CN112881455A - 基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法 - Google Patents
基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112881455A CN112881455A CN202110055150.2A CN202110055150A CN112881455A CN 112881455 A CN112881455 A CN 112881455A CN 202110055150 A CN202110055150 A CN 202110055150A CN 112881455 A CN112881455 A CN 112881455A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coal ash
- model
- temperature
- mineral phase
- prediction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 239000010883 coal ash Substances 0.000 title claims abstract description 82
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 52
- 239000011707 mineral Substances 0.000 title claims abstract description 52
- 238000002844 melting Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 230000008018 melting Effects 0.000 title claims abstract description 34
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 239000002131 composite material Substances 0.000 title claims abstract description 13
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims abstract description 34
- 239000002956 ash Substances 0.000 claims abstract description 27
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 21
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 19
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 11
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 10
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 7
- 239000003245 coal Substances 0.000 claims description 59
- 239000000292 calcium oxide Substances 0.000 claims description 37
- ODINCKMPIJJUCX-UHFFFAOYSA-N calcium oxide Inorganic materials [Ca]=O ODINCKMPIJJUCX-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 37
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N Silicium dioxide Chemical compound O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 36
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 17
- 229910052681 coesite Inorganic materials 0.000 claims description 16
- 229910052906 cristobalite Inorganic materials 0.000 claims description 16
- 239000000377 silicon dioxide Substances 0.000 claims description 16
- 229910052682 stishovite Inorganic materials 0.000 claims description 16
- 229910052905 tridymite Inorganic materials 0.000 claims description 16
- 239000011575 calcium Substances 0.000 claims description 13
- 229910052791 calcium Inorganic materials 0.000 claims description 13
- OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N Calcium Chemical compound [Ca] OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 12
- 101001095088 Homo sapiens Melanoma antigen preferentially expressed in tumors Proteins 0.000 claims description 9
- 102100037020 Melanoma antigen preferentially expressed in tumors Human genes 0.000 claims description 9
- GWEVSGVZZGPLCZ-UHFFFAOYSA-N Titan oxide Chemical compound O=[Ti]=O GWEVSGVZZGPLCZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 9
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 claims description 9
- 239000011777 magnesium Substances 0.000 claims description 9
- 229910052749 magnesium Inorganic materials 0.000 claims description 9
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 claims description 8
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- PNEYBMLMFCGWSK-UHFFFAOYSA-N aluminium oxide Inorganic materials [O-2].[O-2].[O-2].[Al+3].[Al+3] PNEYBMLMFCGWSK-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- 229910052593 corundum Inorganic materials 0.000 claims description 7
- KZHJGOXRZJKJNY-UHFFFAOYSA-N dioxosilane;oxo(oxoalumanyloxy)alumane Chemical compound O=[Si]=O.O=[Si]=O.O=[Al]O[Al]=O.O=[Al]O[Al]=O.O=[Al]O[Al]=O KZHJGOXRZJKJNY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 claims description 7
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 claims description 7
- 229910001845 yogo sapphire Inorganic materials 0.000 claims description 7
- FYYHWMGAXLPEAU-UHFFFAOYSA-N Magnesium Chemical compound [Mg] FYYHWMGAXLPEAU-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 238000002441 X-ray diffraction Methods 0.000 claims description 6
- 229910052839 forsterite Inorganic materials 0.000 claims description 6
- HCWCAKKEBCNQJP-UHFFFAOYSA-N magnesium orthosilicate Chemical compound [Mg+2].[Mg+2].[O-][Si]([O-])([O-])[O-] HCWCAKKEBCNQJP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 239000010703 silicon Substances 0.000 claims description 6
- 229910052719 titanium Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 239000010456 wollastonite Substances 0.000 claims description 6
- 229910052882 wollastonite Inorganic materials 0.000 claims description 6
- JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N iron(III) oxide Inorganic materials O=[Fe]O[Fe]=O JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- NUJOXMJBOLGQSY-UHFFFAOYSA-N manganese dioxide Inorganic materials O=[Mn]=O NUJOXMJBOLGQSY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 229910052863 mullite Inorganic materials 0.000 claims description 5
- 239000010453 quartz Substances 0.000 claims description 5
- KKCBUQHMOMHUOY-UHFFFAOYSA-N Na2O Inorganic materials [O-2].[Na+].[Na+] KKCBUQHMOMHUOY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 229910052661 anorthite Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- -1 coleptolite Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 229910052878 cordierite Inorganic materials 0.000 claims description 4
- GWWPLLOVYSCJIO-UHFFFAOYSA-N dialuminum;calcium;disilicate Chemical compound [Al+3].[Al+3].[Ca+2].[O-][Si]([O-])([O-])[O-].[O-][Si]([O-])([O-])[O-] GWWPLLOVYSCJIO-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- JSKIRARMQDRGJZ-UHFFFAOYSA-N dimagnesium dioxido-bis[(1-oxido-3-oxo-2,4,6,8,9-pentaoxa-1,3-disila-5,7-dialuminabicyclo[3.3.1]nonan-7-yl)oxy]silane Chemical compound [Mg++].[Mg++].[O-][Si]([O-])(O[Al]1O[Al]2O[Si](=O)O[Si]([O-])(O1)O2)O[Al]1O[Al]2O[Si](=O)O[Si]([O-])(O1)O2 JSKIRARMQDRGJZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- NWXHSRDXUJENGJ-UHFFFAOYSA-N calcium;magnesium;dioxido(oxo)silane Chemical compound [Mg+2].[Ca+2].[O-][Si]([O-])=O.[O-][Si]([O-])=O NWXHSRDXUJENGJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- YLUIKWVQCKSMCF-UHFFFAOYSA-N calcium;magnesium;oxygen(2-) Chemical compound [O-2].[O-2].[Mg+2].[Ca+2] YLUIKWVQCKSMCF-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- XFWJKVMFIVXPKK-UHFFFAOYSA-N calcium;oxido(oxo)alumane Chemical compound [Ca+2].[O-][Al]=O.[O-][Al]=O XFWJKVMFIVXPKK-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- HOOWDPSAHIOHCC-UHFFFAOYSA-N dialuminum tricalcium oxygen(2-) Chemical compound [O--].[O--].[O--].[O--].[O--].[O--].[Al+3].[Al+3].[Ca++].[Ca++].[Ca++] HOOWDPSAHIOHCC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- BCAARMUWIRURQS-UHFFFAOYSA-N dicalcium;oxocalcium;silicate Chemical compound [Ca+2].[Ca+2].[Ca]=O.[O-][Si]([O-])([O-])[O-] BCAARMUWIRURQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 229910052637 diopside Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 3
- 229910001691 hercynite Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 229910021534 tricalcium silicate Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 235000019976 tricalcium silicate Nutrition 0.000 claims description 3
- 229910001720 Åkermanite Inorganic materials 0.000 claims description 3
- CPLXHLVBOLITMK-UHFFFAOYSA-N magnesium oxide Inorganic materials [Mg]=O CPLXHLVBOLITMK-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 229910001678 gehlenite Inorganic materials 0.000 claims 2
- JYIBXUUINYLWLR-UHFFFAOYSA-N aluminum;calcium;potassium;silicon;sodium;trihydrate Chemical compound O.O.O.[Na].[Al].[Si].[K].[Ca] JYIBXUUINYLWLR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims 1
- 229910001603 clinoptilolite Inorganic materials 0.000 claims 1
- 229910001676 gahnite Inorganic materials 0.000 claims 1
- 229910052844 willemite Inorganic materials 0.000 claims 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 abstract description 12
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 abstract description 3
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 abstract description 2
- UQSXHKLRYXJYBZ-UHFFFAOYSA-N iron oxide Inorganic materials [Fe]=O UQSXHKLRYXJYBZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 239000002893 slag Substances 0.000 description 7
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000002309 gasification Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- ULGYAEQHFNJYML-UHFFFAOYSA-N [AlH3].[Ca] Chemical compound [AlH3].[Ca] ULGYAEQHFNJYML-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 239000002223 garnet Substances 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 229910052609 olivine Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000010450 olivine Substances 0.000 description 2
- 229910052700 potassium Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 229910052611 pyroxene Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000000376 reactant Substances 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 239000004071 soot Substances 0.000 description 2
- 229910052596 spinel Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000011029 spinel Substances 0.000 description 2
- 239000004411 aluminium Substances 0.000 description 1
- 239000007795 chemical reaction product Substances 0.000 description 1
- 239000000571 coke Substances 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000010433 feldspar Substances 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 238000011545 laboratory measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 238000012067 mathematical method Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 229910001719 melilite Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 1
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 1
- 239000011734 sodium Substances 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N25/00—Investigating or analyzing materials by the use of thermal means
- G01N25/02—Investigating or analyzing materials by the use of thermal means by investigating changes of state or changes of phase; by investigating sintering
- G01N25/04—Investigating or analyzing materials by the use of thermal means by investigating changes of state or changes of phase; by investigating sintering of melting point; of freezing point; of softening point
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法,首先建立煤灰矿物相组成子模型,利用高温下化学组分相互反应产生的吉布斯自由能变化,建立线性规划问题,建立求解指定温度下煤灰矿物相组成的预测模型,并对此模型的一致性进行检验;在矿物相组成子模型的基础上,建立灰熔点预测子模型;建立神经网络模型,对神经网络的各项训练参数进行调校,并采用迭代算法进一步加强预测模型的预测精度,同时加入修正值,用以表示煤灰中次要元素对煤灰熔融性的影响,最后对所建立的模型的精确度和可靠性进行分析,确立预测结果精确性指标,并与支持向量机预测方式的预测结果进行比较。本发明建立的模型具有较高的可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法。
背景技术
我国煤炭资源丰富,其产量与消耗量均居世界首位,2015年原煤产量达到36.8亿吨,消耗量达39.65亿吨,我国煤炭生产量和消费量分别占国内能源生产总量和消费总量的72.1%和64%。据中国工程院预测,按现在能源需求计算,到2030年中国煤炭消费量将达到45亿t以上。根据我国资源状况和煤炭在能源生产及消费结构中的比例,以煤炭为主体的能源结构在相当长一段时间内不会改变。因此如何更加合理高效地利用现有的煤炭资源成为一个相当重要而迫切需要解决的问题。尽管我国煤炭资源丰富,但煤灰成分的组成差异较大,煤灰组成的不同则造成了煤灰熔融温度的差异。在煤炭综合利用中,煤灰熔融特性是一项重要的煤质指标。
煤燃烧时,其中矿物质转变成灰分,而煤灰的熔融特性是动力用煤和气化用煤的一项重要指标。同时,煤灰熔融性也是影响煤灰性能的一个重要因素。煤灰的熔融温度是煤灰熔融特性的直接表现,主要包括四个特征温度值:变形温度、软化温度、半球温度和流动温度。按照排渣方式不同,在煤炭燃气化过程中分成固态排渣和液态排渣两大类。固态排渣技术要求原料煤的灰熔融温度高于操作温度,灰渣以固态形式排出;液态排渣技术要求煤灰在较低的温度下熔融,灰渣能以熔融状排出。所以,煤灰熔融性直接决定着煤炭气化过程排渣方式的选择,是影响炉况能否正常运行的一个重要因素。因此,为了寻求改善煤灰熔融性的方法,以适应不同排渣方式的燃烧、气化技术或扩大适用的煤种范围,对煤灰熔融性进行深入研究显得尤为必要。
目前,工业上测量煤灰熔融温度的主要方法是实验室内测量,这种方法需要先获取煤种的各元素含量,进一步通过调配、高温加热等的方法获取熔融温度。实验法测量需要的步骤较多,耗时长且测定费用高。更为重要的是,在煤灰熔融温度进行改善时,就需要反复测量,这个缺点就会显得十分突出,因此,在煤灰熔融性进行改善的过程中,一套准确、可靠的煤灰灰熔点预测模型就显得非常重要。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法,简便可行,准确度高。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:一种基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法,包括以下步骤:
(1)收集某一煤种在温度T下的XRD图谱,从而得到此温度下煤灰矿物相实际组成;
(2)将硅、铝、铁、钙、镁五种元素在煤灰中的含量以及温度T作为影响煤灰-矿物相预测子模型的参数;使用热力学方法,利用高温下化学组分相互反应产生的吉布斯自由能变化,建立线性规划问题,再使用Matlab工具,建立求解指定温度T下的煤灰-矿物相组成预测子模型;
(3)向煤灰-矿物相组成预测子模型中输入硅、铝、铁、钙、镁的含量以及温度T,预测出在此温度下的矿物相组成;
(4)将预测出的矿物相组成与实际组成对比,验证煤灰-矿物相组成预测子模型的准确性;
(5)将煤灰-矿物相组成预测子模型的输出数据作为下一个煤灰-灰熔点预测子模型的输入参数,同时还需设置的参数有:流动温度的最大值Tmax与最小值Tmin以及最大容忍温差ΔTb;
(6)利用BP神经网络,建立煤灰-灰熔点预测子模型;
(7)收集煤灰的原始数据,所述原始数据包括K2O、Na2O、SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、SO3、TiO2、MnO2的含量,以及煤灰的变形温度DT、软化温度ST、半球温度HT、流动温度FT,建立煤灰数据库;
采用部分真实煤灰数据对煤灰-灰熔点预测子模型进行训练,同时用另一部分真实煤灰数据做模拟,验证模型的精确性;
(8)引入修正值,对Ti和Na/K元素对模型的影响进行修正,修正公式如下:
式中,θ1、θ2分别代表Ti、Na+K的质量分数,wi(θi)代表指定元素在温度T下对熔融温度的修正值;
再使神经网络的训练反复引入修正值,以摆脱修正值对其的预测影响,同时反复求解新的修正值关系式,从而使整个预测模型精确化;
(9)分析煤灰-灰熔点预测子模型预测煤灰数据的精确度,检验模型预测精度。
步骤(6)中,所述BP神经网络的输入层为如下矿物相的含量数据:硅钙石(3CaO·2SiO2)、硅灰石(CaO·SiO2)、假硅灰石(CaO·SiO2)、一铝酸钙(CaO·Al2O3)、二铝酸钙(CaO·2Al2O3)、铝酸三钙(3CaO·Al2O3)、硅酸三钙(3CaO·SiO2)、镁钙氧化物(CaO·MgO)、透辉石(CaO·MgO2·SiO2)、钙镁橄榄石(CaO·MgO·SiO2)、镁黄长石(2CaO·MgO2·SiO2)、镁硅钙石(3CaO·MgO2·SiO2)、钙长石(CaO·Al2O3·2SiO2)、钙铝辉石(CaO·Al2O3·SiO2)、钙铝黄长石(2CaO·Al2O3·SiO2)、钙铝榴石(3CaO·Al2O3·3SiO2)、铁铝尖晶石(FeO·Al2O3)、铁橄榄石(2FeO·SiO2)、斜铁辉石(FeO·SiO2)、镁橄榄石(2MgO·SiO2)、镁铝尖晶石(MgO·Al2O3)、堇青石(2MgO·2Al2O3·58iO2)、莫来石(3Al2O3·2SiO2)和石英(SiO2)共24个输入参数;输出层为变形温度DT、软化温度ST、半球温度HT、流动温度FT共4个数据。
进一步地,步骤(7)对煤灰-灰熔点预测模型进行训练的步骤是:使用BayesianRegularization算法以及10层的隐藏层数,选择使用Matlab中的神经网络工具箱,将训练次数设置为500代以内。
进一步地,步骤(9)中,评判精确度的指标主要分为平均绝对百分比误差以及均方误差,计算公式如下:
其中,MAPE为平均绝对百分比误差,MSE为均方误差,xi和yi分别为数据的预测值和实际值,m为数据的总组数;
同时,用线性相关系数来表示预测拟合程度的指标,其公式为:
与现有技术相比,本发明将煤灰矿物相组成和神经网络模型进行耦合建立了复合模型,经验证,本复合模型具有较高的精确度和可靠性,可以用于实际生产中预测煤灰熔融温度。
附图说明
图1为本发明预测煤灰熔融温度方法的流程图;
图2为神经网络结合矿物相子模型预测灰熔点算法流程图;
图3为修正值重引入算法流程图;
图4为大同石炭二叠纪原煤煤灰在1500℃温度下的XRD衍射图谱。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
本发明提供一种基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法,首先建立煤灰矿物相组成子模型,利用高温下化学组分相互反应产生的吉布斯自由能变化,建立线性规划问题,建立求解指定温度下煤灰矿物相组成的预测模型,并对此模型的一致性进行检验;在矿物相组成子模型的基础上,建立灰熔点预测子模型;建立神经网络模型,对神经网络的各项训练参数进行调校,并采用迭代算法进一步加强预测模型的预测精度,同时加入修正值,用以表示煤灰中次要元素对煤灰熔融性的影响,最后对所建立的模型的精确度和可靠性进行分析,确立预测结果精确性指标,并与支持向量机预测方式的预测结果进行比较。
具体流程如图1所示,具体步骤是:
(1)收集大同石炭二叠纪原煤煤灰化学组成,见表1:
表1大同石炭二叠纪原煤煤灰化学组成
成分 | K<sub>2</sub>O | Na<sub>2</sub>O | SiO<sub>2</sub> | Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub> | Fe<sub>2</sub>O<sub>3</sub> | CaO | MgO | SO<sub>3</sub> | TiO<sub>2</sub> | MnO<sub>2</sub> |
质量分数/% | 0.62 | 0.30 | 49.80 | 35.01 | 3.65 | 3.16 | 0.90 | 2.40 | 1.58 | 0.02 |
收集大同石炭二叠纪原煤在1500℃的XRD图谱,如图4所示,从而得到这种状态下煤灰矿物相组成;
(2)将硅、铝、铁、钙、镁的含量以及温度作为煤灰-矿物相预测子模型的输入参数;使用热力学方法,利用高温下化学组分相互反应产生的吉布斯自由能变化,建立线性规划问题,数学表达式如下:
N为在煤灰熔融的反应体系中可能存在的反应个数;
ni为该体系中所发生的各项反应生成物的物质的量,单位为mol;
T为反应所发生的温度,单位为K;
ΔGT,i为在温度T下,反应i的吉布斯自由能的变化,单位为kJ/mol;
βi为各个氧化物参与反应的物质的量,单位为mol;其中参与的氧化物有SiO2、Al2O3、CaO、MgO和FeO。
吉布斯自由能的计算采用以下公式:
使用Matlab工具中的linprog函数编写计算程序,求解上述线性规划问题,并编译为DLL动态链接库,使用Visual Studio 2015程序进行调用,建立求解指定温度下煤灰-矿物相预测子模型;
(3)向煤灰-矿物相预测子模型中输入硅、铝、铁、钙、镁的含量(数据参见表2)以及温度T=1500℃,得出在这一温度下的矿物相组成,见表2:
表2大同石炭二叠纪原煤煤灰在1500℃下矿物相成分预测结果
成分 | 钙长石 | 堇青石 | 莫来石 | 石英 | FeO |
质量分数/% | 15.68 | 6.54 | 37.53 | 29.08 | 3.28 |
(4)将预测出的矿物相组成与实际组成对比,验证煤灰-矿物相预测子模型的准确性;
分析图4可知,大同石炭二叠纪原煤的煤灰在1500℃温度下时,其矿物相的主要组成为莫来石,其次为石英。这与矿物相预测子模型的预测结果是一致的。说明此煤灰-矿物相预测子模型具有较高的可靠性。
(5)将煤灰-矿物相预测子模型的输出数据作为煤灰-灰熔点预测子模型的输入参数,同时还需设置的参数有:流动温度的最大值Tmax与最小值Tmin(一般Tmax为1800℃,Tmin为1200℃),以及最大容忍温差ΔTb;
(6)利用BP神经网络,建立煤灰-灰熔点预测模型,如图2;
本实施例所用的BP神经网络的输入层为如下矿物相的含量数据:硅钙石(3CaO·2SiO2)、硅灰石(CaO·SiO2)、假硅灰石(CaO·SiO2)、一铝酸钙(CaO·Al2O3)、二铝酸钙(CaO·2Al2O3)、铝酸三钙(3CaO·Al2O3)、硅酸三钙(3CaO·SiO2)、镁钙氧化物(CaO·MgO)、透辉石(CaO·MgO2·SiO2)、钙镁橄榄石(CaO·MgO·SiO2)、镁黄长石(2CaO·MgO2·SiO2)、镁硅钙石(3CaO·MgO2·SiO2)、钙长石(CaO·Al2O3·2SiO2)、钙铝辉石(CaO·Al2O3·SiO2)、钙铝黄长石(2CaO·Al2O3·SiO2)、钙铝榴石(3CaO·Al2O3·3SiO2)、铁铝尖晶石(FeO·Al2O3)、铁橄榄石(2FeO·SiO2)、斜铁辉石(FeO·SiO2)、镁橄榄石(2MgO·SiO2)、镁铝尖晶石(MgO·Al2O3)、堇青石(2MgO·2Al2O3·5SiO2)、莫来石(3Al2O3·2SiO2)和石英(SiO2)共24个输入参数;输出层为变形温度DT、软化温度ST、半球温度HT、流动温度FT共4个数据。
(7)收集335组煤灰的原始数据,这些数据包括K2O、Na2O、SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、SO3、TiO2、MnO2的含量,以及其变形温度DT、软化温度ST、半球温度HT、流动温度FT,建立mysql煤灰数据库,并进行数据库基本设置。
表3包括了这些数据的基本数据分布状况;
表3 355组煤灰数据的组分取值变化范围
在一般的煤灰中,SiO2一般占30%~70%,Al2O3含量为15%~30%。Fe2O3的含量一般为5%~15%。CaO的含量变化很大,有时可高达30%以上。煤灰中MgO含量少,一般很少超过4%。
与表3进行比较,发现本实施例所收集煤灰数据中的主要成分的含量,基本覆盖了一般煤灰中相应组分含量的范围。并且,其各组分平均值都处在含量变化区间靠近中心的位置。因此本实施例所收集的煤灰数据当对可靠,具有随机性,并且分布均匀、分布广泛。
采用70%真实煤灰数据对煤灰-灰熔点预测模型进行训练,同时用30%真实煤灰数据做模拟,验证模型的精确性;对煤灰-灰熔点预测模型进行训练的步骤是:使用Bayesian Regularization算法以及10层的隐藏层数,选择使用Matlab R2015b中的神经网络工具箱,将训练次数设置为500代以内;
(8)引入修正值,对Ti和Na/K元素对模型的影响进行修正,修正公式如下:
式中,θ1、θ2分别代表Ti、(Na+K)的质量分数,因为Na与K的性质较为接近,因此可以将其两种元素共同考虑。wi(T)代表指定元素在温度T下对熔融温度的修正值。再使神经网络的训练反复引入修正值,以摆脱修正值对其的预测影响。同时,反复求解新的修正值关系式,从而使整个预测模型精确化,如图3所示。最终结果为:
Ti元素在预测模型中的修正关系式为:
wTi(θTi)=0.4367θTi
Na/K元素在预测模型中的修正关系式为:
wNa/K(θNa/K)=-14.2θNa/K-12.57θNa/K 2+1.05θNa/K 3
可以看出,煤灰的灰熔点随着Ti元素的增加而增加,大体来说,每增加1%的TiO2,煤灰的灰熔点增加约43.7K。而从wNa/K(θNa/K)的表达式可以看出,Na/K对煤灰的灰熔点起着降低的作用,一般来说,当Na/K的含量达到8%左右时,熔点降至最低。这与文献中的描述基本相符。
(9)分析煤灰-灰熔点预测子模型预测煤灰数据的精确度,评判精确与否的指标主要分为平均绝对百分比误差以及均方误差。计算公式如下:
其中,MAPE为平均绝对百分比误差,MSE为均方误差,xi和yi分别为数据的预测值和实际值。m为数据的总组数。
同时,用线性相关系数来表示预测拟合程度的指标,其公式为:
将模型所预测的煤灰灰熔点与其实际灰熔点进行比较,求得其误差,并整理成表3。1500℃以上的数据由于难以获取,记为1500℃。
分析表4可知,DT的绝对误差大约在-86~79K之间,ST的绝对误差大约在-45~70K之间,FT的绝对误差大约在-50~60K之间。
对于线性相关系数,一般来说,0.7<r<0.8时是可接受的,0.8<r<0.9时是比较好的,r>0.9是非常好的。
本发明的煤灰灰熔点预测模型的相关系数分别为r(DT)=0.807,r(ST)=0.843,r(FT)=0.856,说明预测的线性相关度比较好。DT的MAPE值为3.32%,ST的MAPE值为2.98%,FT的MAPE值为3.01%。DT的MSE值为2306,ST的MSE值为2164,FT的MSE值为1978。
表4煤灰熔融性预测及误差单位(℃)
(10)与支持向量机预测数据比较
支持向量机与神经网络类似,都是学习型的机制,但与神经网络不同的是SVM使用的是数学方法和优化技术。
支持向量机的原理是将数据投射到一个高维的空间,并且在这个空间里建立模型:
再用此模型来回归函数。可以直接使用Matlab R2015b来实现支持向量机的预测功能。
为了区别于本实施例,支持向量机的输入量设置为几种化学成分(Si、Al、Fe、Ca、Mg、Na、K、Ti),输出量设置为DT、ST与FT。
与模型使用完全相同的33组数据进行比较。表5是支持向量机的预测结果,1500℃以上的数据由于难以获取,记为1500℃。
表5支持向量机的煤灰熔融性预测及误差单位(℃)
分析表5可以得知,对于支持向量机的预测结果进行评估,DT的MAPE值为4.62%,ST的MAPE值为4.06%,FT的MAPE值为4.81%,而DT的绝对误差大约在-107~89K之间,ST的绝对误差大约在-60~80K之间,FT的绝对误差大约在-60~85K之间。DT的MSE值为4306,ST的MSE值为3164,FT的MSE值为4978。
表6本实施例模型与支持向量机的预测结果比较
根据表6的对比结果,本发明所建立的煤灰熔融性预测模型,在各方面全面优于支持向量机的预测结果。说明本模型的预测精度具有较高的可靠性。
Claims (4)
1.一种基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)收集某一煤种在温度T下的XRD图谱,从而得到此温度下煤灰矿物相实际组成;
(2)将硅、铝、铁、钙、镁五种元素在煤灰中的含量以及温度T作为影响煤灰-矿物相预测子模型的参数;使用热力学方法,利用高温下化学组分相互反应产生的吉布斯自由能变化,建立线性规划问题,再使用Matlab工具,建立求解指定温度T下的煤灰-矿物相组成预测子模型;
(3)向煤灰-矿物相组成预测子模型中输入硅、铝、铁、钙、镁的含量以及温度T,预测出在此温度下的矿物相组成;
(4)将预测出的矿物相组成与实际组成对比,验证煤灰-矿物相组成预测子模型的准确性;
(5)将煤灰-矿物相组成预测子模型的输出数据作为下一个煤灰-灰熔点预测子模型的输入参数,同时还需设置的参数有:流动温度的最大值Tmax与最小值Tmin以及最大容忍温差ΔTb;
(6)利用BP神经网络,建立煤灰-灰熔点预测子模型;
(7)收集煤灰的原始数据,所述原始数据包括K2O、Na2O、SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、SO3、TiO2、MnO2的含量,以及煤灰的变形温度DT、软化温度ST、半球温度HT、流动温度FT,建立煤灰数据库;
采用部分真实煤灰数据对煤灰-灰熔点预测子模型进行训练,同时用另一部分真实煤灰数据做模拟,验证模型的精确性;
(8)引入修正值,对Ti和Na/K元素对模型的影响进行修正,修正公式如下:
式中,θ1、θ2分别代表Ti、Na+K的质量分数,wi(θi)代表指定元素在温度T下对熔融温度的修正值;
再使神经网络的训练反复引入修正值,以摆脱修正值对其的预测影响,同时反复求解新的修正值关系式,从而使整个预测模型精确化;
(9)分析煤灰-灰熔点预测子模型预测煤灰数据的精确度,检验模型预测精度。
2.根据权利要求1所述的一种基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法,其特征在于,步骤(6)中,所述BP神经网络的输入层为如下矿物相的含量数据:硅钙石、硅灰石、假硅灰石、一铝酸钙、二铝酸钙、铝酸三钙、硅酸三钙、镁钙氧化物、透辉石、钙镁橄榄石、镁黄长石、镁硅钙石、钙长石、钙铝辉石、钙铝黄长石、钙铝榴石、铁铝尖晶石、铁橄榄石、斜铁辉石、镁橄榄石、镁铝尖晶石、堇青石、莫来石和石英共24个输入参数;输出层为变形温度DT、软化温度ST、半球温度HT、流动温度FT共4个数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法,其特征在于,步骤(7)对煤灰-灰熔点预测模型进行训练的步骤是:使用BayesianRegularization算法以及10层的隐藏层数,选择使用Matlab中的神经网络工具箱,将训练次数设置为500代以内。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110055150.2A CN112881455B (zh) | 2021-01-15 | 2021-01-15 | 基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110055150.2A CN112881455B (zh) | 2021-01-15 | 2021-01-15 | 基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112881455A true CN112881455A (zh) | 2021-06-01 |
CN112881455B CN112881455B (zh) | 2024-03-12 |
Family
ID=76048194
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110055150.2A Active CN112881455B (zh) | 2021-01-15 | 2021-01-15 | 基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112881455B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113702615A (zh) * | 2021-08-28 | 2021-11-26 | 西安热工研究院有限公司 | 一种判别煤灰结渣性能的方法 |
CN113790817A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-12-14 | 山西格盟中美清洁能源研发中心有限公司 | 一种等离子飞灰熔融炉飞灰熔融温度的软测量方法 |
CN113834852A (zh) * | 2021-11-25 | 2021-12-24 | 单县多米石墨烯科技有限公司 | 一种具有石墨烯涂层的产品的散热性能检测方法和系统 |
CN114088750A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-02-25 | 中山大学 | 基于x射线衍射及icp-ms的土壤纳米颗粒定量方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1912588A (zh) * | 2006-08-23 | 2007-02-14 | 太原市海通自动化技术有限公司 | 基于激光感生光谱和神经网络技术的煤质在线分析设备 |
CN101029892A (zh) * | 2007-03-30 | 2007-09-05 | 浙江大学 | 基于蚁群优化bp神经网络模型的煤灰熔点预测方法 |
CN109813748A (zh) * | 2019-02-01 | 2019-05-28 | 内蒙古科技大学 | 煤粉灰熔点的确定方法 |
-
2021
- 2021-01-15 CN CN202110055150.2A patent/CN112881455B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1912588A (zh) * | 2006-08-23 | 2007-02-14 | 太原市海通自动化技术有限公司 | 基于激光感生光谱和神经网络技术的煤质在线分析设备 |
CN101029892A (zh) * | 2007-03-30 | 2007-09-05 | 浙江大学 | 基于蚁群优化bp神经网络模型的煤灰熔点预测方法 |
CN109813748A (zh) * | 2019-02-01 | 2019-05-28 | 内蒙古科技大学 | 煤粉灰熔点的确定方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
王春波;杨枨钧;陈亮;: "基于煤灰矿物相特性的灰熔点预测", 动力工程学报, no. 01, 15 January 2016 (2016-01-15) * |
谢良才;李风海;薛兆民;徐龙;马晓迅: "配煤对高熔点煤灰熔融特性影响的研究", 燃料化学学报, vol. 44, no. 12, 31 December 2016 (2016-12-31) * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113702615A (zh) * | 2021-08-28 | 2021-11-26 | 西安热工研究院有限公司 | 一种判别煤灰结渣性能的方法 |
CN113702615B (zh) * | 2021-08-28 | 2023-12-22 | 西安热工研究院有限公司 | 一种判别煤灰结渣性能的方法 |
CN113790817A (zh) * | 2021-09-10 | 2021-12-14 | 山西格盟中美清洁能源研发中心有限公司 | 一种等离子飞灰熔融炉飞灰熔融温度的软测量方法 |
CN113790817B (zh) * | 2021-09-10 | 2023-07-21 | 山西格盟中美清洁能源研发中心有限公司 | 一种等离子飞灰熔融炉飞灰熔融温度的软测量方法 |
CN113834852A (zh) * | 2021-11-25 | 2021-12-24 | 单县多米石墨烯科技有限公司 | 一种具有石墨烯涂层的产品的散热性能检测方法和系统 |
CN114088750A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-02-25 | 中山大学 | 基于x射线衍射及icp-ms的土壤纳米颗粒定量方法 |
CN114088750B (zh) * | 2021-11-25 | 2023-06-20 | 中山大学 | 基于x射线衍射及icp-ms的土壤纳米颗粒定量方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112881455B (zh) | 2024-03-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112881455B (zh) | 基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法 | |
CN112625758B (zh) | 智能气化配料系统及方法 | |
CN103400196B (zh) | 一种水泥熟料烧成过程清洁生产的建模优化方法 | |
JP6404959B2 (ja) | 省エネ型高炉スラグ製ガラスセラミックスの製造方法 | |
CN112363474B (zh) | 一种熟料烧成系统中控制参数的优化方法及装置 | |
CN102424758A (zh) | 多指标炼焦配煤方法 | |
Xing et al. | The use of equilibrium thermodynamic models for the prediction of inorganic phase changes in the co-firing of wheat straw with El Cerrejon coal | |
Huang et al. | A novel blending principle and optimization model for low-carbon and low-cost sintering in ironmaking process | |
CN107884430B (zh) | 一种预测煤等含碳物质灰熔融温度的方法 | |
Hökfors et al. | Modelling the cement process and cement clinker quality | |
CN112098263B (zh) | 一种参数综合预测焦炭热强度模型的方法 | |
Filkoski et al. | Energy optimisation of vertical shaft kiln operation in the process of dolomite calcination | |
CN107525882A (zh) | 一种预测焦炭硫分的方法 | |
CN109813748A (zh) | 煤粉灰熔点的确定方法 | |
Das et al. | Development of multivariate process monitoring strategy for a typical process industry | |
Jiang et al. | Prediction of FeO content in sintering process based on heat transfer mechanism and data-driven model | |
CN110148439A (zh) | 一种基于液相模拟计算煤灰或混煤灰熔融温度的方法 | |
AU2022381759B2 (en) | Foundry coke products, and associated systems, devices, and methods | |
CN111595882B (zh) | 基于化学组分确定矿粉表面能的方法 | |
Wang et al. | Hybrid model for predicting oxygen consumption in BOF steelmaking process based on cluster analysis | |
Chen et al. | Modeling method of carbon efficiency in iron ore sintering process | |
US20240150659A1 (en) | Coal blends, foundry coke products, and associated systems, devices, and methods | |
Rue et al. | Industrial glass bandwidth analysis | |
Backhouse et al. | Biomass ashes as potential raw materials for mineral wool manufacture: initial studies of glass structure and chemistry | |
CN105542820B (zh) | 一种气化炉用煤的配煤方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |