DLT 747-2025 发电用煤智能采制样系统技术要求与性能验收方法标准立项发展报告

发电用煤智能采制样系统技术要求与性能验收方法标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:TechnicalRequirementsandPerformanceAcceptanceMethodsforIntelligentCoalSamplingandSamplePreparationSystemsforPowerGeneration摘要随着我国能源结构转型与电力行业数字化、智能化进程的加速推进，发电用煤的采制样环节作为燃料质量管理的关键基础，其智能化水平直接关系到电厂燃料成本管控的科学性、锅炉燃烧工况的稳定性以及碳排放核算的准确性。现行电力行业标准DL/T747-2010《发电用煤采制样装置性能验收方法》已实施十余年，面对采样机器人、全自动制样系统、智能管控平台等新技术装备的规模化应用，其在术语定义、技术指标、验收流程等方面已难以适应产业发展需求。在此背景下，中国电力企业联合会组织相关单位对原标准进行了系统性修订，形成了《发电用煤智能采制样系统技术要求与性能验收方法》（DL/T747-2025）。本报告对该标准的立项背景、修订历程、主要技术内容及其行业意义进行了全面梳理，重点阐述了智能采制样系统的功能架构、技术指标体系及性能验收方法等核心修订内容。该标准的发布实施将有效填补发电用煤智能采制样领域行业标准空白，为构建透明、高效、可溯源的燃料质量管控体系提供关键技术支撑，对推动电力行业燃料管理智能化转型具有重要的引领作用和指导意义。关键词：发电用煤；智能采制样；技术要求；性能验收；行业标准；燃料管理Keywords:CoalforPowerGeneration;IntelligentSamplingandSamplePreparation;TechnicalRequirements;PerformanceAcceptance;IndustryStandard;FuelManagement1引言1.1研究背景煤炭作为我国主体能源，在电力供应结构中长期占据主导地位。燃煤电厂燃料成本通常占发电总成本的60%～70%，而入厂煤质检测结果的准确性与代表性，直接决定了电厂配煤掺烧方案的优化空间、锅炉燃烧效率的提升潜力以及环保排放指标的达标能力。采制样作为煤质检验全流程的“第一公里”，其操作规范性、设备可靠性和结果代表性，是保证后续化验数据真实反映煤炭品质的基石。近年来，随着人工智能、机器视觉、工业机器人、物联网及大数据分析等新一代信息技术在电力行业的深度融合应用，发电用煤采制样环节正经历从“人工操作+机械辅助”向“系统智能+少人化/无人化”的跨越式变革。采样机器人可依据预设逻辑在运煤车厢、煤流皮带等复杂工况下自动完成全断面采样；全自动制样系统集破碎、缩分、研磨、干燥等工序于一体，实现制样全程无人干预；智能管控平台通过对采样点位、制样环节、样品流转的实时监控与数据记录，构建起全流程可追溯的数字化质量管控体系。上述新装备、新系统的涌现，对标准提出了迫切的更新需求。1.2标准修订的必要性原行业标准DL/T747-2010《发电用煤采制样装置性能验收方法》主要适用于传统机械采制样装置的验收，其技术框架以“采样机”“制样机”等单机设备为核心对象，主要考核采样精密度、系统偏差、制样损失率等基础性指标。然而，面对当前智能化采制样系统的复杂架构，该标准在以下方面存在明显局限：第一，术语体系不匹配。原标准未对“智能采制样系统”“智能采样单元”“智能制样单元”“智能管控平台”等新型系统组成给出明确定义，导致设备招标、验收、运行考核等环节缺乏统一的术语基准。第二，技术指标覆盖不足。智能采制样系统所涉及的信息化功能，如采样方案自动生成与动态调整、样品唯一标识与全流程追踪、数据自动采集与防篡改等，在原标准中均无对应的技术要求和考核方法。第三，验收方法适用性不强。原标准以单机性能测试为主要验收手段，而智能采制样系统的整体性能取决于设备本体、控制系统、信息管理平台等多要素的协同有效性，传统的单机验收模式难以全面评价系统级性能。第四，与相关标准衔接不畅。近年来，GB/T19494《煤炭机械化采样》系列标准、《火力发电厂燃料试验方法》等基础标准已相继修订，对采样精密度、偏倚试验方法等提出了更新要求，原标准需要与之保持协调一致。因此，为适应发电用煤采制样技术从机械化向智能化转型升级的产业需求，系统规范智能采制样系统的技术要求与验收方法，亟需对DL/T747-2010进行全面修订。1.3标准定位与适用范围本次修订将标准名称由《发电用煤采制样装置性能验收方法》调整为《发电用煤智能采制样系统技术要求与性能验收方法》，标准编号为DL/T747-2025。标准定位由单纯“验收方法”扩展为“技术要求+验收方法”双重功能，适用范围涵盖燃煤发电厂入厂煤、入炉煤及库存煤采用智能采制样系统进行采制样作业的设计选型、安装调试、性能验收及运行维护等全过程。这一调整使标准从“事后检验尺”转变为贯穿系统全生命周期的“技术规范与质量准绳”。2标准编制过程2.1立项与启动DL/T747-2025的修订工作由中国电力企业联合会提出并归口，由电力行业燃料管理标准化技术委员会组织实施。2019年，经行业专家充分论证，该修订项目正式列入电力行业标准制修订计划。起草工作组由国内主要发电集团燃料管理部门、电力科学研究院、煤质检测仪器制造企业、高校科研院所等单位的技术专家组成，涵盖了标准使用方、检测方、制造方和研究方等全产业链主体。2.2主要编制阶段（1）调研阶段（2019—2020年）：工作组面向国家能源集团、中国华能、中国大唐、中国华电、国家电投等主要发电集团及其下属典型电厂，就智能采制样系统的应用现状、存在问题、技术需求等开展广泛调研。调研覆盖了采样机器人、全自动制样系统、智能管控平台等主要装备类型，累计收集有效调研问卷200余份，组织现场调研及专题座谈20余次，为标准框架的构建积累了翔实的一手资料。（2）起草阶段（2020—2022年）：工作组在充分分析调研资料的基础上，对标ISO13909《Hardcoalandcoke—Mechanicalsampling》系列国际标准、GB/T19494《煤炭机械化采样》系列国家标准等国内外相关标准，结合国内智能采制样技术发展实际，形成了标准草案。草案经过工作组内部多轮讨论，于2022年底形成了征求意见稿。（3）征求意见与送审阶段（2023年）：征求意见稿面向全行业广泛征求意见，共收到来自发电企业、设备制造企业、检测机构、科研院所等30余家单位的反馈意见200余条。工作组对全部意见逐条进行认真处理，采纳或部分采纳合理意见，并据此对标准文本进行全面修改完善。2023年底，标准送审稿经电力行业燃料管理标准化技术委员会全体委员审查，获得一致通过。（4）报批与发布阶段（2024—2025年）：送审稿经修改完善后形成报批稿，按程序报国家能源局审批。2025年6月30日，国家能源局正式发布DL/T747-2025，自2025年12月30日起实施，替代DL/T747-2010。3标准主要技术内容DL/T747-2025共设8个章节和3个附录，主要技术内容包括：范围、规范性引用文件、术语和定义、系统组成与分类、技术要求、性能试验方法、验收规则以及附录。以下对各章节核心内容进行概括性阐述。第1章“范围”：明确了标准适用于燃煤发电企业配置的发电用煤智能采制样系统的设计、选型、安装、调试、验收及运行维护。同时明确了不适用范围，如水尺计量方式等非采制样系统的计量环节。第2章“规范性引用文件”：列出本标准技术条款所引用的标准文件清单，主要包括：GB/T19494.1《煤炭机械化采样第1部分：采样方法》、GB/T19494.2《煤炭机械化采样第2部分：精密度测定方法》、GB/T19494.3《煤炭机械化采样第3部分：偏倚试验方法》、GB/T211《煤中全水分的测定方法》、GB/T212《煤的工业分析方法》、GB/T213《煤的发热量测定方法》、GB/T474《煤样的制备方法》等。上述文件的最新版本（包括所有修改单）构成本标准条款的组成部分。第3章“术语和定义”：该章是本次修订新增的重要基础性内容。在保留原标准必要术语的基础上，围绕智能采制样系统的功能特征，新增了以下核心术语：-智能采制样系统：由智能采样单元、智能制样单元、样品传递单元和智能管控平台等部分组成，能够在无人干预或较少人工干预条件下自动完成煤炭采样、制样及样品管理全流程的成套设备系统。-智能管控平台：对采制样各环节设备运行状态、工艺流程参数、样品流转信息等进行数据采集、处理、展示与控制管理的软件平台系统。-全流程可追溯性：通过编码标识、传感记录等手段，使每份样品的采样位置、采样时间、制备路径、操作人员等信息均可被追溯的技术能力。-偏倚：系统采样所获得的试样测定值与实际总体真值之间的系统误差，是采制样系统准确性的关键考核指标。-在线标定：在系统正常运行状态下，采用标准物质或标准方法对系统计量或检测功能进行校准核验的过程。此外，还定义了“智能采样单元”“智能制样单元”“样品唯一标识”等术语，形成了较为完整的智能采制样术语体系。第4章“系统组成与分类”：规定了发电用煤智能采制样系统的典型组成架构和分类方法。按功能模块划分，系统由智能采样单元、智能制样单元、样品传递单元和智能管控平台四大部分组成；按使用场景划分，包括入厂煤智能采制样系统、入炉煤智能采制样系统以及移动式/车载式智能采制样装置等类型；按自动化程度划分，包括部分自动化（单环节自动）、高度自动化（全流程自动）和全面智能化（自感知、自决策、自执行）三个等级。系统分类的明确，为用户根据自身需求选择适宜等级的智能采制样系统提供了依据。第5章“技术要求”：这是本次修订的新增核心章节，分四小节分别对系统总体要求、智能采样单元、智能制样单元、智能管控平台提出具体技术要求。5.1条“总体要求”规定了系统应具备的基本功能与性能底线，包括：采制样精密度须满足GB/T19494.2的规定；与人工采制样方法相比不得产生实质性偏倚；具备全流程可视、可控、可追溯的能力；系统平均无故障运行时间等可靠性指标要求。5.2条“智能采样单元技术要求”在保留原有采样机初级采样器结构尺寸、切割速度、开口尺寸等机械性能要求的基础上，增加了智能采样功能要求：系统应能依据来煤批量、煤种特征、车厢节数等信息自动生成采样方案；采样点位应具备自动定位与记录功能；在异常工况（如车厢偏载、煤面不平）下应能自动识别并调整采样策略。5.3条“智能制样单元技术要求”规定了制样系统在破碎、缩分、干燥、研磨等环节的工艺参数要求和智能化功能要求，包括：缩分器结构应保证缩分精密度且不产生偏倚；制样全过程的样品质量损失率应符合GB/T474的规定；系统应具备自动称量、自动记录、超差报警等功能。5.4条“智能管控平台技术要求”为新增内容，从信息化角度规定了平台应具备的基本功能：采制样过程数据的自动采集、存储与上传；样品编码的唯一性管理与全流程追踪；与电厂燃料管理信息系统（如SIS、MIS系统）的数据接口兼容性；数据防篡改与操作留痕等安全措施。第6章“性能试验方法”：规定了智能采制样系统各项技术要求的试验验证方法，包括采样精密度试验、偏倚试验、制样损失率试验、水分损失试验、系统联调试验以及智能管控平台功能验证等，并对各项试验的样品数量、试验程序、数据处理方法作了详细规定。其中，采样精密度和偏倚试验方法主要依据GB/T19494.2和GB/T19494.3执行；智能管控平台功能验证通过模拟运行或实煤运行方式，对数据采集完整性、编码追踪准确性、报警功能有效性等项目逐一核查。第7章“验收规则”：规定了智能采制样系统出厂验收、到货验收、安装调试后现场验收及最终性能验收的程序和要求。明确验收分为“资料验收”和“性能验收”两部分：资料验收主要核查系统设计文件、产品合格证、使用说明书等随机文件的完整性；性能验收则需在现场条件下按第6章规定的试验方法逐项检验。验收合格的系统方可投入正式运行。第8章“附录”：附录A给出了智能采制样系统验收报告的基本格式与内容要求；附录B给出了性能试验结果记录表；附录C提供了智能采制样系统全流程追溯信息的推荐格式。附录的设置增强了标准的可操作性。4预期实施效果与标准意义4.1预期实施效果DL/T747-2025的发布实施，将在以下方面产生预期效果：一是统一行业技术基准。标准构建了发电用煤智能采制样系统的完整术语体系和技术指标体系，结束了当前行业内对智能采制样系统定义不清、功能要求不明确、验收口径不一致的混乱局面，为设备采购、安装调试、运行考核提供了统一的“标尺”。二是推动燃料管理智能化升级。标准将智能管控平台纳入系统组成并明确其功能要求，将有力引导发电企业从单一设备智能化向系统整体智能化迈进，加快燃料质量管控全流程数字化、透明化进程。三是提升煤质检测数据公信力。通过强化全流程可追溯和数据防篡改等技术要求，标准的实施将有效降低人为干预风险，提升入厂煤和入炉煤质量检测数据的真实性、准确性和可追溯性，为燃料结算、配煤掺烧、碳排放核算等提供可靠的数据支撑。4.2与相关标准的关系DL/T747-2025在编制过程中，充分注重与国家标准、国际标准及其他行业标准的协调一致性。在采样精密度和偏倚试验方法方面，严格对接GB/T19494系列标准；在煤样制备方法方面，与GB/T474保持一致；在术语定义方面，与GB/T3715《煤质及煤分析有关术语》相协调；在系统安全性能方面，兼顾GB/T5226.1《机械电气安全机械电气设备第1部分：通用技术条件》等安全标准要求。标准中未重复规定上述标准中已有的具体方法细节，而是通过正确引用形成技术互补。5主要修订单位介绍DL/T747-2025的修订工作由中国电力企业联合会（以下简称“中电联”）提出并归口管理。中电联作为全国电力行业企事业单位的联合组织，是电力标准化工作的统筹协调机构，负责组织制修订电力行业标准并归口管理。本标准的具体技术起草工作主要由国能南京电力试验研究有限公司牵头完成。该公司长期致力于发电厂燃料检测技术研究与应用，具备深厚的煤炭采制样技术积淀和实践经验，在行业内具有较高的技术权威性。该公司是发电行业燃料管理技术领域的重要研究机构，拥有一支涵盖煤化学、机械设计、自动化控制、信息化技术等多学科背景的专业技术团队，建有燃料检测技术重点实验室。公司近年来主持或参与完成了多项燃料管理领域行业标准的制修订工作，取得了丰硕的科研与标准化成果。针对DL/T747-2025的修订，国能南京电力试验研究有限公司投入了核心骨干力量，在标准框架设计、术语体系构建、智能采制样技术指标拟定、性能验收方法编制等关键环节发挥了主导性作用。项目团队广泛调研了国内典型燃煤电厂的智能采制样装备运行现状，深入分析了大同、准格尔、霍林河等典型煤种的采制样特性差异，对采样机器人定位精度、全自动制样系统缩分比控制偏差、智能管控平台数据追溯完整性等关键技术指标进行了多轮试验验证，为标准技术内容的科学性和可操作性提供了坚实的实证基础。6结论与展望DL/T747-202