基于梯度提升回归树算法的煤炭发热量计算

煤炭发热量是衡量煤质的关键指标,反映了煤炭充分燃烧时释放的能量。煤炭发热量可通过实验测定和计算途径获取,其中实验方法虽精确却复杂昂贵耗时。在实际应用中,通过多元线性回归估算得出发热量数据,但是这种方法计算的结果准确率较低。鉴于此,提出了一种基于梯度提升回归树(GBRT)的煤炭发热量计算方法,该方法是一种机器学习回归分析方法,能够有效克服多元线性回归模型在处理非线性数据时的局限性。在国际公认的COALQUAL煤质数据库上对提出的模型进行了验证和对比,结果显示:GBRT模型的预测误差(MAE、MSE、RMSE)均小于多元线性回归模型;拟合优度(R2=0.989)大于多元线性回归模型(R2=0.970)。说明GBRT是一种高效、准确的煤炭发热量预测模型,对于煤质评价具有一定的实际意义。

NIRS-XRF联用的煤炭发热量高稳定检测

实时获知煤炭发热量对于及时调整电站锅炉风粉配比和提高煤炭燃烧效率具有重要意义,为了实现电力生产中发热量的稳定快速检测,提出了一种近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy, NIRS)与X射线荧光光谱(X-ray Fluorescence, XRF)联用的煤炭发热量高稳定检测方法,它结合了NIRS能高稳定检测煤中与发热量正相关的有机基团的优势与XRF能高稳定检测与发热量负相关的成灰元素的特点,大大提高了对煤炭发热量的测量重复性。在光谱预处理中,先将两套光谱融合作为偏最小二乘回归的输入变量进行全谱初步建模,依据回归系数选择NIRS光谱中的有效波段,再将它与XRF光谱中的成灰元素谱线一并融合进行归一化处理。建模时将预处理后的融合光谱数据作为输入变量,利用偏最小二乘回归对煤炭发热量进行建模。实验结果表明,NIRS-XRF联用方法对定标集煤样发热量预测的线性相关度系数(R^(2))为0.995,对验证集煤样发热量预测的最小均方根误差、平均相对误差和标准偏差分别为0.24 MJ/kg,0.61%和0.05 MJ/kg,测量重复性满足小于0.12 MJ/kg的国家标准。NIRS-XRF联用的煤炭发热量高稳定检测方法有望推广应用于火力发电、煤化工、冶金、水泥和焦化等“高碳”行业,助力我国按期实现碳中和目标。

煤炭发热量分析耗时长原因分析及优化改进

发热量是煤炭作为燃料的一个重要质量指标,准确测定煤炭的发热量对核算能源利用系数、企业燃料消耗定额、改善燃烧工况及准确进行锅炉热量计算、作为贸易结算依据等都具有重要的意义。如今,河南能源化工集团安化公司煤车进厂频繁,煤炭发热量分析检测频次明显增加,而煤炭发热量分析检测耗时过长,严重制约着进厂煤炭的验收和锅炉用煤的配比使用。为此,在不增加任何设备的情况下,对现用煤炭发热量检测方法测定过程中影响分析时长的因素进行排查与分析,采取相应的措施进行优化改进后,煤炭发热量分析时长由之前的约162min降至60min以内,大幅提高了分析效率。

恒温式及绝热式量热法测定煤炭发热量的实验对比研究

煤炭发热量是评价燃料煤品质的重要指标及煤炭计价的主要依据,而恒温式与绝热式量热法由于外筒的控温方式和结果计算方法不同,需对其测定精密度与准确度进行实验对比研究,以期对2种方法测定煤炭发热量的实际应用具有指导意义。应用有证煤标准物质及日常检测样品对IKA C6000全能型自动热量计恒温模式及绝热模式下测定煤炭发热量的准确度及精密度进行评价,并从环境温度、热容量标定、充氧时间及充氧压力、仪器维护保养等方面探讨2种模式测定注意事项。结果表明,IKA C6000全能型量热仪恒温模式及绝热模式下的仪器热容量标定结果均符合国标要求;有证煤标准物质及日常煤样的干基高位发热量重复测定标准差均小于国家标准规定的重复测定标准差;2种模式下测定的干基高位发热量结果差值95%置信区间为-84~137 J/g,2种模式下的测定结果没有系统性误差,显示出较高的精密度及准确度。

煤炭发热量测定影响因素探究

开展煤炭发热量测定工作,不仅能够帮助工作人员精准分辨煤的种类,而且还能够正确判断煤变质程度的相关因素,以此来增加煤炭发热量测定结果的精准性,对火力发电厂的安全运行具有重要意义。但是在实际测定的过程当中,由于存在着诸多的相关因素,使得测量结果受到了一定的影响。因此,本文对该测定影响因素展开了全面研究。

采用KPCA特征提取的近红外煤炭发热量预测模型

近红外光谱分析技术通过搭建基于GA-BP神经网络方法的定量分析模型,实现煤炭发热量的快速评估。为了提高模型的学习速度和精度,必须对光谱信息进行数据处理。该过程属于复杂的非线性问题,经典的线性主成分分析方法具有一定的局限性,因此采用了一种基于多项式核主成分分析特征提取方法。通过分析主成分的特征值筛选异常样本。实验结果表明,该方法提取的特征信息主成分集中度高、降维效果明显、与输出变量间的相关性好,且能够准确判断出异常样本,大幅度提高了模型的准确性,为近红外煤质分析模型提供了一种分析速度快、准确率高的有效数据处理方法。

基于模糊非线性回归的煤炭发热量预测研究

针对经典线性回归模型无法反映变量间的非线性关系,不适宜预测有模糊数的煤炭发热量的问题,提出了一种基于三角模糊数的多元非线性回归的煤炭发热量预测模型。以我国新疆伊犁地区煤炭工业分析为建模数据和模型检验数据,将计算模糊中心值和模糊幅度值的问题转化为约束非线性优化问题,采用MATLAB优化工具箱求解。最后对比分析了模糊非线性回归、经典线性回归、BP(Back Propagation)神经网络及支持向量机回归4种模型对测试煤样发热量的预测结果。结果表明,模糊非线性回归模型的线性拟合优度值为0.9997,调整后的非线性拟合优度值为0.9838,均方误差为0.4473;测试煤样的平均相对误差为0.0203,80%的测试煤样模糊隶属度大于0.5。模糊非线性回归模型具有很高的精确度和可靠性,可用来预测预报煤炭发热量。

GM(0,H)模型在煤炭发热量计算中的应用

运用灰色系统理论 ,对煤炭发热量和灰分、水分的量化关系进行了分析探讨。利用加权均值生成数据建立GM (0 ,3)模型 。

煤炭发热量的分位数线性回归分析研究

建立了煤炭工业分析指标水分、灰分、挥发分与煤炭发热量间的线性回归模型,采用分位数回归估算模型系数。通过对我国新疆伊犁地区煤炭发热量分析研究,表明基于分位数估计的线性回归模型优于基于传统的最小二乘估计的线性回归模型,且预测效果优于支持向量机。

影响煤炭发热量测定准确度的因素

主要对煤炭发热量的相关内容进行分析,着重对影响煤炭发热量测定准确度的因素进行分析,有利于促进对煤炭发热量测量的质量以及效率,同时也能够在一定程度上提升测定发热量的准确性和可靠性。通过对煤炭发热量相关内容的研究,以此为相关企业提供借鉴。

煤炭发热量的二次回归方程预测分析

以灰分、全水分为煤样指标建模了煤炭发热量的非线性二次回归预测模型,通过测试及对比,该模型具有较高的预测精度,预测结果能够满足工程需要,预测效果优于线性回归模型及神经网络模型等。另外,该预测模型还具有容易程序实现、操作简便等特点。

基于改进型BP神经网络的煤炭发热量预测

煤炭发热量在煤炭工业生产中占据着重要的地位,是评价煤炭经济价值的重要参考依据。为了对煤炭发热量进行有效预测,尝试建立了数学模型进行求解。由于传统的神经网络模型存在着收敛速度慢、运算时间长等缺点,考虑到煤炭发热量主要受到其组成成分中水分和灰分的影响,且呈现非线性关系,建立了基于BP神经网络的非线性数学模型,并将其应用于煤炭发热量的预计研究中。实际的运行结果表明,该模型训练速度快、收敛时间短、运算结果比较符合实际情况,表明所建立的改进型BP神经网络模型可以有效用于煤炭发热量的预测研究中。

基于分位数回归的煤炭发热量预测

目前应用较多的煤炭发热量预测模型以传统的线性回归模型为主,但存在难以表达较复杂的自变量和因变量关系、需要数据服从特定的分布假设、对异常值敏感等问题。针对上述问题,提出了基于分位数回归的煤炭发热量预测方法。选取全水分、灰分、挥发分等容易测量的煤炭工业分析指标,分别应用线性分位数回归和分位数回归森林2种分位数回归方法对煤炭发热量进行预测,并与传统的线性回归方法进行对比。结果表明:线性回归给出的煤炭发热量预测值仅是1个条件均值,而通过分位数回归能够给出煤炭发热量预测值的范围;分位数回归森林的预测效果优于线性回归和线性分位数回归方法;全水分对于煤炭发热量预测的重要程度远大于灰分和挥发分;全水分对低发热量煤炭的发热量预测影响大,对高发热量煤炭的发热量预测影响小;挥发分和灰分对低发热量煤炭的发热量预测影响小,对高发热量煤炭的发热量预测影响大。

如何提高煤炭发热量测定的准确度

影响煤炭发热量测定的因素很多。作者根据多年工作经验,从煤样因素、环境因素、设备因素、操作因素、实验材料、误差校正等多方面分析了影响发热量测定准确度的因素,以及正确的方法和条件,为进一步提高煤质化验结果的准确性提供了技术经验支持。

影响煤炭发热量准确测定的因素及对策

煤炭发热量测定的规范性较强,设备故障较多,通过实践经验,对测定过程中影响测定结果准确性珠原因进行分析,并针对性地提出对策以提高发热量测值的准确度和精密度。

影响煤炭发热量测定准确度的因素

在分析煤质项目中,测定其发热量是一个关键内容,不仅是动力煤有效评估的质量指标,也可以为分析煤质改变规律提供参考。由于不断提升了量热仪设备的自动化水平,大多数实验室已经采用更加精密的设备,却明显忽略了操作性。不管多么精密的设备,若无法准确适用,也不会得到标准结果。结合煤炭发热量测定实验,对结果准确度造成影响的因素进行整体分析,希望可以提升测定水平。

影响煤炭发热量准确测定的因素与对策

在开展煤炭发热量测定工作时,可以很明显发现其规范性要求较高、对测量精准度也提出了较高要求。在此过程中所使用的各项设备相对较为复杂,如果未对其中某个因素进行严格控制和管理,将会直接影响到最终的测定结果。就目前工作形势来看,不同企业中所使用的检测方法不同,尽管是同一种煤炭发热量的检测工作,但最终结果也会出现较为明显的差异。为此,文章在综合了相关调查和研究之后完成,根据现阶段工作中所使用的测定依据和相关要求进行分析,找出影响煤炭发热量测定准确性的因素,并提出相关解决对策,希望文章的发表可以对相关工作人员产生一定启示,从而进一步提升煤炭发热量测定结果的准确性。

浅谈测定煤炭发热量时的若干问题

根据多年实践,总结了煤炭发热量测定过程中的若干问题,例如:发热量测定前,必须将煤样混合均匀,并须检查燃烧皿底部是否变形、变薄、可用,还必须对氧弹进行气密性检查;再者,必须注意充氧时间及压力,并对室温进行控制,重视热容量的标定试验和仪器的定期标定;最后分析了点火失败的主要原因,总之用以提高煤炭发热量的测定精度。

煤炭发热量经验公式法与氧弹法测定结果比较

文章对煤炭发热量的两种测定方法即经验公式法与氧弹法进行比较,并对结果进行了分析。