本研究旨在调查内蒙古长滩地区某选煤厂煤炭样品中汞（Hg）的污染情况，分析汞在煤中的赋存状态，并评估其在洗选过程中迁移和富集的规律。研究采用X射线衍射（XRD）、电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）等分析手段，结合相关性分析，对长滩煤炭中汞的赋存状态进行了定性和定量研究，并探讨了洗选过程中汞元素的迁移规律。
研究采用了XRD技术来确定煤炭样品中的主要矿物组成。XRD是一种通过测定材料的晶体结构从而鉴定物质种类的技术，它可以提供煤炭样品中矿物相的详细信息。这项技术对于理解汞与煤炭中矿物的关系至关重要。
接着，研究使用了ICP-MS技术来测定煤炭样品中元素的含量。ICP-MS技术能够检测出低至皮克级别（10^-12）的元素浓度，是分析煤炭等复杂样品中微量元素含量的理想选择。通过该技术，研究得到了煤炭样品中汞元素的准确含量。
相关性分析是本研究中一个重要的步骤，它用于确定煤中汞的赋存状态。相关性分析通常使用统计软件（如SPSS）进行，通过比较不同元素或不同状态的元素之间的相关系数，可以推测汞的存在形态。例如，相关系数的大小可以揭示汞与硫（S）等其他元素是否以某种化合物或形态共存，例如HgS。
在研究煤炭洗选过程中汞的迁移规律时，研究者们对洗选工艺的各个环节进行了采样，并分析了这些样品中汞的含量。通过比较，可以发现汞在洗选过程中的富集和迁移规律。例如，研究中提到了LR（246.31μg/kg）、ZR（150.68μg/kg）和QR（148.95μg/kg）等样品的汞含量，这些数据反映了不同采样点的汞含量差异，进而揭示了洗选过程中汞的迁移和富集行为。
文章提到的Hg/μg·kg－1数据，是指每千克煤炭中的汞含量，是评估煤炭中汞污染程度的重要指标。通过对不同阶段样品中汞含量的分析，可以了解汞在洗选过程中的动态变化。
此外，文章中提到的多种化学元素（如Li, Be, B, C, N, O, F, Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, K, Ca等），虽然不是直接针对汞的研究内容，但它们共同构成了煤炭的化学组成，与汞的研究结果相互印证，为深入理解汞的赋存状态及其在洗选中的行为提供了背景信息。
研究中的统计数据和计算公式（如CCi/CCw、Sp,ad+Ss,ad、100-）等，虽然具体的含义和上下文没有详细说明，但它们显然是在分析汞含量及其变化过程中使用到的关键参数。这些参数可能涉及到样品的处理方式、汞的检测方法或洗选效率的计算等。
文章中提到的研究得到了多个项目的资助，这表明研究具有一定的实际应用价值和社会意义，并得到了学术界和工业界的认可和支持。研究结果不仅能够帮助相关从业者了解和控制煤炭中的汞污染，而且对于制定更为严格的环境保护政策和工业标准具有重要的参考价值。
