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        線性回歸方程在燃煤化驗結果審核中的應用

        2019-11-29 08:48:01王彥杰
        商品與質量 2019年20期

        王彥杰

        華電忻州廣宇煤電有限公司 山西忻州 034000

        目前,中國的發(fā)電仍然以煤炭發(fā)電為主。隨著市場的不斷發(fā)展和進步,煤炭資源短缺不斷增加,煤炭燃料價格成為焦點,煤炭價格的確定方法和方法也在不斷更新。傳統煤炭的收購一般按平均市場價格進行。即使存在高低變化,浮動范圍也很小。因此,煤炭生產商往往尋求經濟利益和降低煤炭的質量標準,以解決這個問題。電廠開發(fā)了一種確定煤炭價格的新方法:測量煤炭燃燒釋放的熱量,并根據釋放的熱量評估煤炭價格,從而確定煤炭燃燒時釋放的熱量。該方法已成為一個新的研究課題??紤]到從發(fā)電廠購買煤的觀點,煤燃燒釋放的熱量的測量越準確,煤的價格就越有說服力。面對新的挑戰(zhàn),電廠不僅對煤炭檢測的設備和檢測方法有更高的要求,而且還要求對運營商自身質量提出更高的標準,并加強學校的煤炭檢測結果。對檢查、審計和檢查工作的重視程度應盡可能低,以盡量減少錯誤并減少爭議。本文將線性回歸方程與方程相結合,驗證了方程的相關性,并對試驗結果的評述和應用進行了討論[1]。

        何東盯著那四十多歲微胖的女辦事員熟練地將相片貼在結婚證上,又讓他們倆簽字。女辦事員拿起權箏簽過字的結婚證放進鋼印機,看了一眼他們倆說:這可馬上就是合法夫妻了……邊說鋼印就蓋了上去。女辦事員把蓋完章的結婚證放到權箏面前,又把何東簽過字的結婚證放進鋼印機,這時何東突然喊道:“等一下!”說著便從鋼印機下抽出自己的結婚證扭頭跟權箏說:“我不想登記了!”

        1 一元線性回歸方程的確定

        在我們的日常測試中,我們首先在天平中稱量粉末(0·3mm或更?。┖筮M行工業(yè)分析(包括灰分,水,揮發(fā)物等),然后測量墨盒的熱值。濾芯的熱值與灰水組合密切相關,是測試中非常重要的一部分。低熱值通過墨盒的熱值計算。煤的結算基于低熱值。因此,墨盒的發(fā)熱量在整個測試過程中非常重要,而且它也是密切相關的。在日常測試中,不難看出墨盒的熱值與灰水之間存在近似的線性關系。這種關系稱為線性關系。建立風干基筒(Qb·ab)和風干基水(Mad)和風干基灰(Aad)產生的熱量之間的關系,即由總和形成的單元Qb·ad和(Aad+Mad)線性關系是測試測試結果是否正確的最有效和最實用的方法之一。它在理論和實際工作中的作用非常明顯[2]。

        回歸方程涉及幾個量:1個風干條帶;2水(Marl)在空氣干燥條件下;在干燥條件下灰(Aa,}l)。研究得出結論,三者之間存在一定的線性關系,即數值(nh.a,h與Marl和Aotl的值呈線性關系,線性關系研究結果是最有效和實用的測試測試結果是否正確,其中一種方法在煤炭測試的理論和實踐中都占有重要地位,實驗數據如下:從實驗數據表中隨機抽取10個點,數值()ha,h和(Marl+)Aotl)數值曲線顯示相應點的位置并連接:點 1:(4}.74,19416);點,2;(45.}4,16280);第3點;(49.62,14726);第4點;(47,16092);第5點:(}7,18547);第 6點;(42.04,18093); 點,7;(44.14,17782); 第 8點;(41.48,17854);第9點;(44.27,17466);第10點:(43.49,16883)。

        我們可以將該等式近似為y^=a+bx,令y是隨機變量,并且x是可控變量,并且它們的關系可以寫為y=a+bx+ε。其中a,b是常數,ε是隨機變量,并且服從正態(tài)分布N(0,σ2)。我們稱之為:y^=a+bx是y與x的回歸線方程,b是回歸系數。

        實踐中,我們還驚奇地發(fā)現:即便學生已經知道“相對面的點數和是7”,到發(fā)現“有幾顆,看不見的點子數就是幾個7減去最上面的數”還是要經歷一段“曲折”的探索過程,而不是像我們想的那樣“很快”就能遷移過來了。這節(jié)課教學內容簡單,如果學生已經知道這個規(guī)律,解決問題無非就是“套用公式”,但是對“什么是教學”的思考,以及教學法的轉變讓我們感受到:如果給學生足夠的時間,讓學生在感到足夠安全的基礎上探索,這樣的實驗課很有價值!

        由公式T=^b-b0syLxx-t(n-2)

        2 顯著性校驗

        2.10.1 灌胃溶液的配制 取Lut、Lut-SD和Lut- PC-SD適量,用0.5% CMC-Na溶液配制成5.0 mg/mL的混懸液(以Lut含量計)。

        我們可以使用最小二乘法來確定a,b。根據找到多元函數極值的方法,我們將找到a和b的偏導數,并得到a和b的偏導數,并將其設為0,我們可以得到:^b=∑ni=1xiyi-n-x-y∑nin=1x2in-x2=∑ni=1(xi--x)(yi--y)∑ni=1(xi--x)2=LxyLxx由-y=^a+^bx,得:^a=-y-^b-x由 上 例 中 可 得 出 ^b=-344·27^a=-y-^b-x=17288+(344·27×43·03)=32102·12由此回歸方程為y^=a+^bx=32102·12-344·27x=32102-344xb=-344表明該礦末煤Mad+Aad每升高1%,則熱值降低344kJ/kg。

        其中sy=Qn-2,為剩余標準差。由Sy=233得出T=12·58。查相關表,取顯著性水平α=0·05,自由度在28時,T表=4·20,則T>T表,所以,Aad+Mad與Qb·ad之間的效果顯著。

        3 誤差范圍

        查表α=0·05,取x30=43·49;α2(n-2)查表為2·0484,則u=±2·05×233=±466kJ/kg,該結果表明,彈筒熱值誤差變化應該在此范圍內[3]。

        4 方程在化驗結果中的應用

        通過對上述實驗結果的研究,在將線性回歸方程應用于實際生產的過程中,缺乏綜述。在這個階段,國內建立的燃料核心數據庫已經能夠生成各種數據報告并實現數據庫的國家統一。但是,審計報告不包含此項目。將本文研究的線性回歸方程應用于實際生產線后,通過理論值與實際測量值的比較,可以直觀地了解結果是否超出公差范圍,方便及時查詢原因,并解決問題[4]。

        5 結語

        實驗研究得出以下結論:(1)由于煤質差異,不同礦區(qū)生產的煤礦可能會有不同的比例。例如,每種組分的組成或組成成分將是不同的。有必要重新測量原始的實驗數據;在可燃組分的相同條件下,樣品可具有不同的熱值。(2)線性回歸方程的建立是通過隨機選擇點并在繪制點之后連接主點域而獲得的近似。因此,隨機提取的數據需要具有代表性,并且數量盡可能一般選擇在超過35,回歸方程越準確。

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