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

內(nèi)容導(dǎo)讀

通過(guò)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(cè)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(guò)對(duì)大量收到基煤樣的煤質(zhì)檢測(cè)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(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)確定它們對(duì)Qnet.ar影響的重要程度。

定性分析全水分、灰分、固定碳、氫含量、硫含量對(duì)煤發(fā)熱量的影響

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(duì)應(yīng)的Qnet.ar數(shù)組，分別進(jìn)行比對(duì)，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(duì)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(shì)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(duì)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(shì)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(shì)。

煤中的硫含量與煤的變質(zhì)程度無(wú)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(chēng)為可燃硫；通過(guò)數(shù)據(jù)分析，沒(méi)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(guò)對(duì)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(duì)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(shì)，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(méi)有明顯的線性關(guān)系，因?yàn)檫@里的硫含量相對(duì)于其它成分含量而言要低，因此，對(duì)煤發(fā)熱量的影響不明顯。

定量分析全水分、灰分、固定碳、氫含量、硫含量對(duì)煤發(fā)熱量的影響

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(duì)煤發(fā)熱量的影響，從中得到了這五個(gè)因素對(duì)煤發(fā)熱量的一個(gè)大概的影響趨勢(shì)。接下來(lái)，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(huà)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(lái)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(duì)發(fā)熱量進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)與測(cè)量值的誤差基本上在10%以下，擬合效果比較好。

結(jié)論

(1) 用多元回歸分析的方法對(duì)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(cè)工作中，可以運(yùn)用多元回歸模型對(duì)實(shí)際收到煤樣的Qnet.ar進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便及時(shí)、準(zhǔn)確地與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，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(cè)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(jiǎn)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(zhǎng)。

DOI:10.3969/j.issn.1000－6826.2015.04.15