燃烧-微库仑法汽油中有机氯含量测定方法的优化

为了提高汽油中有机氯含量测定的准确度和精密度,基于燃烧-微库仑法,采用0.02 mol/L乙酸钠的水溶液作汽油无机氯萃取剂,优化了直接测定和总氯含量差减无机氯含量(差减法)测定汽油中有机氯含量的方法。结果表明:采用0.02 mol/L乙酸钠的水溶液取代水-乙醇(异丙醇)溶液作无机氯萃取剂,可取上层油相直接测定汽油有机氯含量;采用萃取剂内含0.10~0.20 mg/L无机氯盐的空白加标方法,解决现行差减法部分汽油中有机氯含量偏差大的问题;2种方法的测定结果相对偏差均不大于10%。

煤质监测中全硫含量测定

分析了测定煤料含硫量的必要性,依照某地区的全硫监测计划,对区域内50家用煤企业,开展煤质监测,测定其煤料的含硫情况。在实际煤质监测中,对比了库伦法与红外法后,最终确定使用红外法开展监测,改进原有的红外测定体系,以此精准获取煤料含硫情况。在50家企业煤质监测结果中,有43家企业用煤含硫量处于1%以内,整体未出现含硫超标问题。案例地区2023年排出的二氧化硫量明显减少,区域内低硫煤质控制效果较好。

基于仿生算法联合优化BP的燃煤发热量预测

【目的】燃煤发热量的精准预测和评价是煤质分析和热工计算的重要基础,目前神经网络预测燃煤发热量的模型虽能有效拟合非线性关系,但存在易陷入局部最小值、收敛速度慢等问题。【方法】为精准预测煤炭在工业锅炉燃烧过程中的发热量,提出一种由仿生算法FA-GA联合优化BP神经网络的燃煤发热量预测方法。将774组燃煤锅炉常用煤的工业分析及元素分析数据进行预处理,根据平均影响值对煤质指标进行特征变量筛选,最终建立FA-GA-BP的发热量预测模型,并从误差评价指标、迭代次数等方面对优化算法寻优能力和模型预测精度进行了检验。【结果】经过特征变量筛选后模型的预测精度提升至0.956 1;FA-GA联合算法与单一优化算法FA、GA、PSO相比,迭代次数显著减少,算法的全局搜索能力得到有效提升;FA-GA-BP模型与单一优化模型FA-BP、GA-BP、PSO-BP以及目前常用的发热量模型MLR和SVR相比,精度更高,相关系数可达0.984 5.【结论】FA-GA算法优化BP模型,针对燃煤锅炉中来自不同地区、不同煤种的发热量预测具有良好的效果,在理论上满足了工业误差要求。改进后的燃煤发热量预测模型可为有效监测入炉煤质实时变化提供一种新方法。

辽宁抚顺和新疆吉木萨尔煤精的显微组成和拉曼光谱对比研究

煤精又称煤玉,是一种资源稀缺且价格昂贵的煤种,可作为工艺美术雕琢材料。采集了辽宁抚顺和新疆吉木萨尔这两个地区的6件煤精样品,测试分析了其煤岩煤质(显微组成、腐植体最大反射率、工业分析、元素分析)和拉曼光谱特征。研究结果表明6件煤精样品中显微组分均以腐植组为主,稳定组次之,惰质组含量最低,腐植体最大反射率(R_(o, max))介于0.41%~0.55%;抚顺煤精的稳定组以沥青质体和孢子体为主,而吉木萨尔煤精的稳定组则以角质体为主;这两个地区煤精的拉曼光谱特征差异显著,拉曼结构参数显著受控于煤岩煤质;煤精的拉曼光谱参数D_(1)峰与G峰的强度比(I_(D_(1))/I_(G))、面积比(A_(D_(1))/A_(G))均随稳定组含量增加而显著增大,随腐植组和惰质组含量的增加而明显减小;吉木萨尔煤精的I_(D_(1))/I_(G)和A_(D_(1))/A_(G)值均显著小于抚顺煤精,这是由于抚顺煤精中含有大量沥青质体和孢子体,其大分子结构的芳环生长程度较差;这两个地区煤精的I_(D_(1))/I_(G)和A_(D_(1))/A_(G)值均随着R_(o, max)增大呈现差异化降低趋势;随着煤化程度增大,芳香层片空间排列有序化增强。拉曼光谱参数可有效指示不同产地煤精的大分子结构差异性,可为今后煤精类文物的产地溯源提供科学依据,进而为了解中国古代手工业发展史及商品流通提供启示。

基于SO_(2)吸收谱线的光谱仪波长在线校准方法

紫外差分吸收光谱技术已被广泛用于工业污染源废气排放浓度监测。光谱仪作为紫外烟气分析仪的核心器件,易受到温度变化而产生波长漂移,进而影响监测结果的准确性。本文提出了一种光谱仪波长“软”标定方法,通过实验建立标准SO_(2)吸收谱线极值波长数据库,利用SO_(2)吸光度极值像素点和标准SO_(2)吸收光谱极值波长,对光谱仪像素点与波长的对应函数进行重新拟合,以实现光谱仪波长实时校准。搭建了实验系统,并开展了光谱仪波长标定方法验证研究。结果表明,当光谱仪所处环境温度变化范围为10℃时,采用本文方法可以使993mg/m^(3)NO标气的测量误差从115.2mg/m^(3)降低至21.4mg/m^(3),绝对误差减小了93.8mg/m^(3);当被测SO_(2)为1430mg/m^(3)时,测量系统信噪比较高,波长校准效果最佳;针对低浓度测量现场,可通过增加光谱平均次数来增强光谱信号的信噪比,提高波长在线校准方法的效果。

低阶煤的热重-傅里叶变换红外光谱的研究

在煤的热解和燃烧过程中，煤的结构及煤中含氧官能团对煤的分解影响很大．应用傅里叶变换红外光谱进行了煤的结构和官能团的研究，结果表明低阶煤中富含含氧官能团，应用热重－傅里叶变换红外光谱法研究了煤热解过程中的加热特性，连续监测煤在热解过程中析出的气体，发现煤的热解行为与二氧化碳、甲烷析出造成的交联温度不同有关．随着热解温度的提高，煤中含氧官能团逐步减少直至消失．

煤粉颗粒中矿物分布特征及其对飞灰特性的影响

利用SEM -EDAX研究了分别燃用褐煤、烟煤和无烟煤的 3个电厂入炉煤粉中矿物分布与飞灰显微结构特征 ,在煤粉颗粒中划分出独立矿物和细分散状矿物两种类型 ,后者进一步分出以粘土矿物为主 (A)、以黄铁矿为主 (B)和粘土矿物与黄铁矿共生 (C) 3种亚型 ,而褐煤煤粉中这 3种亚型又与微粒状方解石和有机结合态钙离子共生 .研究表明 :除以独立矿物存在的石英和粘土矿物转化为飞灰中不规则颗粒外 ,其它类型矿物主要形成球形颗粒 .细分散矿物中亚型A形成硅铝质颗粒、亚型B和C形成铁质颗粒 ,而褐煤中细分散矿物形成钙质颗粒 ;高挥发分具粘结性有机组分中的细分散矿物趋于形成空心微珠 ,而其它有机组分中的细分散矿物容易形成子母珠和实心微珠 .

基于空洞卷积自注意力机制的煤岩显微组分组识别模型

基于深度学习的识别模型是目前解决煤岩显微组分组识别问题的主要手段,但这些模型在计算过程中参数不断堆叠,导致模型的算力需求增加,影响模型的训练效率。针对上述问题,构建了一种基于空洞卷积自注意力(DCSA)机制的改进Swin-Transformer模型——DA-ViT。首先,为了在加强煤岩显微组分组图像的局部特征信息的同时保留其二维空间信息,提出了DCSA机制,通过对煤岩显微图像的大尺寸卷积核进行多尺度分解,加强了煤岩显微图像不同区域像素之间的联系,显著降低了图像注意力的参数量,降低率为81.18%。然后,为了加强煤岩显微组分组图像间的形态特征关联性,将DCSA和改进的Swin-Transformer框架相结合,提出了DA-ViT识别模型。实验验证结果表明,与现有的其他识别模型相比,DA-ViT模型在提高预测结果准确率的同时,可显著降低模型的算力需求,其像素准确率(PA)和平均交并比(mIoU)的最大值分别为92.14%和63.18%,模型参数总量(Params)和浮点运算次数(FLOPs)的最小值分别为4.95×106和8.99×109。

宁夏煤的分子结构演化特征

以宁夏宁东、贺兰山、宁南和香山等四大煤田不同矿区典型煤样为研究对象,采用X射线衍射、拉曼光谱和傅里叶红外光谱对煤结构进行表征,结合分峰拟合来获取煤结构参数及变化规律。结果表明:低-中煤阶煤光学性质是各向同性的,芳香层片尺寸较小,任意取向;随着煤级的增加,芳香层间距d002值以最快的速率减小,延展度La则加快增长,在Rmax大于2.0%后,d002值变化幅度减缓与堆砌度Lc值增大相对应;在d002<0.3480 nm,拉曼参数ID1/IG、AD1/AD1+G开始线性减小,煤的分子结构中芳香层片尺寸增大,定向性增强,光学性质在平行和垂直于芳香层片方向上呈现各向异性,结构有序化程度增大;随着煤化程度的增高,红外光谱显示脂肪结构含量较低,芳香结构吸收带显著,芳香度参数迅速增大,脂肪烃侧链快速脱落,生烃潜力参数‘A’变小;贺兰山煤田和香山煤田煤叠加了岩浆热作用,变质温度较高,导致芳香环缩合程度增强,芳香烃类物质增多。研究结果对煤的结构演化与煤炭清洁高效利用有一定指导意义。

直接酸提取电感耦合等离子体发射光谱法测定煤中主要成灰元素的方法研究

本文提出了一种全新的以酸直接提取煤中的矿物元素、ICP AES测定其含量的方法。考察了最佳酸配比、酸用量、最佳提取时间、仪器最佳操作参数以及元素间的干扰等诸多因素。与其灰分含量相比 ,煤中矿物质的提取率在 95 %以上 ,各元素加标回收率为 96%～ 1 0 4 %,九次测定相对标准偏差小于 4 %。方法准确、快速、适合于不同煤样中矿物元素的分析测定。

煤矸石中有害微量元素的研究进展

煤矸石中有害微量元素近年来成为煤炭地质、环境与能源利用等领域的研究热点之一,本文系统地总结了目前煤矸石中有害微量元素的研究现状。煤矸石中有害微量元素含量的空间分布不均匀,各个元素的分布特征也各不相同,其中Cd、Cu、Ni、Pb、V等元素的含量较高。煤矸石中有害微量元素赋存形态有多种研究方法,最常用的是Tessier逐级化学提取法和BCR逐级化学提取法。煤矸石中有害微量元素的赋存形态有可交换态、碳酸盐结晶态、铁锰氧化物态、有机结合态和残渣态,其中以残渣态赋存的居多。煤矸石长期堆放导致有害微量元素对环境造成不良影响,污染大气、水体及土壤。煤矸石中有害微量元素的分布状况和具体化学形态以及煤矸石中有害微量元素的环境效应等内容仍将是该领域今后研究的主要方向。

等离子发射光谱法测定焦煤灰分中的主要元素与微量元素

应用等离子发射光谱法，选取适宜的仪器工作条件，考察了焦煤灰中的主要元素对测定的影响，对焦煤灰中的主要元素与微量元素进行了直接测定．通过对国标样品及实际样品的测定、加标回收实验，建立了测定焦煤灰分主要元素与微量元素的等离子发射光谱分析方法．

中国典型超高硫煤有机相中分子氯存在的实验证据

运用高性能静态二次离子质谱从中国贵州六枝超高硫无烟煤有机相中观测到分子氯 (Cl2 )的团簇负离子 ,从而首次获得分子氯在原煤中存在的实验证据。结合不久前从相同原煤有机相观测到元素硫 (S8)的研究结果 ,表明易挥发性元素能够以其化学单质状态在原煤有机相中稳定存在 ;

基于改进自适应增强算法的混煤发热量预测方法

为解决传统多元线性回归(Multivariate linear regression,MLR)模型在煤炭发热量预测方面精度不足和适用性有限的问题,提出了一种基于改进自适应增强算法(Adaptive boosting,Adaboost)的煤发热量的预测模型。将随机森林(Random forest,RF)作为Adaboost的基学习器,以提高模型在工业煤质分析中的发热量预测精度和泛化能力。研究基于某电厂1万组入炉煤的工业分析数据,选取水分、挥发分、灰分和固定碳作为模型输入,建立煤炭低位发热量的预测模型。通过与传统的多元线性回归方程及其他非线性模型比较,模型展现出更高的预测精度和更好的泛化能力。大样本测试的实验结果表明,本模型的平均绝对百分比误差为0.5417%,均方根误差为0.1304 MJ/kg,拟合度(R^(2))达到0.9799,其在煤炭发热量预测方面优于其他模型。此外,200组真实的混煤工业分析数据的模拟验证,进一步确认了本模型较优的泛化性能。

基于广义回归神经网络的混煤品质特性预测研究

基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)建立混煤品质特性预测模型。以某电厂的15种单煤和40组对应混煤的品质参数作为训练样本,5组混煤品质参数作为检验样本,确立了模型中的网络参数和模型结构。预测结果显示检验样本的煤质参数预测值与实验测试值的相对误差均小于5%,说明该预测模型可为火电厂混煤掺烧时煤质参数的在线检测提供一种计算方法。

PGNAA多元素在线检测技术在选煤厂的应用

煤质在线检测技术可对煤中矿物元素进行直接检测,为煤炭洗选生产实现灰分自动回控提供关键数据支撑。文章在介绍并对比了用于煤质在线检测的X荧光分析(XRF)技术、激光诱导击穿光谱(LIBS)技术和瞬发射线中子活化分析(PGNAA)技术的基础上,详细阐述了PGNAA多元素在线检测技术的原理、检测设备的组成,重点介绍了PGNAA技术在矿并型选煤厂和中央型选煤厂的应用情况,并对PGNAA在线检测设备得到的煤质检测结果与实验室化验结果进行了对比。PGNAA在线检测设备在矿井型选煤厂和中央型选煤厂的应用表明:在不同的生产条件和产品需求下,PGNAA在线检测设备对灰分检测的标准偏差能够控制在0.15%以内,相关系数在0.91以上;对全硫检测的标准偏差为0.032%,相关系数达到0.995;对煤中Fe203含量检测的标准偏差仅为0.025%,相关系数为0.950;可见PGNAA多元素在线检测技术对于灰分、全硫、Fe2O3含量的检测结果与实验室化验结果之间有很好的相关性。随着选煤厂智能化建设的深入,对煤质在线检测设备的要求越来越高,未来PGNAA多元素在线检测技术以其高精度、强适用性等特点,将在原煤均质、分选控制、精准配煤、商品煤出厂快速检测等方面发挥作用。

Minitab数据分析在烟煤黏结指数测定中的应用

阐述了全自动黏结指数搅拌仪的使用过程中常常出现一些问题,导致烟煤黏结指数测定结果常常出现偏差。应用Minitab软件中的正态性分布检验、描述性统计分析、等方差检验、等价检验等方法对烟煤黏结指数测定中采用机械搅拌煤样后的数据超差问题进行具体分析,并通过增加人工搅拌解决此类问题。

煤中氮含量测定结果影响因素及改进对策分析

为进一步提升煤炭中氮含量测定结果的准确性,以当前常用的半微量开氏法为实验方法,结合具体的实验流程,对消化反应、蒸馏环节和滴定环节可能产生误差的原因及解决措施进行了探究,同时也阐述了部分实验细节中的误差及改进对策,以期为今后的类似实验工作提供参考借鉴。

煤中硫在燃烧过程中析出规律的热分析模拟研究

采用了TG—DTG—DTA联用的热分析技术,通过试验和分析了不同的热分析条件下,煤中黄铁矿在氧化过程中硫分析出的规律和燃烧特性;着重探讨了不同的黄铁矿重量、不同的升温速率和不同的掺比物对热分析逸出特性的影响。实验表明,不同的热分析条件对热分析的结果有一定的影响和规律。

SF型煤用缩分器的研究与应用

本文介绍了 SF型煤用缩分器的工作原理、结构特点、试验结果及现场应用情况。经多年的使用表明 :该机设计合理、运转平稳可靠、缩分精度高、适应水分高 ,是一种应用广泛的缩分设备。