施工应用
线性回归方程在燃煤化验结果审核中的应用
赵亚兰（大唐华银攸县能源有限公司，湖南株洲412000）
摘要：以研究煤化验审核校验数据为目的，建立弹简发热量与灰水组合的数学模型，以最小二束法为运算法则，总结弹简发热量与灰水组合二者间的关系，利用一元线性回归曲线方程编制煤化验审核程序，更好的为煤化验结构的审核校验服务。
关键调：灰水组合：弹筒热值；灰水组合
我国目前发电仍以煤炭发电为主，随着市场的不断发展进步，煤炭资源短缺程度的日益加剧，煤炭燃料的价格成为焦点，而确定煤炭价格的方式方法也在不断的发展更新。
传统煤炭
的收购一般是按照市场平均价格进行的，即使出现高低的变化，其浮动范围也较小，因此经常出现煤炭生产商，为道求经济利益，降低煤炭的质量标准，为解决此间题的出现，
，发电厂便制
定出了一种新的确定煤炭价格的方法：测定煤炭燃烧时所释放出的热量，根据所释放热量的多少来评定煤炭的价格，如此来，测定煤炭燃烧时所释放热量的方法便成为了新的研究课题。从电广收购煤炭的角度进行考虑，对煤炭燃烧时所释放热量测量的越精准，定出的煤炭的价格也就越具有说服力。面对新的挑战，电广不仅对煤炭化验的设备、化验的方式方法做出更高的要求，还要对操作人员的自身素质做出更高标准的要求，并且加强了对煤炭化验结果的校验、审核、检测工作的重视程度，尽量的做到减小误差、减少纠纷，做到公平合理。本文结合一元线性回归方程，对该方程进行关联性校验，并就该方程
在化验结果的审核及应用加以论述。 1一元线性回归方程的确定
日常电厂进行煤炭化验工作时，通常是把煤炭的样品（粉样：直径一股小宇0.3mm）在电子秤上称重后进行常规化学检测分析，包括样品成分、水分百分比和挥发份等，然后再进行弹筒
表一：实验数据统计值
8点序号
2 4
9 To 1e 12 13 14
16. 7 18 19 20. 21 22 23. 24 25 26 27-28
Ma 2.75 5.26.
dae/%
40.99. 39.57. 40. 06.
5.28. 7.12-
42.5
4.32-
35.69.
41.2
5.76.
6.84 3.49. 3.22
33.06. 37.84 45.38
33.82
3. 18.
34.08-
5.24
36.91
6.64 4.25
41.62 37.814 39. 1$.
5.64 12. 5.44. 5.66.
38.3 34.98 68.38 39.38 37.36
37.96
6.09
38.85.
5.29
5.35 5.59. 38. 4. 52.
36.56 36.94. 29.73 36. 1 39, 71
4.2141.6.
285, 08-38, 19.
3. 17
40.32-
30
平均值5,123.39.171.
Mad+4ad )
/% 43. 74 44.83 45. 34 48.62 40.0 47, 39. 8 41.33 48.6. 37 38.32 43.55 45.87. 43.67. 44.27. 43.94 40. 11 73.83 45, 04 45.06. 44. 05. 44. 14. 41.9L 42.04 35. 32 4.1.48 44.23 45,.87 64.27. 43.48 44. 294.
160万件数线2016年9月
实别Q.ab，(Jg-) 19416. 16478 16280 14726. 18176 16092 18504 18090 15089. 18547. 1620 17220 16245 19668. 16755 17098 18745 17655 17045, 16935. 17346 17782 17123. 18093. 19934. 1T854 16634. 16267 1T466. 2601 16883
计#Qh.ab/ (J°g) 19823 16678 16234 14678 17923 16456. 18492 17867. 15267 17934 1690 17845 15935 19324 16799. 16934. 18698 17366. 17099 16899 17145. 17691. 17899. 17888. 19368 17935 16913 15945 17111 18034 16862
差值/(g
407 200 46. 48. 253 364 12-223-178 613 70. 625 310. 244-44 164 47 289.-54 36. 201 9 176 205 666 81 279. 322. 355 942 20. 17
热值测量。通过弹筒热值测量值得出低位热值，作为煤炭价格的结算标准，因此，弹简热值的测量工作十分重要。通过实验经验苟知，弹简热值和炭水组合存在着密切的联系，我们称之为线性关系
建立一元线性回归方程涉及到几个量：①空气干燥条件下弹筒发热量（Qb.ab），②空气干燥条件下水份（Mad）：③空气干燥条件下的灰份（Aad）。
研究总结发现三者存在一定的线
性关系，即：数值Ob.ab和数值Mad与Aad之和呈线性变化关系，此线性关系研究结果是检验化验结果正确与否之最有效最实用的方法之一，在煤炭化验问题上不论是理论还是实践中都有着重要的地位。
实验测得数据如下：(见表一
从实验数据表中任意抽取10个点，在Qb.ab数值和(Mad+ Aad）数值变化曲线图画出相应点的位置并连线：点位1：（43.74，19416）点位，2：（45.34，16280)，点位3：（49.62，14726) 点位4；（47，16092）；点位5：（37，18547)；点位6：（42.04， 18093）：点，7：（44.14，17782），点位8；（41.48，17854），点位9（44.27，17466）；点位10：（43.49，16883），得到线性曲线图，如下图：
Qb.ab
Mad+Aad
图一：弹简发热量（实测值）写炭水组合关系示意图
将其线性方程设为Y-ax+b奇求得系数a和系数b的数值，我们可以用最小二乘法来确定ab的数值，根据多完函数求极值的方法.我们将a、b的离差平方和对a,b求偏导数.并令其为0,可以得出比例系数a=-344，则说明（Mad+Aad）的数值每
升高1%，则热值降低344kJ/kg。 2显著性研究
6-6.
由公式T=
,L-(n-2)进行分析，S,=
S
0
为剩
Va-2
余标准差。通过计算可得出T=12.56，显著性水平α=0.049 当自由度取28时，T，=4.19，即为T>T，，得出弹简发热量（Qb.ab）的数值与水份（Mad）和灰份（Aad）的数值之和之间的效果显著
3方程在化验结果中的应用
通过以上实验结果的研究，在将线性回归方程应用到实际生产的过程中，就缺少审核这二步了。
现阶段的国内建立的燃
料核心数据库，已经能够生成各种数据报表，并实现了数据库的全国统一，但是，化验报表中未含有审核这二项。本文研究的线性回归方程应用到实际生产二线后，通过增加理论数值和实际测得的数值进行比较的项目，可直观的了解到结果是否超
差，方便及时查询稍差原因并进行解决处理。 4结语
实验研究得出以下结论：
（1）在不同矿岗生产出的煤矿因其煤质存在差异，如各个组成的成分或者组成成分所占的比例均会有所不同，需对原实验数据重新测量方能有效，同一生产矿上的样品，可燃组分相同的条件下也可能会出现发热量不同的现象
（2)线性回归方程的建立是通过随机选点，描点后将主要点域进行连线得出的近似值，所以，随机抽取的数据需要有定的代表性，且数量越多越好（一般选择在35个以上），回归方程越精确
参考文献：
1国家电力公司热工研究院编.煤质试验标准汇编[S].1999年元月
[2]陈家鼎.概率统计讲义(M).北京：高等教育出版社，1995。作者简介：赵亚兰，女，大唐华银攸县能源有限公司，湖北石首
人，汉族，燃科质检小组，花验班副班长