【正文】 商品煤的采樣和制樣第一節(jié) 煤的不均勻性第二節(jié) 采制樣原理第三節(jié) 煤炭采樣和制樣概述第四節(jié) 人工采樣與制樣第五節(jié) 煤炭機械化采制樣（GB/T194942004）第六節(jié) 精密度和偏倚試驗第一節(jié) 煤的不均勻性一、不均勻性概念對于散裝物料，如果物料各部分的某一特性指標(biāo)的變動性與測定該特性指標(biāo)的方法方差具有一致性，此物料就該特性指標(biāo)而言是均勻的。如面粉、汽油、化肥等屬于均勻物料。否則是不均勻的。 而煤炭是一種品質(zhì)極不均勻的大棕散裝固體礦物燃料。煤炭的不均勻性可從以下幾方面認(rèn)識：1） 煤的組成的不均勻性煤炭是由古代植物遺體覆蓋在地層下,壓實,經(jīng)復(fù)雜的生物化學(xué)和物理化學(xué)作用轉(zhuǎn)化而成固體有機可燃沉積巖，其組成元素達(dá)數(shù)十種, 可看成是水分、無機礦物質(zhì)和有機質(zhì)組成的復(fù)雜的三元混合物。無機礦物質(zhì)主要為粘土礦物、石英、碳酸鹽、硫酸鹽、硫鐵礦和堿金屬堿土金屬等。礦物質(zhì)在煤中通常有兩種狀態(tài)，一種是與煤中有機質(zhì)相結(jié)合的礦物質(zhì)，分布均勻，它成煤的原始植物在生長過程中從土壤中吸收來的和煤形成過程中經(jīng)煤層裂縫滲入的礦物質(zhì)溶液積聚而成，這部分含量不大；另一種是游離狀態(tài)的，俗稱游離礦物質(zhì)，它源于煤炭采掘中礦井的底板、頂板或煤層夾石的機械混入，有時也會與伴生礦物質(zhì)一起混入，這部分含量較大，分布極不均勻。游離礦物質(zhì)的存在及其分布狀態(tài)是決定煤不均勻度的主要因素。而有機物則包括絲炭、鏡煤、暗煤、亮煤，分布較均勻，其性質(zhì)和組成也大相徑庭，例如絲炭的灰分最高，比重也最大，暗煤次之，鏡煤、亮煤最小。2)粒度不均勻性煤炭是屬于脆性物料，在采掘、加工和運輸過程中由于各組分的堅固性不同容易碎裂成大小不同的粒度。表1為某煤礦出礦煤不同粒級范圍煤的灰分情況，它隨著粒級范圍平均粒徑的減小而減少，絕大多數(shù)出礦原煤都存在這一特征。對于煤粉，也同樣存在著不同粒級范圍煤的灰分產(chǎn)率不相同的現(xiàn)象，不過它與制粉的工藝條件密切相關(guān)?；痣姀S制粉系統(tǒng)(動態(tài))制備的煤粉和實驗室制粉設(shè)備(靜態(tài))磨制的煤粉，兩者不同粒級范圍的灰分分別列于表2和表3。從表中可以看出，前者粒級范圍平均粒徑愈小，灰分愈高，而后者則相反，粒級范圍平均粒徑愈小，則其灰分愈低，這種相反的規(guī)律性，與磨制煤粉的工藝條件密切相關(guān)。制粉系統(tǒng)中的煤粉是在有熱風(fēng)輸送、干燥和分離作用的條件下磨制的。它能夠?qū)⑦_(dá)到一定粒度要求的相對粒度較粗而密度較小的煤粉，借助熱風(fēng)及時輸送到磨煤機外面而不至于繼續(xù)磨細(xì)。同樣粒度較粗密度較大的煤，則必須磨制到較小粒度才能被熱風(fēng)帶出磨煤機外，且密度愈大的粒度，則需磨到的粒徑較小其灰分愈高。然而對于試驗室磨煤機就不同了，那些質(zhì)地好、容易磨成粉且達(dá)到一定粒度要求的相對較粗粒度的煤粉，仍滯留在磨煤機繼續(xù)被磨得更細(xì)了，因此，呈現(xiàn)出灰分產(chǎn)率隨著粒級范圍平均粒徑變小而降低的規(guī)律。由此可見，不同粒度的煤具有相異的煤質(zhì)特性乃是煤炭的普遍現(xiàn)象。表1 出礦煤不同粒級范圍的灰分 粒級范圍(mm) 徐家溝(Ad，％) 粒級范圍(mm) 王家凹(Ad，％) 100 100～50 50～25 25～13 13～0 50 50～25 25～13 13～0 表2 中貯式制粉系統(tǒng)中煤粉不同粒級范圍的灰分粒級范圍 (mm)大同煤(Ad，％) 大同和峰峰混煤(Ad，％) 海川和 三元混煤(Ad，％) 200 200～90 90～60 60 表3實驗室煤粉不同粒級范圍的灰分(Ad，％) 粒級范圍(mm) 灰分 200 200～74 74 28．0O3）分聚和偏析作用煤炭按粒度大小不同的自然分聚現(xiàn)象，叫做分聚作用。按質(zhì)量不同的自然偏析現(xiàn)象，叫做偏析作用。煤炭分聚偏析作用，加大了煤質(zhì)的不均勻性。商品煤是由大到小不同級別的粒度組成，煤在流動和堆積中會形成一個不均勻體。例如從筒倉往火車裝煤時，大塊煤跑到車體兩邊，小粒煤或粉煤則落到中心；還如貯煤場堆煤時也會產(chǎn)生大塊煤聚集在堆底周圍的現(xiàn)象。又如帶式輸送機輸煤時皮帶兩旁粒度大的煤多；皮帶端部下落煤流中大小粒度煤的分離等等。即使粒度相同，由于煤中礦物質(zhì)和有機質(zhì)含量的不同而造成質(zhì)量不同，質(zhì)量輕的煤會集中在上部，而質(zhì)量大的煤會集中在下部。 4）加工處理這里是指原煤是否經(jīng)洗選或其他工藝加工。加工過的煤，去除了大部分游離礦物質(zhì)，一般粒級范圍較小，較均勻，同時，近似相同粒度間的密度之差也較未加工前減小，尤其是洗煤產(chǎn)品，因此其均勻性當(dāng)然要比未經(jīng)洗選的原煤好?？偠灾禾渴且环N粒度和組成極不均勻大宗固體散裝物料。 二 不均勻類型 對于煤這種不均勻物料可分解為組成不均勻和分布不均勻。組成不均勻性是構(gòu)成該物料的不同成分(如顆粒)之間的組成不同，混和不能影響組成不均勻，但破碎后顆粒數(shù)增加，組成不均勻會顯著改善；分布不均勻性是構(gòu)成該物料的不同成分的局部不均勻如偏析、不同部位、不同煤層等，混合可顯著改善這種不均勻性。根據(jù)煤的特性值分布情況，有如下不均勻類型： 1） 較均勻 如洗精煤2） 隨機不均勻是指煤的特性值服從或大體服從正態(tài)分布。如同一來源即同一煤層短期生產(chǎn)加工的煤。3） 定向非隨機不均勻是指煤的特性值沿著一定方向改變。例如煤炭在輸送時，由于顆粒大小、輕重不同引起的垂直方向分離。洗煤在運送時水分沿車箱深度的分布。 4） 周期非隨機不均勻是指在連續(xù)的煤流中煤的特性值呈現(xiàn)出周期性變化，其變化周期有一定的頻率和幅度。例如電廠入爐煤混配時。5） 混合非隨機不均勻是指兩種以上特性值變異類型或兩種以上特性均值合并后的煤。例如，不同產(chǎn)地的兩種煤，摻矸煤，摻假煤。 三 不均勻度煤的不均勻度是煤的不均勻性的量度，是表征煤質(zhì)指標(biāo)分散性大小的物理量，一般用初級子樣的方差VI表示。通常以煤中分布最不均勻的灰分（水分、熱值）的初級子樣方差VI表示。初級子樣方差愈大,煤的不均勻度愈大。如前所述它與煤中礦物質(zhì)的分布狀態(tài)、煤的粒度、偏析程度和煤有否加工等密切相關(guān)。另外與是否混配有關(guān)，混煤的不均勻性一般要比參與混合的任一品種煤都大。根據(jù)有關(guān)試驗資料,商品煤的初級子樣方差如表4所示。初級子樣方差VI可按GB/。表4 商品煤的不均勻度(初級子樣方差)品種灰分(Ad，％)初級子樣方差原煤、篩選煤≤1031020152030483040 68洗精煤 3其它洗煤4 總之，不均勻性的存在是煤炭的一種屬性，是不可避免的，是客觀存在的，它可通過檢測數(shù)據(jù)來估計，也可根據(jù)經(jīng)驗和已掌握的物料信息來推斷。了解煤炭的不均勻性，對于編制采樣方案和指導(dǎo)采樣過程具有重要意義。第二節(jié)采制樣原理一、抽樣檢驗基礎(chǔ)理論一) 概率基礎(chǔ)隨機事件 概率 隨機變量 概率分布二) 數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)個體 樣本 總體 統(tǒng)計推斷二 抽樣的基本要求和抽樣方法 一) 抽樣的基本要求①每個個體抽取隨機的②每個個體是獨立的，彼此互不影響③樣本與總體同分布，即抽取每個個體抽取時，每一次抽樣都是在完全相同的條件下進行。根據(jù)大數(shù)定理,. 根據(jù)中心極限定理多個獨立同分布的隨機變量或多個獨立不一定同分布但均勻的小的隨機變量總和的分布在樣本容量足夠大時服從正態(tài)分布. 正態(tài)分布是統(tǒng)計推斷的理論基礎(chǔ).（一）隨機事件及概率1．隨機事件的基本概念 (1)隨機試驗：在對一批產(chǎn)品的抽檢中，如果我們?nèi)稳?件檢查它是否合格，顯然，每進行一次抽檢，測試的結(jié)果都是事先無法確定的。雖然每進行一次試驗就會有一個結(jié)果，但如果我們大量重復(fù)這種試驗，其結(jié)果就會呈現(xiàn)出固有的規(guī)律性，即統(tǒng)計規(guī)律性，我們把這樣的試驗稱為隨機試驗。隨機試驗有如下三個特征。 ①試驗在相同的條件下重復(fù)進行。 ②每次試驗結(jié)果不一定相同，且每次試驗之前不能斷定是哪一個結(jié)果的發(fā)生。 ③所有可能的試驗結(jié)果是事先可斷定的。(2)隨機事件：隨機試驗(常用E表示)的每一個可能結(jié)果稱為一個隨機事件，簡稱事件。如上例對一批產(chǎn)品隨機抽取5件來檢查，其結(jié)果可能是：沒有不合格品、有一件不合格品、有兩件不合格品、……全是不合格品。這些都是隨機事件，因其不可再分又稱為基本事件，通常用符號A，B…表示。一個隨機事件可以由若干個基本事件共同組合而成，例如上述隨機試驗中，“至多有一件不合格品’’這個隨機事件是由“沒有不合格品”和“有一件不合格品”所組成，像這樣由基本事件復(fù)合而成的事件稱為復(fù)合事件。 在各種各樣的試驗中，可能會遇到這樣的情況，如現(xiàn)有4件同類產(chǎn)品，其中有1件次品，3件正品。若任取2件為一組，則每次試驗的結(jié)果必然是“至少有1件是正品”。像這樣每次試驗都必然發(fā)生的事件稱為必然事件，通常用字母Ω表示。上述4件同類產(chǎn)品中，若任取2件為一組，“2件都是次品”的事件不可能發(fā)生，像這種每次試驗中不可能發(fā)生事件稱為不可能事件，通常用字母Φ表示。必然事件和不可能事件并不具有“不確定性”，為了便于討論可把它看成是隨機事件的極端情況。（3）基本事件空間：基本事件的全體所組成的集合稱為隨機試驗的基本事件空間又稱樣本空間，用字母Ω表示。事件是基本事件空間的一個子集，因為基本事件空間包括隨機試驗所有可能的結(jié)果，所以如果把基本事件空間看成一個事件，那么它是一個必然事件，因此，事件空間和必然事件均可用同一符號n表示，基本事件空間的元素就是隨機試驗的基本事件。 但要注意：樣本空間元素是由實驗的內(nèi)容所確定的。例如，一批產(chǎn)品，任取其中1件產(chǎn)品，檢驗它是正品還是次品，則有兩種可能的結(jié)果：正品、次品。于是基本事件空間由兩個基本事件構(gòu)成，即 Q一{正品，次品) 由此可見，基本事件空間完全是由試驗內(nèi)容所決定的。 2．隨機事件的概率1)隨機事件的頻率將一隨機試驗重復(fù)獨立地進行n次，若事件A出現(xiàn)的次數(shù)為以n(頻數(shù))，則其比值A(chǔ))一墜稱為事件A在行次試驗中出現(xiàn)的頻率。 在多次重復(fù)試驗中，事件A發(fā)生次數(shù)越多，頻率就越大，反映了事件A發(fā)生的可能性越大。因此，在實際應(yīng)用中，人們常用頻率^(A)來度量事件A發(fā)生的可能性大小。 [例2—1] 甲、乙兩人生產(chǎn)同一種零件，甲生產(chǎn)200件中有6件不合格，乙生產(chǎn)1 000件中有15件不合格，問誰生產(chǎn)技術(shù)水平高? 解：設(shè)Az{甲生產(chǎn)的零件中不合格品} B一{Z．牛產(chǎn)的零件中不合格品)，則因f2。(A)，ooo(B)，故乙生產(chǎn)技術(shù)水平商。 實踐證明，當(dāng)試驗條件不變，試驗次數(shù)足夠多時，隨機事件A的頻率f”(A)常在某個確定的數(shù)字P附近波動，隨著試驗次數(shù)不斷增加，這種波動會越來越小，事件頻率的這種性質(zhì)稱為頻率的穩(wěn)定性。 例如，拋一硬幣，觀察正、反兩面出現(xiàn)的次數(shù)。當(dāng)拋幣次數(shù)較少時，可能正反兩面出現(xiàn)頻率差異較大，但隨著拋幣次數(shù)的增多，正面出現(xiàn)頻率呈現(xiàn)穩(wěn)定性，其結(jié)果總是在二分之一附近擺動，并逐漸趨于1／2。表2—1是著名經(jīng)濟學(xué)家蒲豐(Buffon)和皮爾 遜(Pearson)進行大量拋幣實驗的結(jié)果。 表2—1 拋幣試驗的結(jié)果 拋幣次數(shù) 正面出現(xiàn)的次數(shù) 頻率P 4 040 12 000 2 048 6 019 o．506 9 O．501 6 24 000 12 012 5 可以看出，拋幣次數(shù)越多，頻率越接近1／2。 (2)隨機事件的概率 ①概率定義 頻率的穩(wěn)定性表明在大量重復(fù)試驗中，事件A在竹次試驗中發(fā)生的頻率f。(A) 在一確定的數(shù)值P附近擺動，隨著試驗次數(shù)的增加，這種擺動幅度越來越小，把這個 確定的數(shù)值P稱為事件A發(fā)生的概率，記作 P(A)一P 在實際問題中，當(dāng)試驗次數(shù)挖足夠大時，可用事件的頻率近似代替概率。如我們在 實際工作中經(jīng)常遇到的次品率、成功率、回報率等都是頻率轉(zhuǎn)化成了概率，這樣求得的稱為統(tǒng)計概率。 ②概率的性質(zhì)概率 a．概率的取值范圍0≤P(A)≤1 P(Ω)=1，P(Φ)=0 b．概率的加法定律 若事件A，B為互斥事件(不會同時發(fā)生)，即AB一垂， 則有：P(A U B)一P(A)tiP(B)，此結(jié)論可推廣到任意多個兩兩互斥的事件。 若事件A，萬為互補事件(當(dāng)A不發(fā)生時，萬就發(fā)生且僅有一個發(fā)生)，則： P(A)+P(A)一1或P(A)一1一P(A)。 若事件A，B為任意兩事件， 則：P(A UB)一P(A)+P(B)一P(AB)，此性質(zhì)可推廣到多個事件的情況。 C．概率的乘法定律 若A，A。，…，A。為相互獨立的事件， 則：P(A1A2…A。)一P(A1)P(A2)…P(A。)。 3．古典概型 按照概率的統(tǒng)計定義求事件的概率，需要做大量的試驗，在實際中往往是行不通或是很困難的。而在一些特殊的隨機試驗中，事件的概率可以不通過試驗而直接運用計算說明。 [例2—3] 從一批燈泡中，隨機抽取一件產(chǎn)品，測試其壽命Y，則y≥o。但y到底取哪個值，要看具體試驗結(jié)果