谷玉娟 林江濤 李燈輝

河南工業(yè)大學(xué) 鄭州 450001

隨著小麥制粉工藝的不斷完善和糧食機(jī)械技術(shù)水平的提高，面粉廠用電設(shè)備越來(lái)越多，電耗也越來(lái)越高。電耗高低對(duì)面粉加工企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益影響非常顯著，在制粉過(guò)程中電費(fèi)占面粉生產(chǎn)總成本的6%左右，占制造費(fèi)用30%左右，因此，電耗指標(biāo)已成為衡量面粉加工企業(yè)管理水平和技術(shù)水平的一項(xiàng)重要標(biāo)志。

為更好地在工廠設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)和政策制定方面開展節(jié)能降耗工作，需對(duì)電耗的影響因素和面粉廠的電耗組成進(jìn)行分析研究。本文通過(guò)調(diào)研國(guó)內(nèi)典型的面粉生產(chǎn)線的硬件情況和加工變量，分析各因素對(duì)電耗的影響并建立電耗模型，以期對(duì)面粉廠節(jié)能降耗工作起到一定的積極作用。

1 研究?jī)?nèi)容和方法

1.1 研究?jī)?nèi)容

以國(guó)內(nèi)27條面粉生產(chǎn)線為研究對(duì)象，通過(guò)對(duì)其單位產(chǎn)量、設(shè)備配置、產(chǎn)品種類和出率，以及各階段電耗情況進(jìn)行調(diào)研，主要從生產(chǎn)線規(guī)模、產(chǎn)能利用率、磨粉機(jī)配置、高壓風(fēng)機(jī)配置、清粉機(jī)風(fēng)網(wǎng)配置、主要產(chǎn)品出率等方面，分析各因素對(duì)電耗的影響，并建立電耗預(yù)測(cè)模型。

1.2 研究方法

在統(tǒng)計(jì)和分析方面，采用距離分析配合聚類分析法剔除離群點(diǎn)[1]、采用相關(guān)系數(shù)矩陣作為變量相關(guān)程度的參考，采用一元或多元回歸分析法建立模型[2]，分別從單一緯度和組合緯度演繹推理電耗模型，并驗(yàn)證和分析誤差。

2 制粉企業(yè)的電耗指標(biāo)體系分析

2.1 制粉企業(yè)的電耗分布

根據(jù)面粉企業(yè)的總體布局，面粉加工企業(yè)的電力消耗可以分為面粉加工工藝過(guò)程中的動(dòng)力消耗、辦公及車間照明用電消耗、各種用電損耗三部分[3]。電耗指標(biāo)在面粉廠一般都以噸粉電耗或噸麥電耗計(jì)，面粉廠耗電在面粉加工工藝流程中可分為清理耗電、制粉耗電和配粉耗電。只有對(duì)小麥加工過(guò)程中所消耗的電能進(jìn)行系統(tǒng)分析，才能更好地對(duì)各系統(tǒng)的耗電提出相應(yīng)的節(jié)能措施，實(shí)施時(shí)做到切合實(shí)際，各個(gè)到位、疏而不漏，很好地降低面粉企業(yè)的電能消耗，有利于面粉加工業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展[4]。

通過(guò)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，制粉耗電是總工藝耗電的最重要組成部分，其耗電情況反映了制粉工藝的合理性。由于制粉工段在整個(gè)面粉生產(chǎn)工藝中起到主導(dǎo)作用，其正常與否直接影響最終產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)成本。要降低生產(chǎn)電耗就要清楚了解制粉工段的電耗分布情況，只有清楚知道制粉工段的電耗情況，才可以從根本上解決面粉企業(yè)電費(fèi)成本較高的問(wèn)題。因此組成制粉工段的各個(gè)用電設(shè)備成為研究制粉工段電耗的重點(diǎn)，正確合理配置制粉工段的用電設(shè)備和使用是降低制粉工段電耗的必要措施。

2.2 主要設(shè)備與電耗分析

對(duì)27條生產(chǎn)線中各主要設(shè)備電耗進(jìn)行調(diào)研，分析對(duì)比重點(diǎn)設(shè)備對(duì)電耗的影響，根據(jù)設(shè)備和動(dòng)力配比，研究分析小麥制粉電耗情況。其中設(shè)備配置的單位為kW/百噸，高方篩倉(cāng)數(shù)的單位為倉(cāng)數(shù)/百噸，即每百噸額定生產(chǎn)規(guī)模下的設(shè)備配置。

通過(guò)聚類分析得到磨粉機(jī)配置的樹狀圖（圖1），發(fā)現(xiàn)，第一類為最后三組數(shù)據(jù)，即陜西今麥郎的兩條線和漯河雪健面粉，其余為另一類。因此第一類的三條線均是要舍棄的對(duì)象。

圖1 磨粉機(jī)配置樹狀圖

參考圖2，通過(guò)線性回歸分析發(fā)現(xiàn)，只有磨粉機(jī)配置和電耗呈現(xiàn)一定的正比關(guān)系，而高方篩的倉(cāng)數(shù)、高壓風(fēng)機(jī)配置及清粉機(jī)風(fēng)網(wǎng)配置與電耗之間均沒(méi)有明顯的線性關(guān)系，說(shuō)明磨粉機(jī)配置是影響電耗的主要因素，在一定范圍內(nèi)，磨粉機(jī)配置越高，噸麥電耗越大。由于磨粉機(jī)在制粉工段中的電耗比例較高，是制粉工段電耗的重要組成部分，成為降低小麥加工過(guò)程電耗的重點(diǎn)中的重點(diǎn)，要真正做到降低電耗就必須合理配置好磨粉機(jī)的功率分配情況。將磨粉機(jī)的實(shí)際運(yùn)行功率與所匹配銘牌的額定功率相比較，可以很好地檢測(cè)到磨粉機(jī)的實(shí)際運(yùn)行狀況，更好地選擇適應(yīng)實(shí)際生產(chǎn)需要的磨粉機(jī)。

圖2 噸麥電耗與設(shè)備配置的線性回歸圖

綜上所述，通過(guò)分析各主要設(shè)備與電耗關(guān)系，可以為制粉主要設(shè)備選型提供依據(jù)和參考信息。

2.3 產(chǎn)品組成與電耗分析

通過(guò)回歸分析可知，在不考慮其它因素的情況下，F(xiàn)1出率、F3出率與電耗呈現(xiàn)一定的正比關(guān)系，F(xiàn)2出率與電耗呈現(xiàn)一定的反比關(guān)系，參見圖3。在數(shù)理上認(rèn)為在一定范圍內(nèi)，F(xiàn)1出率、F3出率越高，F(xiàn)2出率越低，噸麥電耗就越大，可以認(rèn)為F1出率、F2出率、F3出率都是影響電耗的主要因素。

圖3 噸麥電耗與產(chǎn)品出率的線性回歸圖

聯(lián)系到小麥的出粉情況，F(xiàn)1、F2作為企業(yè)的主要產(chǎn)品，灰分較低，均來(lái)自于相對(duì)靠里層的小麥胚乳，而小麥胚乳是有限的，F(xiàn)2出得多時(shí)很可能意味著F1少。而且，F(xiàn)1、F2出率與電耗的線性回歸方程，R2大小相近，說(shuō)明F1、F2和電耗的相關(guān)程度差不多，由此可以假設(shè)F2增加導(dǎo)致電耗減小的真正原因是此時(shí)F1出率較少，而F1出率越低，噸麥電耗就越低。

為驗(yàn)證該假設(shè)，做F1、F2出率折線圖（圖4）。該圖直觀地反應(yīng)F1與F2出率的關(guān)系，即F1出的多時(shí)，有很大把握認(rèn)為F2出的少，有效驗(yàn)證了上邊的假設(shè)。同時(shí)，由該假設(shè)得出一個(gè)結(jié)論：F1出率的影響力遠(yuǎn)大于F2。

圖4 F1、F2出率折線圖

2.4 產(chǎn)能利用率與電耗分析

各生產(chǎn)線產(chǎn)能利用率與噸麥電耗如表5所示。

圖5 噸麥電耗與產(chǎn)品利用率的線性回歸圖

在不考慮其它因素的情況下，產(chǎn)能利用率與電耗呈現(xiàn)較為明顯的反比關(guān)系，R2為0.4266，在一定范圍內(nèi)，產(chǎn)能利用越充分，噸麥電耗就越小，可以認(rèn)為產(chǎn)能利用率是影響電耗的主要因素之一。

3 主要因素的組合對(duì)電耗的影響及模型分析

從單一維度入手的探討中，已經(jīng)得出噸麥電耗主要與產(chǎn)能利用率、磨粉機(jī)配置和主要產(chǎn)品出率有關(guān)。由于磨粉機(jī)配置和產(chǎn)能利用率均與加工過(guò)程有關(guān)，在過(guò)程中決定電耗；主要產(chǎn)品出率是與加工結(jié)果有關(guān)，由結(jié)果反映電耗。因此需要分析磨粉機(jī)配置與產(chǎn)能利用率的組合對(duì)電耗的影響及主要產(chǎn)品出率的組合對(duì)電耗的影響，并得出兩個(gè)電耗預(yù)測(cè)模型，最后結(jié)合這些所有主要因素的特性進(jìn)行最終的模型分析。

3.1 磨粉機(jī)配置和產(chǎn)能利用率的組合對(duì)電耗的影響

磨粉機(jī)配置和產(chǎn)能利用率的組合對(duì)噸麥電耗影響進(jìn)行回歸分析，其結(jié)果如表1～表3所示。

表1 y1模型系數(shù)分析表

即該二元線性回歸方程為：

y1=0.051083x1-19.286x2+61.275。

其中：y1為該條件下二元線性回歸預(yù)測(cè)的噸麥電耗值，簡(jiǎn)稱y1預(yù)測(cè)值，單位：度/噸；

x1為磨粉機(jī)配置，單位：kW/百噸；

x2為產(chǎn)能利用率。

表2 y1模型擬合度分析表

擬合度R=0.861，說(shuō)明86.1%的預(yù)測(cè)可以用該模型。

表3 y1模型顯著性分析表

Sig=0.001＜0.005，說(shuō)明該模型非常顯著。

組合磨粉機(jī)配置和產(chǎn)能利用率兩個(gè)因素后，它們與電耗有明顯的擬合關(guān)系，即y1=0.051083x1-19.286x2+61.275，無(wú)論從擬合度來(lái)考量，還是從殘差平方和來(lái)考量，都比單因素的磨粉機(jī)配置與產(chǎn)能利用率分別對(duì)電耗的影響關(guān)系顯著。該模型在一定程度上可作為最終電耗的預(yù)測(cè)模型。

3.2 主要產(chǎn)品出率的組合對(duì)電耗的影響

因?yàn)镕1、F2、F3的出率受到小麥自身屬性的限制，即它們不是獨(dú)立的，所以它們不能獨(dú)立地作為回歸分析變量使用，應(yīng)當(dāng)在回歸分析之前給與它們一定的系數(shù)加以限制。

為此，引入一個(gè)變量 FX=a·F1+b·F2+c·F3，對(duì)FX與電耗進(jìn)行回歸分析，以求得一個(gè)誤差可以接受的回歸方程，將FX稱為主要產(chǎn)品出率的組合系數(shù)。

先假定 a=0.7，b=0.2，c=0.1，如果回歸分析的擬合度、顯著性較差或誤差較大，則應(yīng)該更換系數(shù)再試，以確定出最優(yōu)的結(jié)果，這里暫時(shí)使用該假定進(jìn)行分析比較。

主要產(chǎn)品出率組合后對(duì)噸麥電耗進(jìn)行回歸分析，其結(jié)果如表4～表6所示。

表4 y2模型系數(shù)分析表

即該一元線性回歸方程為：

y2=178.494FX-11.681。

其中：y2為該條件下一元線性回歸預(yù)測(cè)的噸麥電耗值，簡(jiǎn)稱y2預(yù)測(cè)值，單位：度/噸；

FX為主要產(chǎn)品出率的組合系數(shù)。

表5 y2模型擬合度分析表

擬合度R=0.790，說(shuō)明79.0%的預(yù)測(cè)可以用該模型。

表6 y2模型顯著性分析表

Sig=0.001＜0.005，說(shuō)明該模型非常顯著。

對(duì)相對(duì)誤差做雷達(dá)圖，可清楚地看到，除修武吉象和漯河石墨坊面粉的相對(duì)誤差較大外，其余都在0.1以內(nèi)。在該假定系數(shù)下，擬合分析的擬合度、顯著性水平均較好，誤差可以接受。組合主要產(chǎn)品出率的三個(gè)因素后，它們與電耗有明顯的擬合關(guān)系，即 y2=178.494FX-11.681。FX=a·F1+b·F2+c·F3，其中 a，b，c分別為 0.7、0.2、0.1。該模型在一定程度上可作為最終電耗的預(yù)測(cè)模型，參見圖6。

圖6 y2模型相對(duì)誤差雷達(dá)圖

3.3 所有主要因素組合對(duì)電耗的影響

以磨粉機(jī)配置、產(chǎn)能利用率和FX為變量，對(duì)噸麥電耗進(jìn)行預(yù)測(cè)，采用SPSS回歸分析，其結(jié)果如表7～表9所示。

表7 y3模型系數(shù)分析表

即該三元線性回歸方程為：

y3=0.054x1-18.394x2+94.727FX+25.688。

其中：x1為磨粉機(jī)配置，單位：kW/百噸；

x2為產(chǎn)能利用率；

FX為主要產(chǎn)品出率的組合系數(shù)，滿足FX=a·F1+b·F2+c·F3，a=0.7，b=0.2，c=0.1，無(wú)單位。

表8 y3模型擬合度分析表

擬合度R=0.938，說(shuō)明93.8%的預(yù)測(cè)可以用該模型。

表9 y3模型顯著性分析表

Sig=0.004＜0.005，說(shuō)明該模型非常顯著。

值得一提的是，該模型殘差平方和僅為20.549，若使用y1預(yù)測(cè)，相應(yīng)的殘差平方和是37.029，因此，y3預(yù)測(cè)的整體誤差明顯小于y1預(yù)測(cè)和y2預(yù)測(cè)。

3.4 模型選用原則

y1預(yù)測(cè)和y2預(yù)測(cè)是有一定互補(bǔ)關(guān)系且針對(duì)不同分組的模型，當(dāng)所要預(yù)測(cè)的生產(chǎn)線加工較多硬麥時(shí)，應(yīng)選擇y2預(yù)測(cè)；當(dāng)生產(chǎn)較多F1粉時(shí)，應(yīng)選擇y1預(yù)測(cè)；當(dāng)磨粉機(jī)配置低于100kW/百噸，且噸麥電耗較高時(shí)，應(yīng)慎重選擇y1預(yù)測(cè)；當(dāng)FX低于0.33時(shí)，根據(jù)y2預(yù)測(cè)得到的噸麥電耗將低于47.22，只有極少數(shù)的生產(chǎn)線的噸麥電耗在47以下，這種情況應(yīng)慎重選擇y2預(yù)測(cè)。

當(dāng)所要預(yù)測(cè)的生產(chǎn)線數(shù)據(jù)既可以選擇y1預(yù)測(cè)，也可以選擇y2預(yù)測(cè)時(shí)，應(yīng)當(dāng)如何選擇呢？y1預(yù)測(cè)的回歸方程的R2為0.742，大于y2預(yù)測(cè)的0.623，同時(shí)，y1預(yù)測(cè)的殘差平方和為63.371，明顯小于y2預(yù)測(cè)的220.556。因此，從整體上看，對(duì)于這類公共數(shù)據(jù)，選擇y1預(yù)測(cè)較好，也可優(yōu)先選擇y3預(yù)測(cè)。

4 討論

本文的數(shù)據(jù)分析是建立在調(diào)查的基礎(chǔ)上，調(diào)查表的表項(xiàng)設(shè)置不是十全十美，模型成長(zhǎng)的同時(shí)，也會(huì)暴露出固有的缺陷，一些誤差或許是調(diào)查表中沒(méi)有包含的表項(xiàng)引起的，如輸送機(jī)械配置、清理工段的重要設(shè)備等，隨著研究程度的加深，調(diào)查可以更全面地開展。由于本文中的模型是建立在主要影響因素上的，而非主要因素的補(bǔ)充作用并未采用，如高方篩倉(cāng)數(shù)；隨著調(diào)查的深入和細(xì)化，數(shù)據(jù)越來(lái)越多，對(duì)于非主要因素的影響規(guī)律也可以進(jìn)行探討；本文人為引入了主要產(chǎn)品出率的組合系數(shù)FX，或許可以借助模糊性回歸分析來(lái)得出更好的y2模型。

[1]鄧玉潔.基于聚類的離群點(diǎn)分析方法研究[D].重慶大學(xué)，2012

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