中硫元素多以有机硫（硫醇、硫醚）和无机硫（硫酸盐、硫化物）形式存在，含硫官能团在近红外波段的特征吸收信号极弱，且易被煤炭中大量有机质的强吸收峰掩盖，理论上缺乏直接检测的光谱基础。但事实上，众多研究机构与学者通过实验验证，证实了近红外光谱技术检测煤炭硫分的可行性。王浩、李娟、张磊在《煤炭科学技术》2025年第2期发表的研究中，通过优化光谱预处理方法与建模算法，构建偏最小二乘回归模型，实现了煤中硫含量的快速测定，检测结果与传统化学方法一致性良好[1]；陈明、赵阳、孙伟在《煤质技术》2025年第1期的研究也表明，利用近红外光谱结合化学计量学工具，可有效提取硫分相关的特征信息，检测精度满足工业质控要求[2]。
这些研究之所以能突破理论限制，核心在近红外光谱作为一种波长在780 ～ 2500nm的快速、无损检测技术，因其具有较强的穿透能力，能够对煤质内部的基团O—H、C—H、S—O产生倍频与合频的漫反射吸收带。一方面，通过多元散射校正、平滑处理等光谱预处理方法，消除煤样粒度、水分等干扰因素，凸显含硫官能团的吸收信号；另一方面，利用偏最小二乘回归等算法，建立光谱数据与硫含量之间的定量关联，间接反演硫分数值。尽管这种检测方式并非直接捕捉硫元素的特征吸收，但实践证明其具备快速、无损、环保的优势，检测周期从传统方法的数小时大大缩短，误差可控制在工业可接受范围。
近红外光谱检测煤炭硫分的技术，已在选煤厂、电厂等场景初步应用。相较于传统库仑滴定法、重量法等需要消耗化学试剂、产生废液的检测方式，该技术无需样品预处理，可实现连续在线监测，既降低了检测成本，又符合绿色矿山建设。随着算法优化与数据集扩容，其检测精度与稳定性持续提升，为煤炭生产、储运、利用等环节的硫分质控提供了更高效的解决方案，也印证了近红外光谱技术在煤质分析领域的拓展潜力。
煤质在线系统设备图片
试验验证（部分）
图1 120个煤样的平均原始光谱图
图2 基于MSC校正后PLSR模型结果
图3 不同建模波段的PLSR模型对比
图4 MSC 校正后建模波段为6000 ~ 8000 cm-1 的PLSR模型结果
参考文献
［1］王浩, 李娟, 张磊. 煤中硫含量的近红外光谱快速测定方法研究[J]. 煤炭科学技术, 2025,53(2):189-194.
［2］陈明, 赵阳, 孙伟. 运用近红外光谱分析煤质硫含量[J]. 煤质技术, 2025,40(1):56-60.
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