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        基于商品煤化驗(yàn)數(shù)據(jù)的煤炭發(fā)熱量估算

        2022-06-21 00:36:34
        山東煤炭科技 2022年5期
        關(guān)鍵詞:發(fā)熱量化驗(yàn)煤樣

        帖 呈

        (晉能控股山西科學(xué)技術(shù)研究院設(shè)計(jì)研究有限責(zé)任公司,山西 大同 037000)

        1 問題的提出

        煤炭發(fā)熱量作為煤質(zhì)化驗(yàn)中和商品煤價(jià)格結(jié)算最重要的數(shù)據(jù),為尋找一種精確的發(fā)熱量計(jì)算模型,國內(nèi)外眾多學(xué)者對大量煤炭發(fā)熱量數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)研究,推導(dǎo)出一系列煤炭發(fā)熱量計(jì)算公式,如利用工業(yè)分析數(shù)據(jù)計(jì)算煙煤的發(fā)熱量經(jīng)驗(yàn)公式[1]:

        Qnet,ad=35 860-73.7Vad-395.7Aad-702Mad(1)

        式中:Qnet,ad為空干基低位發(fā)熱量,J·g-1;Mad為一般分析煤樣水分,%;Aad為一般分析煤樣灰分,%;Vad為一般分析煤樣揮發(fā)分,%。

        部分學(xué)者還提出了一種基于煤中可燃組分(固定碳、揮發(fā)分)計(jì)算煤炭發(fā)熱量的經(jīng)驗(yàn)公式模型[2]:

        式中:Qnet,ar為收到基低位發(fā)熱量,cal·g-1;FCar為收到基固定碳,%;Var為收到基揮發(fā)分,%。

        經(jīng)實(shí)踐應(yīng)用發(fā)現(xiàn),上述兩種經(jīng)驗(yàn)公式都存在一定系統(tǒng)誤差,且無法直接利用全水分及工業(yè)分析數(shù)據(jù)(一般分析試驗(yàn)煤樣水分、灰分、揮發(fā)分)來計(jì)算收到基低位發(fā)熱量。為解決以上問題,需研究一種新型發(fā)熱量計(jì)算公式模型。

        2 王坪煤礦煙煤發(fā)熱量經(jīng)驗(yàn)公式

        王坪煤礦開采石炭二疊紀(jì)煤層,氣煤,低灰、低硫,為高揮發(fā)性的優(yōu)質(zhì)工業(yè)動(dòng)力用煤,主要發(fā)運(yùn)18 836~23 022 kJ/kg 之間不同熱值的商品煤。商品煤在火車上人工采樣,2017 年3 月至2021 年7 月共發(fā)運(yùn)2326 列火車880 多萬噸商品煤,對應(yīng)的化驗(yàn)成分變化范圍見表1。

        表1 商品煤質(zhì)指標(biāo)變化范圍

        王坪煤礦商品煤全水分、分析水、灰分、揮發(fā)分與發(fā)熱量的關(guān)系如圖1~圖4 所示。

        圖1 王坪煤礦商品煤全水分與發(fā)熱量的關(guān)系

        圖2 王坪煤礦商品煤分析水與發(fā)熱量的關(guān)系

        圖3 王坪煤礦商品煤灰分與發(fā)熱量的關(guān)系

        圖4 王坪煤礦商品煤揮發(fā)分與發(fā)熱量的關(guān)系

        由圖1~圖4 可看出,存在15 組異常數(shù)據(jù)。因本礦區(qū)煤種固定,不存在配煤情況,極有可能是化驗(yàn)數(shù)據(jù)出現(xiàn)了問題。且本次共計(jì)2326 組數(shù)據(jù),分析量較大,故不對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除。由圖1~圖4可知,全水分、一般分析試驗(yàn)煤樣水分、灰分、揮發(fā)分與發(fā)熱量呈相關(guān)線性關(guān)系,據(jù)此,可假設(shè)發(fā)熱量經(jīng)驗(yàn)公式模型為[3-5]:

        3 經(jīng)驗(yàn)公式對比分析及應(yīng)用

        3.1 經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算值與實(shí)測值對比

        推導(dǎo)出王坪煤礦商品煤發(fā)熱量經(jīng)驗(yàn)公式之后,需對公式精密度進(jìn)行檢驗(yàn)。經(jīng)計(jì)算,在2326 列火車商品煤樣化驗(yàn)數(shù)據(jù)中,式(4)計(jì)算值與實(shí)測值的誤差絕對值≤1%的有1617 列,占69.52%;≤2%的有2172 列,占93.38%;≤3%的有2277 列,占97.89%;≤4%的有2311 列,占99.36%;>4%的有15 列,占0.64%。分析可知,誤差絕對值超過4%是小概率事件,作為日常管理檢查依據(jù),可將誤差絕對值超過4%的數(shù)據(jù)視為異常數(shù)據(jù)。

        3.2 經(jīng)驗(yàn)公式對比分析及應(yīng)用

        使用式(1)對王坪煤礦商品煤2326 組數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算得到的發(fā)熱量與實(shí)測值進(jìn)行比較,誤差分析如下:誤差絕對值≤1%的有1032 列,占44.37%;≤2%的有1759 列,占75.62%;≤3%的有2121 列,占91.19%;≤4%的有2257 列,占97.03%;>4%的有68 列,占2.97%。

        使用式(2)對該礦區(qū)2326 組數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析,可得:

        Qnet,ar=81.47FCar+82.56Var- 608.9 (5)

        使用式(5)對王坪煤礦商品煤2326 組數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算得到的發(fā)熱量與實(shí)測值進(jìn)行比較,誤差分析如下:誤差絕對值≤1%的有1534 列,占65.95%;≤2%的有2150 列,占92.43%;≤3%的有2278 列,占97.94%;≤4%的有2310 列,占99.31%;>4%的有16 列,占0.69%。

        將本文經(jīng)驗(yàn)公式(4)與式(1)、式(5)進(jìn)行對比,結(jié)果見表2。

        表2 公式(4)與公式(1)、公式(5)對比

        由表2 可知,針對王坪煤礦商品煤而言,式(4)與式(1)相比誤差更小,更適合當(dāng)?shù)孛悍N,具有更高的精密度;與式(5)相比誤差稍小,兩個(gè)公式都適用于該礦區(qū)煤種,但式(4)不需要進(jìn)行基準(zhǔn)換算,公式更加簡單實(shí)用。

        3.3 應(yīng)用

        在實(shí)際工作中,可將式(4)作為商品煤煤質(zhì)化驗(yàn)工作日常管理和檢查依據(jù),計(jì)算值與實(shí)測值進(jìn)行對比,對誤差超過4%的化驗(yàn)數(shù)據(jù)重新測定分析,并查找原因。

        4 結(jié)語

        (1)大量商品煤化驗(yàn)數(shù)據(jù)表明,煤中全水分、一般分析試驗(yàn)煤樣水分、灰分、揮發(fā)分與收到基低位發(fā)熱量數(shù)據(jù)相關(guān),由此得出的發(fā)熱量模型計(jì)算簡便,可操作性強(qiáng),精確度高,物理意義明確。

        (2)發(fā)熱量經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算值雖然不能用作煤價(jià)結(jié)算,但可以作為商品煤煤質(zhì)化驗(yàn)工作日常管理和檢查依據(jù),可提高煤質(zhì)工作效率,并為查找異常數(shù)據(jù)問題提供依據(jù)。經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算值與實(shí)測值誤差超過4%是小概率事件,故可對誤差超過4%的化驗(yàn)數(shù)據(jù)重新測定分析,查找原因。

        (3)本文給出的發(fā)熱量經(jīng)驗(yàn)公式是基于王坪煤礦化驗(yàn)數(shù)據(jù)多元回歸分析得來的,不同地區(qū)、不同煤種的煤炭發(fā)熱量經(jīng)驗(yàn)公式是不同的,可根據(jù)本文方法,依據(jù)大量化驗(yàn)數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的公式。

        (4)應(yīng)注意本文方法只適用于未經(jīng)配煤的商品煤,配煤后的商品煤發(fā)熱量還與配煤比例相關(guān),需引入其他因素進(jìn)行研究。

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