线性回归方程在燃煤化验结果审核中的应用

王彦杰

华电忻州广宇煤电有限公司 山西忻州 034000

目前，中国的发电仍然以煤炭发电为主。随着市场的不断发展和进步，煤炭资源短缺不断增加，煤炭燃料价格成为焦点，煤炭价格的确定方法和方法也在不断更新。传统煤炭的收购一般按平均市场价格进行。即使存在高低变化，浮动范围也很小。因此，煤炭生产商往往寻求经济利益和降低煤炭的质量标准，以解决这个问题。电厂开发了一种确定煤炭价格的新方法：测量煤炭燃烧释放的热量，并根据释放的热量评估煤炭价格，从而确定煤炭燃烧时释放的热量。该方法已成为一个新的研究课题。考虑到从发电厂购买煤的观点，煤燃烧释放的热量的测量越准确，煤的价格就越有说服力。面对新的挑战，电厂不仅对煤炭检测的设备和检测方法有更高的要求，而且还要求对运营商自身质量提出更高的标准，并加强学校的煤炭检测结果。对检查、审计和检查工作的重视程度应尽可能低，以尽量减少错误并减少争议。本文将线性回归方程与方程相结合，验证了方程的相关性，并对试验结果的评述和应用进行了讨论[1]。

何东盯着那四十多岁微胖的女办事员熟练地将相片贴在结婚证上，又让他们俩签字。女办事员拿起权筝签过字的结婚证放进钢印机，看了一眼他们俩说：这可马上就是合法夫妻了……边说钢印就盖了上去。女办事员把盖完章的结婚证放到权筝面前，又把何东签过字的结婚证放进钢印机，这时何东突然喊道：“等一下！”说着便从钢印机下抽出自己的结婚证扭头跟权筝说：“我不想登记了！”

1 一元线性回归方程的确定

在我们的日常测试中，我们首先在天平中称量粉末（0·3mm或更小）后进行工业分析（包括灰分，水，挥发物等），然后测量墨盒的热值。滤芯的热值与灰水组合密切相关，是测试中非常重要的一部分。低热值通过墨盒的热值计算。煤的结算基于低热值。因此，墨盒的发热量在整个测试过程中非常重要，而且它也是密切相关的。在日常测试中，不难看出墨盒的热值与灰水之间存在近似的线性关系。这种关系称为线性关系。建立风干基筒（Qb·ab）和风干基水（Mad）和风干基灰（Aad）产生的热量之间的关系，即由总和形成的单元Qb·ad和（Aad+Mad）线性关系是测试测试结果是否正确的最有效和最实用的方法之一。它在理论和实际工作中的作用非常明显[2]。

回归方程涉及几个量：1个风干条带；2水（Marl）在空气干燥条件下；在干燥条件下灰（Aa，}l）。研究得出结论，三者之间存在一定的线性关系，即数值（nh.a，h与Marl和Aotl的值呈线性关系，线性关系研究结果是最有效和实用的测试测试结果是否正确，其中一种方法在煤炭测试的理论和实践中都占有重要地位，实验数据如下：从实验数据表中随机抽取10个点，数值（）ha，h和（Marl+）Aotl）数值曲线显示相应点的位置并连接：点 1：（4}.74,19416）；点，2；（45.}4,16280）；第3点；（49.62,14726）；第4点；（47,16092）；第5点：（}7,18547）；第 6点；（42.04,18093）； 点，7；（44.14,17782）； 第 8点；（41.48,17854）；第9点；（44.27,17466）；第10点：（43.49,16883）。

我们可以将该等式近似为y^=a+bx，令y是随机变量，并且x是可控变量，并且它们的关系可以写为y=a+bx+ε。其中a，b是常数，ε是随机变量，并且服从正态分布N（0，σ2）。我们称之为：y^=a+bx是y与x的回归线方程，b是回归系数。

实践中，我们还惊奇地发现：即便学生已经知道“相对面的点数和是7”，到发现“有几颗，看不见的点子数就是几个7减去最上面的数”还是要经历一段“曲折”的探索过程，而不是像我们想的那样“很快”就能迁移过来了。这节课教学内容简单，如果学生已经知道这个规律，解决问题无非就是“套用公式”，但是对“什么是教学”的思考，以及教学法的转变让我们感受到：如果给学生足够的时间，让学生在感到足够安全的基础上探索，这样的实验课很有价值！

由公式T=^b-b0syLxx-t(n-2)

2 显著性校验

2.10.1 灌胃溶液的配制 取Lut、Lut-SD和Lut- PC-SD适量，用0.5% CMC-Na溶液配制成5.0 mg/mL的混悬液（以Lut含量计）。

我们可以使用最小二乘法来确定a，b。根据找到多元函数极值的方法，我们将找到a和b的偏导数，并得到a和b的偏导数，并将其设为0，我们可以得到：^b=∑ni=1xiyi-n-x-y∑nin=1x2in-x2=∑ni=1(xi--x)(yi--y)∑ni=1(xi--x)2=LxyLxx由-y=^a+^bx，得：^a=-y-^b-x由 上 例 中 可 得 出 ^b=-344·27^a=-y-^b-x=17288+(344·27×43·03)=32102·12由此回归方程为y^=a+^bx=32102·12-344·27x=32102-344xb=-344表明该矿末煤Mad+Aad每升高1%，则热值降低344kJ/kg。

其中sy=Qn-2，为剩余标准差。由Sy=233得出T=12·58。查相关表，取显著性水平α=0·05，自由度在28时，T表=4·20，则T＞T表，所以，Aad+Mad与Qb·ad之间的效果显著。

3 误差范围

查表α=0·05，取x30=43·49；α2(n-2)查表为2·0484，则u=±2·05×233=±466kJ/kg，该结果表明，弹筒热值误差变化应该在此范围内[3]。

4 方程在化验结果中的应用

通过对上述实验结果的研究，在将线性回归方程应用于实际生产的过程中，缺乏综述。在这个阶段，国内建立的燃料核心数据库已经能够生成各种数据报告并实现数据库的国家统一。但是，审计报告不包含此项目。将本文研究的线性回归方程应用于实际生产线后，通过理论值与实际测量值的比较，可以直观地了解结果是否超出公差范围，方便及时查询原因，并解决问题[4]。

5 结语

实验研究得出以下结论：（1）由于煤质差异，不同矿区生产的煤矿可能会有不同的比例。例如，每种组分的组成或组成成分将是不同的。有必要重新测量原始的实验数据；在可燃组分的相同条件下，样品可具有不同的热值。（2）线性回归方程的建立是通过随机选择点并在绘制点之后连接主点域而获得的近似。因此，随机提取的数据需要具有代表性，并且数量尽可能一般选择在超过35，回归方程越准确。