高煤阶煤的发热量及其预测模型研究A Study on High Rank Coal Calorific Value and Its Prediction Model
杜文博,常会珍
摘要(Abstract):
煤的发热量是煤质评价和热工计算的重要参数,是动力用煤计价的主要依据。以沁水盆地沁南东区块山西组3#煤为研究目标,分析了煤的发热量及工业分析和元素分析测试数据,揭示了研究区煤的发热量与水分、灰分、碳含量和氢含量相关关系,分别建立了基于水分、灰分的煤发热量预测模型1和基于碳、氢含量的煤发热量预测模型2,并对模型进行误差分析和应用结果对比分析。研究结果表明:研究区山西组3#煤煤类为贫煤-无烟煤,发热量与水分、灰分及氢元素含量呈负相关关系,而与煤中碳元素含量呈正相关关系;所建立的两种预测模型预测值与实测值之间误差小,相对误差一般小于5%,均具有良好的应用前景,经对比分析,模型1的预测效果优于模型2。
关键词(KeyWords): 高煤阶煤;发热量;预测模型
基金项目(Foundation): 煤层气排采技术及智能化装备开发与示范山西省煤基重点科技攻关项目(MQ2014-06)
作者(Author): 杜文博,常会珍
参考文献(References):
- [1]郑忠,宋万利.基于主成分分析的中煤发热量的检测研究[J].煤炭技术,2014,33(6):218-220.
- [2]周翠红,路迈西.线性回归与人工神经网络预测煤炭发热量[J].煤炭科学技术,2009,37(12):117-120.
- [3]魏焕成.基于MATLAB的煤发热量计算[J].煤炭技术,2007,26(2):112-114.
- [4]张贝贝,薛彦东,黄成玉.不同变质程度煤的发热量与水分和灰分的多元线性回归分析[J].煤田地质与勘探,2014,42(4):8-15.
- [5]CHEHREH CHELGANI S,MAKAREMI S.Explaining the relation-ship between common coal analyses and Afghan coal parameters usingstatistical modeling methods[J].Fuel Processing Technology,2012,110:79-85.
- [6]王相业,李建武,杨志远,等.柳林地区煤层渗透率逐步回归分析与预测[J].煤田地质与勘探,2013,41(3):18-22.
- [7]朱卫平,唐书恒,王晓峰,等.煤层气井产出水中氯离子变化规律回归分析模型[J].煤田地质与勘探,2012,40(5):34-36.
- [8]姜英,涂华,陈亚飞,等.我国商品褐煤低位发热量回归式的推导[J].煤炭学报,2004,29(4):477-480.
- [9]Mazumder BK.Theoretical oxygen requirement for coal combustion:relationship with its calorific value[J].Fuel 2000;79:1413-9.
- [10]Channiwala SA,Parikh PP.A unified correlation for estimatingHHV of solid,liquid and gaseous fuels[J].Fuel 2002;81:1051-63.
- [11]MESROGHLI Sh,JORJANI E,CHEHREH CHELGANI S.Estima-tion of gross calorific value based on coal analysis using regression andartificial neural networks[J].International Journal of Coal Geology,2009,79:49-54.
- [12]周孑民,朱再兴,刘艳军,等.基于Elman神经网络的动力配煤发热量及着火温度的预测[J].中南大学学报(自然科学版),2011,42(12):3871-3875.
- [13]张洪,王超,周敏,等.矿物组分对煤炭发热量的影响[J].中国矿业大学学报,1998,27(3):280-284.
- [14]Patel S U,Jeevan Kumar B,Badhe Y P,et al.Estimation of GrossCalorific Value of Coals Using Artificial Neural Networks[J].Fuel,(86)2007,334-344.
- [15]虞继舜.煤化学[M].北京:冶金工业出版社,2000.