摘要：燃煤化验的精准度，直接影响具体的使用情况，在各个行业中都会产生巨大影响，因此要不断提升煤炭化验的准确性。实际操作中，其技术水平直接影响着煤质化验结果，采取有效措施解决这些问题，是降低化验误差的重要措施。本文以某电厂为例，以研究煤化验审核校验数据为目的，建立弹筒发热量与灰水组合的数学模型，以最小二乘法为运算法则，总结弹筒发热量与灰水组合二者间的关系，利用一元线性回归曲线方程编制煤化验审核程序，更好地为煤化验结构的审核校验服务。
关键词：线性回归方程；燃煤化验；化验结果审核
引言：
在某2×660MW的火电厂运行中，通过对燃煤进行制样，并对其灰分、水分、发热量等进行化验。在其结果的审核当中，采用了线性回归方程，以保证电厂运行更加稳定安全。在实际化验工作中，要严格依照煤质化验各项控制指标，规范化验人员操作步骤，合理选用煤质化验技术来化验所选煤样。煤炭化验工作操作步骤复杂，技术要求高，实际操作中任何环节出现错误，都会影响煤质检测结果。社会经济发展中，煤质化验技术有一定的可靠性与准确性要求。实际化验工作中，针对出现的问题要综合分析其原因，积极采取有效措施，尽可能降低人为与非人为操作引起的误差，对于煤炭化验管理，建立健全信息系统，确保煤质化验实现流程与信息化管理目标，以此获得更加准确的化验结果，为火电厂安全与稳定运行提供保障，从根本上实现可持续发展目标。本文结合一元线性回归方程，对该方程进行关联性校验，并就该方程在化验结果的审核及应用加以论述。
1最小二乘法与线性回归方程
1.1最小二乘法概述
最小二乘法又称最小误差平方和法，即选择一个最佳函数，经过这个所选择函数的计算可以使实际数据与计算得出的数据之间误差平方和为最小。最小二乘法通常用于解决一些优化问题和线性回归问题。
1.2线性回归方程概述
线性回归方程是指一条近似直线，这条近似直线能最好地描述变量x与y之间的线性关系。换句话说线性回归方程就是试图得到一个线性模型，用这个线性模型尽可能准确地拟合变量x与y之间的线性相关关系。观察样本点（x，y）的平面坐标图，我们可以看出，所有的数据点都分布在一条直线附近，而这样的直线可以有很多条，但是我们要找到最能反映变量x与y之间关系的那条直线。我们可以有以下几种方法：（1）可以使总离差等于所有离差之和，但是这种方法因为正负离差可以相互抵消，导致结果不准确，一般不用这种方法求线性回归方程。（2）可以使总离差等于所有离差的绝对值之和，但是求离差的绝对值不容易计算，所以通常也不使用这种方法来求线性回归方程。（3）使用各个离差的平方和作为总离差，当总离差得到最小值时求得的线性回归方程，就是我们最终要求的线性回归方程。
2一元线性回归方程的确定
电厂在煤炭的化验工作当中，一般是将煤炭样品（粉样：直径一般小于0.3mm）在电子秤上进行称重，接着展开常规的化学检测分析，主要有样品的成分、水分（%）以及挥发份等，之后，测量弹筒热值。依靠弹筒热值的测量值，可以得出低位热值，这当作是煤炭价格结算方面的标准。所以，测量弹筒热值这项工作显得极为重要。从实验经验看来，弹筒热值同灰水组合之间有着重大关联，这种联系叫做线性关系。建立一元线性回归方程时的相关量：①空气干燥时的弹筒发热量（Qb.ab）；②空气干燥时的样子水份（Mad）；③空气干燥时的灰份（Aad）。三者有着线性关系，即：数值Qb.ab同数值Mad与Aad之和呈线性变化关系。实验测得数据如下：从实验数据表中任意抽取10个点，在Qb.ab数值和（Mad+Aad）数值变化曲线图画出相应点的位置并连线：
表1 点位及点的位置
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将其线性方程设为Y=aX+b，可求得系数a和系数b的数值，我们可以用最小二乘法来确定a、b的数值，根据多元函数求极值的方法，我们将a、b的离差平方和对a、b求偏导数，并令其为0，可以得出比例系数a=-344，则说明（Mad+Aad）的数值每升高1%，则热值降低344kJ/kg。
3方程在化验结果中的运用
目前，国内建立起来的燃料核心数据库，可以生成各类数据报表，且使全国的数据库完成了统一。然而，在化验报表里面并没有审核一项。线性回归方程在运用到了生产一线以后，通过理论数值的增加同实测数值实施对比的项目，能够得知结果超差的情况，便于更好地查询超差的原因且做好应对。
4煤质化验技术具体应用
4.1煤炭发热量检测
众所周知，煤炭燃烧时会产生热量，所以煤质化验技术人员要结合煤炭燃烧热量计算值，合理划分煤炭种类并确定煤炭价格，合理选择燃烧设备，增强锅炉燃烧的稳定性。如果锅炉煤炭燃烧 不符合标准，就会引起锅炉状态不稳定或低温，使得锅炉系统自启保护程序，熄灭火焰。所以，作为煤质化验人员，要选择适宜的燃煤检测其发热量，以此判断其发热量。首先，在氧氮热量计中，选取适量煤炭试样放入其中燃烧，以此确定热量计实际热容量。其次，煤质化验人员结合所选试样燃烧前后温度，分析其影响因素。最后，利用校正筒发热量，减少煤体中硝酸与硫酸热量，在此基础上明确试样含水量与氮量，有效计算燃煤发热量。
4.2检测煤炭灰分
煤炭燃烧中，灰分是一种重要残留物，因煤炭燃烧中，煤炭矿物质会产生化学物质，其会影响煤体燃烧热量[1]。所以，煤质化验人员要重视煤炭灰分检测，首先选择适量煤炭试样并放置于炉中。在均匀加热基础上，增加煤体燃烧温度到815℃，煤炭充分燃烧后，对比其残留物与煤炭质量，以此计算煤炭灰分。因煤质化验技术可有效检测煤炭灰分，因而其对煤炭质量的选择至关重要。
4.3检测煤炭水分
煤炭内在与表层含有一定的水分，其中内在水分是煤炭固有水分，而表层水分存在于煤炭表层或缝隙，煤炭水分含量与其可燃性间是反比关系，即含水量越高，煤炭可燃性与发热量就会越小[2]。如果煤炭中水分含量超过11%，就会影响火电厂设备的正常运行。同时，煤炭水分含量越大，也会增加运输成本，降低煤炭性能，所以煤炭水分检测显得尤为重要，煤炭化验环节中必须要重视这一工作。
4.4检测煤炭挥发性
煤炭加热时，因空气稀少，使得煤炭燃烧时，会形成很多气体或液体，这些气体或液体的挥发表明了煤炭的挥发性。因而，煤炭加热时，极易形成挥发性物质。此种情况下，火力发电厂所选煤炭质量不好，就会加大煤炭挥发性[3]。所以，实际工作中，煤质化验人员必须要测定煤炭挥发性。首先，选取适量煤炭试样称重并做好记录，将其房屋带盖瓷坩埚，并将温度增加到900℃，并持续7分钟，注意：在此过程中要注意，煤炭要与空气充分隔绝开来。最后，煤炭质量完成加热后，对比加热前煤炭质量，去除掉煤炭试样中的水分，再计算出煤炭挥发性。
4.5检测煤炭含硫量
煤炭燃烧中，产生大量二氧化硫等，严重危害到自然环境，同时还会破坏锅炉设备，使得锅炉发生腐蚀与结焦等问题，无法保障锅炉设备运行效率[4]。实际工作中，检测煤炭含硫量时，一般选用高温燃烧与艾氏重量法，有效进行煤炭化验检测工作。
结论：
随着时代的进步，现代科技水平不断提高，煤矿企业开展各项经营活动，有效提高了企业工作质量。通过在燃煤化验结果审核中运用线性回归方程，可以得到理论检测数值同实测数值超差情况，便于更好地把控生产。
参考文献：
[1]任志平，方超，赵金顺.基于历史入厂煤化验数据的燃煤发热量估算[J].煤质技术，2016（01）：18-20.
[2]张宪尚，隆清明，张淑同，李建功.线性回归方程对煤吸附常数计算的影响[J].煤矿安全，2015，46（11）：171-174.
[3]黄基廷，赵丽棉.基于Excel的一元线性回归方程的建立[J].教育教学论坛，2015（05）：203-204.
[4]刘铭.煤质化验技术在火力发电厂的重要性分析[J].硅谷，2014，7（15）：151+134.
论文作者:张妮妮
论文发表刊物:《基层建设》2019年第27期
论文发表时间:2020/1/18
标签：煤炭论文; 线性论文; 煤质论文; 方程论文; 发热量论文; 水分论文; 数值论文; 《基层建设》2019年第27期论文;