供稿|張朋云,劉雙偉,耿立峰 / ZHANG Peng-yun, LIU Shuang-wei, GENG Li-feng
煤發(fā)熱量的多元回歸模型
Multiple Regression Model of Calorific Value of Coal
供稿|張朋云,劉雙偉,耿立峰 / ZHANG Peng-yun, LIU Shuang-wei, GENG Li-feng
作者單位:本鋼技術(shù)中心,遼寧 本溪 117000
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通過定性與定量分析收到基煤樣的全水分、灰分、硫分、固定碳含量和氫含量與收到基煤樣的低位發(fā)熱量Qnet.ar的關(guān)系,得出全水分、灰分、氫含量以及固定碳含量是影響Qnet.ar的主要影響因素。并建立了Qnet.ar關(guān)于全水分、灰分、固定碳和氫含量的多元回歸模型。為煤質(zhì)檢測結(jié)果的審核校驗(yàn)提供了理論基礎(chǔ)和實(shí)際應(yīng)用。
通過對大量收到基煤樣的煤質(zhì)檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析歸納和總結(jié),發(fā)現(xiàn)煤的收到基低位發(fā)熱量Qnet.ar與全水分(Mt)、灰分(Ad)、固定碳(FCad)、氫含量(Had)、硫含量(St·d)有關(guān),并存在一定的線性關(guān)系。以下通過數(shù)據(jù)分析來確定它們對Qnet.ar影響的重要程度。
從全年的實(shí)驗(yàn)記錄中抽取15組數(shù)據(jù),包括全水分、灰分、硫含量、固定碳以及氫含量對應(yīng)的Qnet.ar數(shù)組,分別進(jìn)行比對,結(jié)果如下。
灰分是煤中不可燃的有害雜質(zhì),取15組灰分與煤發(fā)熱量數(shù)值進(jìn)行對比分析,將數(shù)據(jù)按照灰分由小到大排列,灰分含量由上至下依次增加,煤發(fā)熱量逐漸降低,并且有很強(qiáng)的線性相關(guān)性。
煤燃燒時(shí)水由液態(tài)變?yōu)闅鈶B(tài)勢必吸收熱量,為不可燃物。筆者抽取了15組全水與煤發(fā)熱量數(shù)值進(jìn)行對比分析,從15組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn),煤中水含量越高,煤發(fā)熱量數(shù)值越低。
碳和氫是煤中的主要成分,在燃燒時(shí)能放出大量的熱量。固定碳含量增加,煤發(fā)熱量數(shù)值的趨勢是增加的,煤發(fā)熱量數(shù)值與固定碳有很好的相關(guān)性,固定碳是影響煤發(fā)熱量數(shù)值大小的顯著性因素。
氫含量也是如此,隨著氫含量的增加,煤發(fā)熱量數(shù)值呈上升趨勢。
煤中的硫含量與煤的變質(zhì)程度無關(guān),而且煤中的可燃硫含量一般很低,只有燃燒時(shí)生成二氧化硫的硫稱為可燃硫;通過數(shù)據(jù)分析,沒有發(fā)現(xiàn)硫與煤發(fā)熱量之間有明顯的線性相關(guān)。
通過對煤的低位發(fā)熱量與全水分、灰分、固定碳、硫含量以及氫含量的數(shù)據(jù)對比,可以看出隨著全水分、灰分的增加,煤發(fā)熱量數(shù)值呈下降趨勢,而且線性很強(qiáng);隨著固定碳、氫含量的增加,煤發(fā)熱量數(shù)值逐漸增加,線性也很強(qiáng);硫含量與發(fā)熱量沒有明顯的線性關(guān)系,因?yàn)檫@里的硫含量相對于其它成分含量而言要低,因此,對煤發(fā)熱量的影響不明顯。
在前面,我們定性分析煤的全水、灰分、固定碳、硫含量以及氫含量對煤發(fā)熱量的影響,從中得到了這五個(gè)因素對煤發(fā)熱量的一個(gè)大概的影響趨勢。接下來,我運(yùn)用相關(guān)性分析定量研究這五個(gè)因素與煤發(fā)熱量的關(guān)系。
首先,畫出這五個(gè)因素與煤發(fā)熱量的矩陣圖,如圖1。
從圖1中可以看出灰分、固定碳與發(fā)熱量的線性相關(guān)很強(qiáng),但是全水分、氫含量和硫含量的相關(guān)性不明顯,但是,為了防止水分、氫含量以及硫含量與其他三個(gè)因素有交互作用,所以,將這5個(gè)因素都帶入相關(guān)分析,進(jìn)行多元回歸。
圖1 五因素與煤發(fā)熱量矩陣圖
圖2 煤發(fā)熱量殘差圖
從圖2、表1中R-Sq=91.7%可以看出,方程擬合值與真值的接近程度為91.7%,從各個(gè)變量的P值來看,常量、Mt、Ad、FCad、Had的P值小于0.05,在方程中的擬合很好; St.d的P值為0.493,比其他4個(gè)因素大很多,且遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于0.05,不顯著,即不是影響發(fā)熱量的關(guān)鍵因素。因此去除硫含量重新進(jìn)行回歸如圖3。
表1 自變量P值表
從圖3、表2中R-Sq的數(shù)值仍然為91.7%不變,所有因子的P值都小于0.05, P值越小,表示風(fēng)險(xiǎn)越小,也就是結(jié)論越可靠。因此都是影響發(fā)熱量的關(guān)鍵因素,最終擬合方程為:Qnet.ar= 5507-97.8 Mt-53.9 Ad+ 22.2 FCad+ 111 Had。
用擬合方程對發(fā)熱量進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測與測量值的誤差基本上在10%以下,擬合效果比較好。
(1) 用多元回歸分析的方法對收到基煤樣的全水分、灰分、硫分、固定碳含量和氫含量與Qnet.ar的關(guān)系進(jìn)行了定性與定量分析,得出擬合方程Qnet.ar= 5507-97.8 Mt-53.9 Aad+ 22.2 FCad+ 111 Had,建立了收到基煤樣的低位發(fā)熱量Qnet.ar關(guān)于全水分、灰分、固定碳和氫含量的多元回歸模型。
圖3 去除硫含量后煤發(fā)熱量殘差圖
表2 去除硫含量后自變量P值表
(2) 依據(jù)回歸系數(shù)R-Sq=91.7%,接近1,擬合方程比較好。從方程中可以得出,煤的收到基低位發(fā)熱量與全水分、灰分成反比例關(guān)系,與固定碳、氫含量成正比例關(guān)系;從回歸分析的P值可以得出收到基煤樣的全水分、灰分、氫含量以及固定碳含量是影響Qnet.ar的主要影響因素。
(3) 在日常的煤質(zhì)檢測工作中,可以運(yùn)用多元回歸模型對實(shí)際收到煤樣的Qnet.ar進(jìn)行預(yù)測,以便及時(shí)、準(zhǔn)確地與實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行比對,避免了工作中的失誤以及設(shè)備的系統(tǒng)誤差。為煤質(zhì)檢測的結(jié)果審核校驗(yàn)提供了理論基礎(chǔ)和實(shí)際應(yīng)用。
作者簡介:張朋云(1966—),女,遼寧本溪,本科,煤化工工程師,1988年畢業(yè)至今一直在本鋼技術(shù)中心鐵焦室從事煤質(zhì)分析工作,現(xiàn)任煤質(zhì)組組長。
DOI:10.3969/j.issn.1000-6826.2015.04.15