李 祥 劉翠茹 李春艷

(國(guó)電科學(xué)技術(shù)研究院，江蘇省南京市，210031)

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★ 煤炭科技·加工轉(zhuǎn)化 ★

煤的元素分析與工業(yè)分析關(guān)系的逐層分析與模型構(gòu)建

李 祥 劉翠茹 李春艷

(國(guó)電科學(xué)技術(shù)研究院，江蘇省南京市，210031)

以123個(gè)煤樣的元素分析和工業(yè)分析數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，采用多元線性回歸方法逐層分析了煤元素分析與工業(yè)分析的關(guān)系，進(jìn)而構(gòu)建了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，并檢驗(yàn)了模型的適應(yīng)性。研究結(jié)果表明，煤熱解后，碳元素主要存在于固定碳中，揮發(fā)分中雖含有碳元素，但其含量遠(yuǎn)小于固定碳中的碳元素；在熱解過程中，煤中的氧元素主要以CO和CO2的形態(tài)逸出而集中于揮發(fā)分中，固定碳中雖含有氧元素，但其含量遠(yuǎn)小于揮發(fā)分中的氧元素；熱解后煤中的碳元素、氫元素和氧元素協(xié)同存在于揮發(fā)分和固定碳中，且由于這3種含量不同而導(dǎo)致協(xié)同效果產(chǎn)生差異；灰分與煤中的碳元素、氫元素和氧元素的關(guān)系實(shí)際反映的是煤中可燃物與可燃物中碳、氫和氧的關(guān)系，基于煤元素分析與工業(yè)分析關(guān)系逐層分析所提出的預(yù)測(cè)模型均具有較好的適應(yīng)性。

煤 元素分析 工業(yè)分析 回歸分析 模型構(gòu)建

煤的元素分析和工業(yè)分析從不同側(cè)面反映了煤的性質(zhì)，兩者之間有著顯著的相關(guān)性，與工業(yè)分析相比，元素分析操作復(fù)雜且耗時(shí)長(zhǎng)，因此工業(yè)上一般只做工業(yè)分析。相關(guān)專家利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、VB編程以及支持向量機(jī)等方法建立了元素分析與工業(yè)分析結(jié)果的關(guān)聯(lián)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了由工業(yè)分析結(jié)果從理論上近似計(jì)算煤中元素的組成。然而，煤的結(jié)構(gòu)決定其性質(zhì)，煤的元素組成將直接影響煤的工業(yè)分析數(shù)據(jù)，因此，研究煤的元素分析與工業(yè)分析之間的關(guān)系是十分必要的，且此方面的研究相對(duì)較少。

由于煤的復(fù)雜性和一些煤質(zhì)指標(biāo)難以量化，描述制約了現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)計(jì)算公式的推廣，有專家基于向前選擇法的思想，以多元線性回歸方法逐層研究了FT-IR參數(shù)與G值的關(guān)系，這為研究煤的元素分析與工業(yè)分析的關(guān)系提供了新思路。綜上所述，本文擬采用多元線性回歸方法逐層研究煤的元素分析數(shù)據(jù)與工業(yè)分析數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，并提出相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型。

1 煤質(zhì)數(shù)據(jù)采集及分析

以2016年4月-9月間國(guó)電南京煤炭質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)中心所檢測(cè)的123個(gè)煤樣的工業(yè)分析和元素分析數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，煤質(zhì)分析數(shù)據(jù)見表1。

表1 煤質(zhì)分析數(shù)據(jù) %

*由“差減法”得

由表1可以看出，123個(gè)煤樣的工業(yè)分析數(shù)據(jù)范圍為4.71% ≤Ad≤47.91%、11.96% ≤Vd≤50.09%、27.50% ≤FCd≤62.54%；元素分析數(shù)據(jù)范圍為37.81% ≤ Cd≤ 73.16%、2.16% ≤Hd≤ 5.04%、4.72% ≤ Od≤ 21.46%、0.41% ≤Nd≤ 1.62%、0.23% ≤St,d≤ 1.92%，其中Nd和St,d的含量相對(duì)較小，故后續(xù)研究中將不予考慮。

2 結(jié)果與討論

2.1 回歸分析

2.2 煤中碳元素、氫元素和氧元素與揮發(fā)分和固定碳的關(guān)系研究

表2 煤的元素分析與工業(yè)分析指標(biāo)間關(guān)系的多元線性回歸分析結(jié)果

*√表示該變量參與回歸分析

圖1 Cd與FCd的關(guān)系

Vd=1.67Od+4.65Hd-4.87

(1)

圖3 E13的三維空間圖像

FCd=0.85Cd-0.83Od+3.92

(2)

圖4 E19的空間三維圖像

圖5 Cd與Ad的關(guān)系

Ad=-1.04Cd-1.06Od+97.72

(3)

圖6 E5的空間三維圖像

2.3 機(jī)理分析

由上述分析可知，揮發(fā)分和固定碳中均含有碳元素、氫元素和氧元素，只是這3種元素在煤中的含量不同。因此，熱解后煤中的碳元素、氫元素和氧元素協(xié)同存在于揮發(fā)分和固定碳中，且這3種含量的不同導(dǎo)致協(xié)同效果產(chǎn)生差異。煤灰是煤中各種礦物質(zhì)燃燒后生成的復(fù)雜混合物，而表2中E1～E7表明Ad與Cd、Hd和Od存在不同程度的線性相關(guān)性，其原因是Ad+Vd+FCd=100%，即Ad=100%-(Vd+FCd)，因此以Ad為因變量進(jìn)行多元線性回歸分析時(shí)，其實(shí)際是以(Vd+FCd)為因變量，分析結(jié)果反映的是煤中可燃物與可燃物中碳、氫和氧的關(guān)系。

2.4 模型構(gòu)建與適應(yīng)性分析

圖7 模型一Vd實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

綜上所述，本文提出了基于煤元素分析數(shù)據(jù)的工業(yè)分析數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，見式(1)、式(2)和式(3)。為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷倪m應(yīng)性，利用所建立的模型對(duì)表1中未參與模型構(gòu)建的96～123號(hào)煤樣的工業(yè)分析結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果如圖7、圖8和圖9所示。

圖8 模型二FCd實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

圖9 模型三Ad實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

圖10 模型四FCd實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

3 結(jié)論

(1)一元線性回歸結(jié)果表明，煤熱解后，碳元素主要集中在固定碳中，而在揮發(fā)分中含量相對(duì)較少；氫元素在揮發(fā)分和固定碳中均有分布，且在揮發(fā)分中含量大于在固定碳中；氧元素主要集中于揮發(fā)分中，而固定碳中基本沒有氧元素分布。

(2)多元線性回歸結(jié)果表明，熱解后煤中的碳元素、氫元素和氧元素協(xié)同存在于揮發(fā)分和固定碳中，且這3種含量的不同導(dǎo)致協(xié)同效果的差異；灰分與煤中的碳元素、氫元素和氧元素的關(guān)系實(shí)際反映的是煤中可燃物與可燃物中碳、氫和氧的關(guān)系。

(3)本文基于煤元素分析與工業(yè)分析關(guān)系逐層分析所提出的預(yù)測(cè)模型均具有較好的適應(yīng)性。

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(責(zé)任編輯 王雅琴)

河北省將推行用煤權(quán)交易制度

近日，河北省十二屆人大常委會(huì)第二十六次會(huì)議聽取并分組審議了《河北省節(jié)約能源條例(修訂草案)》?！逗颖笔」?jié)約能源條例(修訂草案)》明確提出，該省推行用能權(quán)、用煤權(quán)等交易制度，逐步建立健全用能權(quán)、用煤權(quán)核定和交易機(jī)制，堅(jiān)持總量嚴(yán)控、減量出售、超量購(gòu)買、企業(yè)自愿的原則，建立用能權(quán)、用煤權(quán)交易平臺(tái)，組織企業(yè)依法依規(guī)開展交易，推動(dòng)跨區(qū)域交易，提高有限資源的有效利用率?！逗颖笔」?jié)約能源條例(修訂草案)》規(guī)定，該省實(shí)行有利于節(jié)能的價(jià)格政策，引導(dǎo)用能單位和個(gè)人節(jié)能。實(shí)行峰谷分時(shí)電價(jià)、季節(jié)性電價(jià)、可中斷負(fù)荷電價(jià)制度，提高用電效率。對(duì)能源消耗超過國(guó)家和省能耗限額標(biāo)準(zhǔn)的用能單位，實(shí)行懲罰性電價(jià)；對(duì)主要耗能行業(yè)的用能單位，分淘汰、限制、允許和鼓勵(lì)類實(shí)行差別電價(jià)。實(shí)行居民用電階梯電價(jià)，引導(dǎo)合理、節(jié)約用電。

Layer-by-layer analysis and model establishment of relationship between ultimate and industrial analysis of coal

Li Xiang, Liu Cuiru, Li Chunyan

(Guodian Science and Technology Research Institute, Nanjing, Jiangsu 210031, China)

Data of ultimate and industrial analysis of 123 coal samples were used as experiment objects and multiple linear regression method was carried out to analysis layer-by-layer on relationship between ultimate and industrial analysis of coal. Corresponding mathematical models of the relationship were built and the adaptability of the models was tested. The results showed that carbon mainly exists in fixed carbon after coal pyrolysis. Although volatile matter contained carbon, the amount of carbon in volatile matter was much less than that in fixed carbon. During coal pyrolysis, oxygen escaped as the form of CO and CO2. The amount of oxygen in fixed carbon was much less than that involatile matter though fixed carbon contains oxygen.Burned carbon, hydrogen and oxygen coexisted in volatile matter and fixed carbon, and the coexist effect among the three were different. Relationship between ash and the three elements actually reflected the relationship between combustible matter and the three elements in combustible matter. Prediction models based on layer-by-layer analysis for relationship between ultimate and industrial analysis of coal had favorable adaptability.

coal, ultimate analysis, industrial analysis, regression analysis, model establishment

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“大氣污染成因與控制技術(shù)研究”重點(diǎn)專項(xiàng)資助(2016YFC0208102)

李祥，劉翠茹，李春艷.煤的元素分析與工業(yè)分析關(guān)系的逐層分析與模型構(gòu)建 [J].中國(guó)煤炭，2017，43(4)，99-104. Li Xiang, Liu Cuiru, Li Chunyan. Layer-by-layer analysis and model establishment of relationship between ultimate and industrial analysis of coal [J].China Coal，2017，43(4)，99-104.

TQ533

A

李祥(1988-)，男，河南鶴壁人，碩士研究生，目前主要從事燃料檢測(cè)方面的工作。