基于多元回归分析的焦炭质量预测及建模

王 伟，吕双双

（安徽职业技术学院 环境与化工系，安徽 合肥 230011）

焦炭因其多孔、机械强度高等特性，在高炉炼铁中不仅可以作为燃料使用而且起着骨架支撑和透气排渣的作用。焦炭质量的高低对高炉的稳定生产、铁水质量和高炉寿命有着重要影响［1］。高炉炼铁工艺（如喷吹混合煤、富氢煤气等喷吹技术［2-3］）的发展以及高炉大型化的技术进步［4］对高炉用焦炭的质量提出了更高要求，不仅要求焦炭粒度均匀、冷强度高，而且要求焦炭在炉内温度和气氛下具有一定的热强度（以反应后强度CSR表征）和较弱的反应性（以焦炭反应性CRI表征）［5］。

根据小焦炉炼制出的焦炭质量指标来指导配煤炼焦，选取合适的煤种和配煤比的方法，存在耗时耗力、盲目性高、成本高等问题。在实际炼焦生产中，依据科学的焦炭质量预测模型指导配煤炼焦，不仅能准确、方便地预测出焦炭质量，而且能节省大量人工成本，具有很大的现实意义。

1 模型预测原理

炼焦煤中的煤岩组分包括镜质组、惰质组、壳质组和矿物质，按煤岩学理论，这些组分可分为活性组分和惰性组分两大类，涉及的主要煤岩指标包括两种：活性组分和惰性组分的比例，以及镜质组平均最大反射率（Rmax）。

1）活性组分（镜质组+壳质组）。镜质组由植物中的木质纤维发生凝胶化作用生成，在显微镜下观察可见表面平整均匀，反射率成正态分布，其和壳质组属于有黏结性的活性组分，在成焦过程中可熔融成均一焦炭，其含量直接影响焦炭强度质量。2）惰性组分（惰质组+矿物质）。惰质组由植物残骸发生丝炭化作用生成，其和矿物质属于无黏结性的惰性组分，在成焦过程中不熔融，但对焦炭强度和块度有重要影响。不同地区的炼焦煤由于成煤组分、变质作用和煤化程度的不同，活性和惰性组分含量各有差异，所形成的焦炭CSR和CRI也各有不同［6-7］。3）单一煤种的镜质组反射率一般成正态分布，Rmax能更准确地反映煤种的变质程度，Rmax越大，煤种变质程度越高；同时配合煤中单种煤镜质组反射率分布图重叠越多，表明各煤种之间的适配性越强，对应的焦炭质量越好［8-9］。4）基式流动度（MF）可表征炼焦煤在热解过程中形成的中间胶质体的质量，能反映出常规煤质指标无法分析的特性，煤岩指标相近的煤种，其lgMF可能差距很大，是研究煤种的塑性和热分解的有效指标，因此可用炼焦煤的lgMF配合煤岩分析来预测焦炭质量［10-11］。

2 实验

2.1 实验方法

2.1.1 工艺性质分析

参照煤炭行业标准MT/T 1015—2006《煤的塑性测定—恒力矩基氏塑性仪法》进行炼焦煤的基氏流动度的测定。

2.1.2 煤岩分析

参照国家标准GB/T 15588—2001中烟煤显微组分分类方法进行单种煤的显微组分的测定。采用半自动统计点数法，在1.4 cm×1.4 cm的有效面积上测定1 200点，保证有效点数在400点以上，统计目镜十字线中心所压组分的类别。

2.1.3 焦炭热性质分析

参照国家标准GB/T 4000—2008进行焦炭反应性（CRI）和反应后强度（CSR）的测定。

2.1.4 小焦炉实验单种煤小焦炉炼焦试验在40 kg实验焦炉上进行。实验操作条件为：实际装煤量为36 kg(干基)，装炉煤水分含量为10%（质量分数，以下同），装炉煤细度≤3 mm占85%；装煤温度为800℃，结焦时间为17 h，焦饼温度为950～1 050℃，采用湿法熄焦。

2.2 原料和数据来源

本实验选取了11种煤样和焦炭样品，煤样为某钢铁企业炼焦生产所用的配合煤，焦炭样品为对应配合煤在40 kg小焦炉中所炼制的焦炭。

配合煤的煤岩组分由单种煤的煤岩组分含量加权得到，镜质组最大反射率（Rmax）和lgMF直接由配合煤测得，配合煤煤岩数据见表1，配合煤指标和焦炭指标见表2。

表2 配合煤指标和焦炭指标

由表1可以看出，11组配合煤的煤岩组分差异不大，各组分中最大差异均不超过2.5%，活惰比分布在1.27～1.38之间，Rmax分布在1.33～1.38之间，镜质组平均最大反射率的分布区间从变质程度上来说对应于单种煤肥煤或焦煤，在所有炼焦煤种中肥煤或焦煤所生产的焦炭指标均优于其他煤种，各配合煤煤岩指标分布较为集中的原因主要是由于各配合煤使用相同的单种煤，仅在单种煤配煤比例上略有调整。

由表2可看出，虽然配合煤煤岩指标差异不大，但各自的lgMF有较大差异，这说明各配合煤虽然使用煤种相同，但适配性和塑性仍有所差异，与前述的模型预测原理相符，反映在焦炭质量上也有很直观的表现，CSR和CRI两指标均有较大的分布范围。

3 结果处理与讨论

3.1 焦炭CSR预测模型

通过以活惰比V、Rmax、lgMF为自变量，CSR为因变量进行多元回归，拟合得到焦炭CSR预测模型：

从预测模型中可看出焦炭CSR与配合煤的活惰比V、Rmax和lgMF具有一定的线性关系。在一定范围内，活惰比越大，配合煤热解时产生的具有黏结性的组分就越多，对应焦炭的强度和块度也越好；基式流动度越大，配合煤热解时产生的中间胶质体数量就越多，流动性越好，越有利于提高焦炭指标。从焦炭数据和预测模型中还可看出，焦炭CSR与Rmax成一定正比例关系，主要是因为Rmax在1.33～1.38范围内时，反射率处于单种煤肥煤或焦煤的范围内，在此范围内随Rmax的增加，煤种的变质程度增加，有利于提高焦炭质量。

3.2 焦炭CRI预测模型

通过以Rmax、lgMF为自变量，CRI为因变量进行多元回归，拟合得到焦炭CRI预测模型：

从预测模型中可看出：焦炭CRI与Rmax和lgMF关系较大，与活惰比关系较小。这是因为焦炭反应性主要受配合煤变质程度以及胶质体流动性影响。

3.3 预测模型误差分析

预测模型误差分析如表3所示。

表3 预测模型误差分析

从表3中可看出，焦炭CSR和CRI预测模型，在5%的置信水平下，F值分别为10.172和5 356.9，P值均小于0.01，说明预测模型的可信度较高，焦炭热性质指标和所选参数之间具有较高的相关性。由回归拟合后的标准化残差散点图（图1和图2）分析可知，两个预测模型的标准化残差数据全部落在（-2，2）之间，不存在异常点，说明残差具有正态分布性，各数据点均参与回归拟合。

图1 CSR标准化残差散点图

图2 CRI标准化残差散点图

3.4 模型验证

为验证预测模型的准确性和适用性，本文对煤种进行了重新配比，从中选取5种配合煤进行测定，并利用预测模型进行预测。测定值和预测结果见表4。通过对焦炭CSR和CRI的测定值和预测值对比可知，两组数据的测定值和预测值均较为接近，CSR指标的最大误差为9.3%，CRI指标的最大误差为8.1%。从图3和图4中可看出，测定值和预测值的相关度分别为0.793和0.787，具有较好的预测性，因此该预测模型可用于指导配煤炼焦以及预测焦炭质量。

表4 焦炭测定值与预测值

图3 CSR测定值与预测值关系

图4 CRI测定值与预测值关系

4 总结

（1）由于配合煤各指标间具有一定的关联性，焦炭质量预测一直是一个比较困难的问题，本文对煤岩指标、煤质工艺性质和焦炭热性质之间的关系进行分析，结果表明，通过煤岩指标、基式流动度来综合预测焦炭指标具有较高的合理性和准确性，对指导煤化工企业配煤炼焦具有一定的实际意义。

（2）对同样煤种不同配比的配合煤来说，配合煤的煤岩指标和基式流动度与焦炭热性质具有一定的关联度。在一定范围内，焦炭CSR与配合煤活惰比、Rmax和lgMF具有一定的线性正相关关系，焦炭CRI与配合煤Rmax和lgMF两个指标也具有较好的拟合关系。