碳氢氮元素分析仪的日常使用与维护

以型号5E-CHN2000的元素分析仪为例,详细介绍了具体实验流程、用煤标准物质为校准物质建立碳氢氮校准曲线的具体过程、如何加强检测过程中质量控制等。使用煤标准物质可通过建立一种方法同时实现碳氢氮3个校准曲线的标定。在每次样品检测时都要带煤标准物质进行漂移校正,煤标准物质的范围要与被测样品指标范围接近或涵盖样品范围。对元素分析仪在日常使用过程中容易出现的问题如漏气、空白结果异常、氮结果异常、煤标准物质超出标准值不确定度范围等情况进行了描述并提出了相应解决措施,同时列举了实验过程中的其他需要注意的事项。

基于L-M梯度迭代算法的煤质发热量预测模型

选取150家火电企业的煤质检测数据,通过分析泛在煤质化验数据信息,构建L-M算法下的煤质发热量的预测模型。实验结果表明:(1)煤质化验数据中仅碳(Cd)、灰分(Aad)与发热量(Qgr,ad)的线性关系较为显著,相关系数R2为0.8768和0.6880;(2)主成分分析法挖掘出影响煤质发热量的主成分特征值、特征矩阵及得分,实现了由六维矩阵降至四维矩阵的降维效果,增强了神经网络在训练过程中收敛的稳定性;(3)基于L-M算法下,改进的BP神经网络预测模型(LMBP)的训练集系数Rt、验证集系数Ra和测试集系数Rm分别为0.9957、0.9942和0.9963,总体系数为0.9931,同时通过待测20组数据进一步验证了LMBP预测模型可靠,预测精度较高,更符合实际预测需求。