在燃煤化验结果审核中线性回归方程的运用

吴凡

[摘    要 ]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。基于此本文提出了一元线性回归方程及其应用。

[关键词]线性回归方程;方程运用;改良对策

[中图分类号]TQ533.4 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2020）07–00–02

[Abstract]This article explains that with the continuous development and progress of the market， the shortage of coal resources continues to increase， coal fuel prices have become the focus， and the methods and methods for determining coal prices are constantly updated. In this context， this paper proposes a linear regression equation and its application.

[Keywords]linear regression equation; equation application; improvement strategy

截至今日，中国仍是煤炭为主导的发电方式。随着市场不断向前发展，煤炭资源的短缺也愈发紧张，导致煤炭的价格在不断走高，成为市场中的焦点，确定煤炭价格的方法也在不断更新。传统的煤炭采购通常以平均市场价格进行，即使更改高度，其浮动范围也非常狭窄。因此，煤炭生产商常常寻求经济利益和降低煤炭质量标准来解决该问题。

电厂已经开发出一种确定煤炭价格的新方法：通过测量由煤燃烧释放的热量，并根据释放的热量来评估煤的价格，这种方法已成为一个新的研究课题。从发电厂购买煤炭的角度来看，煤炭燃烧释放的热量测量越准确，煤炭价格就有了更有利地说服力。面对新的挑战，电厂不仅对煤质测试设备和测试方法有更高的要求，而且对运营商自身质量提出了更为严苛的要求，从而加强了学校的煤质测试结果。

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 一元线性回归方程的确定

1.1 一元线性回归方程的确定

在日常测试中，首先通过天平称量出粉末（0.3mm或者更小），然后对其进行灰分、水、挥发物等工业分析，然后测量墨盒滤芯的热值。滤芯的热值与灰水的组合是具有非常密切的关系，并且是测试中非常重要的部分。低热值由墨盒中的的热值计算得出。因此，在测试中墨盒的发热量是非常重要的，通过日常测试，不难确认墨盒的热量值和灰水之间存在的关系呈线性。

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。

在回归方程式中涉及几个变量：1个风干条带;2水（Marl）在空气干燥的条件下;灰在干燥的条件下（Aa，ll）。通过研究可以得出结论，三者是存在线性关系，通过具体数值可以看出：nh·a，h与Marl和Aotl的值的曲线呈线性关系，线性关系研究结果可以最快速和准确的来看测试结果准确性，这种方法在煤炭测试的理论和实践中都占有非常重要的地位，实验数据如下：从实验数据表中随机抽取10个点，把数值（ha，h）和（Marl+）Aotl）数值曲线中相应点的位置记录出来，并进行连接：第1点：（4l.74，19416）;第2点：（45.l4，16280）;第3点;（49.62，14726）;第4点;（47，16092）;第5点：（l7，18547）;第6点;（42.04，18093）;第7点;（44.14，17782）;第8点;（41.48，17854）;第9点;（44.27，17466）;第10点;（43.49，16883）。

通过数据可以将该等式近似为：=a+bx，其中随机变量（y）、可控变量（x），并且可以将他们表述为另外的关系：y=a+bx+ε。其中等式中的a，b为常数，随机变量用ε来表示，其关系服从正态分布N（0，σ2）。通过对应计算，可以采取最小二乘法来确定常数a和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：

=∑ni=1xi yi-n-x-y∑nin=1∑mj=1Kn×（1+P）n-i+1×（1+r）

=∑ni=1（xi-x）（yi-y）∑ni=1（xi-x）2=LxyLxx

Tn=[B×（1+P）n+∑Kn×（1+P）n-i+1]×（1+r）

由-y=+ x，得：=-y- -x由上例中可得出=-344×27 =-y--x=17288+（344×27×43×03）=32102×12由此回归方程为=a+ x=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。

1.2 显著性校验

由公式T= -b0SyLxx-t（n-2）其中Sy=Qn-2，為剩余标准差。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。

1.3 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。

2 方程在化验结果中的应用

目前，在我国建立的燃料核心数据库可以生成各种数据报告并且整合了国家数据库。但在具体的实验室报告中没有审阅项目。将线性回归方程应用于第一条生产线后，可以通过将理论值与实际测量值进行比较来找出不一样的的结果，从而可以更好地调查出现不可接受值的原因，方便查询并简单的解决原因。

3 结果分析

通过研究和分析上述得出的实验结果，可以看出在把线性回归方程应用到實际生产的过程中，是有优劣点的。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。另外，在燃煤化工领域，要做好其它方面的工作：

（1）重视煤制能源产品的开发。煤制油领域要重点发展煤制超清洁油品和特种油品，为大气污染防治重点城市提供国六及以上标准油品，为炼厂成品油质量升级提供优质调和组分，为航空航天等军事领域提供特种燃料，同时加快向下游化工产品延伸，实现多元化发展，提高资源的综合利用率。

（2）发展产品高值化、高端化、差异化生产技术。煤制烯烃领域要开发与α-烯烃共聚的聚乙烯、ULDPE及丙丁共聚PP、融熔PP、高结晶度PP等新牌号聚烯烃树脂;利用与石油化工技术耦和生产乙烯、丙烯下游产品延伸产业链;加强对C4资源综合利用，开发高端C3/C4下游衍生化学品。煤制乙二醇领域要在不断提升乙二醇产品质量的同时，开发煤经草酸二甲酯、碳酸二甲酯生产聚乙醇酸及聚碳材料等技术路线。

（3）重视低阶煤的分级分质利用。未来应着重研发新的热解技术，如催化热解、加压热解等新一代技术，提高焦油效率和热解效率;研发煤焦油加工提取精酚、吡啶、咔唑等精细化工产品以及焦油全镏分加氢制芳烃和烷基油等新技术;研发半焦利用技术，实现半焦清洁高效利用。

（4）积极研发CO2的资源化技术。以CO2为原料制高附加值及大宗化学品可以实现碳、氧资源高效转化和循环利用、延长煤炭利用过程产业链，未来要加快开发如CO2加氢制甲醇、CO2-CH2重整制合成气技术，以及CO2定向转化合成碳酸酯、异氰酸酯、环状聚碳等高附加值产品生产技术。

4 结束语

实验研究得出以下结论：

（1）在不同矿区开采出的煤的煤质具有不同的差异，但是由于煤质中各种原子不同的组成与组成比比例，所以必须重新测量以确保原始实验数据的准确性;而来自相同生产矿山，在相同易燃成分的样品与条件下相应的热值也可能存在不同。

（2）线性回归方程的建立是选点的随机性，记录好点位然后连接关键点域而获得的近似值。因此，随机选择的数据应该具备代表性，数值越大越好（通常选择的关键点域在40个左右），得出的回归方程精确性越高。

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