CN113340937B - 基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法及系统，方法包括：步骤I.在样品被点燃后，从水温开始上升时刻起，获取并记录往后S1时间内的温度随时间变化的实测温升数据；步骤II.以温升速率最快的数据所对应的时间作为拟合的时间零点τ0；将从τ0开始第t0秒和第t0秒相对τ0的温度上升值T0作为公式1的已知条件数据点，然后将从τ0开始算起至第S2秒以前的各数据点分别代入公式1中进行拟合，得到m1；步骤III.将m1带入训练好的含有m1与m2映射关系的数学模型中，得到m2；步骤IV.将步骤III得到的m2带入公式2中，计算得到预测的最高上升温度Tmax；步骤V.根据最高上升温度Tmax得到样品的热值。

Description

基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法及系统
技术领域
本发明属于热值测量技术领域，具体涉及基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法及系统。
背景技术
燃煤的热值是煤质的最关键的参数，是评价能源效率的最重要指标。燃煤热值通常采用氧弹式量热仪进行测量，氧弹式量热仪的结构如图1和2所示，采用其测量燃煤热值的步骤如下：
1.称取小部分煤粉放入金属皿。
2.对氧弹进行氧气的填充。
3.预热外桶水，使得水温保持一定温度。
4.电极通电，点燃煤粉，煤粉迅速进行燃烧。
5.煤粉点燃放出化学能，通过金属导热体传热给外桶水，外桶水温度逐渐上升。
6.经过一段时间传热完成，水温达到最高温，仪器纪录对应的最高温度。
7.水温保持最高温一段时间并逐步降温，完成一个测量周期。
8.根据外桶水的温度提升，换算为煤粉的放热量，并根据煤粉重量计算煤粉热值。
上述方法被广泛用于测量燃煤热值，但是该方法单次测量周期较长，从预热阶段到水温稳定阶段需要耗费20分钟左右，不仅消耗人力物力，也不能满足实时测量煤质的需求。
发明内容
本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法及系统，能够大大缩短单次测量时间，并且保证足够的精度，满足快速实时测量的需求。
本发明为了实现上述目的，采用了以下方案：
<方法>
本发明提供一种基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法，其特征在于，包括：
步骤I.在样品被点燃后，从外桶水的水温开始上升时刻起，获取并记录往后S1时间内的温度随时间变化的实测温升数据；180s≤S1≤210s；
步骤II.在实测温升数据中，以温升速率最快的数据所对应的时间作为拟合的时间零点τ0；将从时间零点τ0开始第t0秒和第t0秒相对零点τ0的温度上升值T0作为公式1的已知条件数据点(t0，T0)，T0＝从时间零点τ0开始第t0秒的水温T(t0)－时间零点τ0的水温T(τ0)，然后将从τ0开始算起至第S2秒以前的各数据点(t，D(t))分别代入公式1中进行拟合，得到对应温升误差最小的m1；S2＜t0＜S1；
Figure BDA0003058182780000021
式中，t为从零点τ0开始经历的时间，D(t)表示从零点τ0开始经历t时间后的温度上升值(相对于T(τ0)提升的温度)；
步骤III.将m1带入训练好的含有m1与m2映射关系的数学模型中，得到m2；该数学模型的训练方法为：采用多组已经通过测量获得了时间零点τ0、实测数据点(t，D(t))、最高上升温度Tmax值和对应m1值的样本数据；对于每组样本数据，将Tmax作为以下公式2的已知条件，将从τ0开始算起至第t0秒以前的各实测数据点作为已知数据点代入公式2中，拟合得到对应温升误差最小的参数m2；然后基于多组样本获得的多组m1、m2值，以m1为特征，m2为标签，进行训练，拟合出对应标签值m2误差最小的m1与m2的映射关系，作为训练好的含有m1与m2映射关系的数学模型；
Figure BDA0003058182780000022
步骤IV.将步骤III得到的m2带入公式2中，计算得到预测的最高上升温度Tmax；
步骤V.根据最高上升温度Tmax得到样品的热值。
该方案的有益效果是：
本发明基于较短时间(S1)的测量数据，预测出了最高上升温度Tmax(温度曲线上最高点-时间零点τ0对应的温度)，并以此计算燃煤热值，不仅大大缩短了测量时间，将现有技术耗费的单次测量时间从13～14分钟缩短为最多3分半钟，而且能够满足足够的精度，切实满足了快速实时准确测量的需求。
优选地，本发明所涉及的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法，还可以具有这样的特征，对于煤样：180s≤S1≤210s，t0取120～170s范围内任意值，S2取90～150s范围内比t0至少小10s的值。
优选地，在本发明所涉及的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法，还可以具有这样的特征，对于煤样：S1＝210s，t0＝150s，S2＝135s。
优选地，在本发明所涉及的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法，还可以具有这样的特征：在步骤III中，采用的数学模型为机器学习回归模型。
优选地，本发明所涉及的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法，还可以具有这样的特征：相邻数据点的时间间隔应不超过3s。
<系统>
进一步，本发明还提供基于氧弹式量热仪的热值快速测量系统，能够根据上述<方法>中所描述的方法进行发热量自动检测，其特征在于，包括：
温升数据记录部，在样品被点燃后，从外桶水的水温开始上升时刻起，获取并记录往后S1时间内的温度随时间变化的实测温升数据，180s≤S1≤210s；
m1值获取部，在实测温升数据中，以温升速率最快的数据所对应的时间作为拟合的时间零点τ0；将从时间零点τ0开始第t0秒和第t0秒相对零点τ0的温度上升值T0作为公式1的已知条件数据点(t0，T0)，然后将从τ0开始算起至第S2秒以前的各数据点(t，D(t))分别代入公式1中进行拟合，得到对应温升误差最小的m1；S2＜t0＜S1；
Figure BDA0003058182780000031
式中，t为从零点τ0开始经历的时间，D(t)表示从零点τ0开始经历t时间后的温度上升值；
m2值获取部，将m1带入训练好的含有m1与m2映射关系的数学模型中，得到m2；该数学模型的训练方法为：采用多组已经通过测量获得了时间零点τ0、实测数据点(t，D(t))、最高上升温度Tmax值和对应m1值的样本数据；对于每组样本数据，将Tmax作为以下公式2的已知条件，将从τ0开始算起至第t0秒以前的各实测数据点作为已知数据点代入公式2中，拟合得到对应温升误差最小的参数m2；然后基于多组样本获得的多组m1、m2值，以m1为特征，m2为标签，进行训练，拟合出对应标签值m2误差最小的m1与m2的映射关系，作为训练好的含有m1与m2映射关系的数学模型；
Figure BDA0003058182780000041
最高上升温度预测部，将m2值获取部获取的m2带入公式2中，计算得到预测的最高上升温度Tmax；
热值计算部，根据最高上升温度Tmax计算得到样品的热值；以及
控制部，与温升数据记录部、m1值获取部、m2值获取部、最高上升温度预测部、热值计算部通信相连，控制它们的运行。
优选地，本发明所涉及的基于氧弹式量热仪的热值快速测量系统，还可以具有这样的特征，对于煤样：180s≤S1≤210s，t0取120～170s范围内任意值，S2取90～150s范围内比t0至少小10s小的值。
优选地，在本发明所涉及的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法，还可以具有这样的特征，对于煤样：S1＝210s，t0＝150s，S2＝135s。
优选地，在本发明所涉及的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法，还可以具有这样的特征：在步骤III中，采用的数学模型为机器学习回归模型。
优选地，本发明所涉及的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法，还可以具有这样的特征：相邻数据点的时间间隔应不超过3s。
优选地，本发明所涉及的基于氧弹式量热仪的热值快速测量系统还包括：输入显示部与控制部通信相连，根据操作员输入的操作指令显示相应的信息。
优选地，本发明所涉及的基于氧弹式量热仪的热值快速测量系统，还可以具有这样的特征：输入显示部能够对温升数据记录部记录的温升数据以列表或者温升曲线图形式进行显示，并能够对m1值获取部、m2值获取部获取的m1、m2值以及获取相应值所采用的数据进行显示，还能够对最高上升温度预测部预测的最高上升温度Tmax、热值计算部计算得到的热值进行显示。
附图说明
图1是本发明涉及的氧弹的内部结构示意图；
图2是本发明涉及的氧弹式量热仪的结构示意图；
图3是本发明涉及的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法的流程图；
图4是本发明涉及的升温曲线图；
图5是本发明涉及的显示每15s温度上升情况的提升曲线图；
图6是本发明涉及的模型拟合效果图。
具体实施方式
下文参照附图以煤样热值测量为例，对本发明所涉及的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法及系统作详细阐述。
<实施例>
如图3所示，本实施例对煤样热值进行检测，对应的热值快速测量方法具体包括如下步骤：
步骤I.在待测煤的样品被点燃后，从外桶水的水温开始上升时刻起，获取并记录往后210s时间内的温度随时间变化的实测温升数据；
步骤II.在实测温升数据中，以温升速率最快的数据所对应的时间作为拟合的时间零点τ0；将从时间零点τ0开始第150s(t0)和第150s秒相对零点τ0的温度上升值T0作为公式1的已知条件数据点(t0，T0)，然后将从τ0开始算起至第135s以前的各数据点(t，D(t))分别代入公式1中进行拟合，得到对应温升误差最小的m1；
Figure BDA0003058182780000051
式中，t为从时间零点τ0开始经历的时间，D(t)表示从时间零点τ0开始经历t时间后的温度上升值；
步骤III.将m1带入训练好的含有m1与m2映射关系的数学模型中，得到m2；
本实施例中，数学模型的训练方法为：
采用50组不同煤质的样本分别进行测量；其中，煤的种类选取了7种，热值范围为18000J～29300J，针对同一种类的煤进行了不同质量的采样，采样范围在0.6g～1.1g之间，压力采用了30MPa；
对于每组样本：至少获得从温度开始上升起到达到最高上升温度Tmax(即最高提升温度，对应图4中最高点)为止的时间-温度实测数据，并对该数据进行研究分析，确定时间零点τ0和T0(对应图5中峰值点)，并基于时间-温度数据通过步骤II所描述的方法确定m1值；然后，将Tmax作为以下公式2的已知条件，将从τ0开始算起至第150s秒以前的各实测数据点(t，D(t))作为已知数据点代入公式2中，拟合得到对应m1误差最小的参数m2；
Figure BDA0003058182780000061
式中，t为从时间零点τ0开始经历的时间，D(t)表示从时间零点τ0开始经历t时间后的温度上升值；
对50组样品都进行前述过程，共获得50组m1、m2值；以m1为特征，m2为标签，进行训练，拟合出对应标签值m2误差最小的m1与m2的映射关系，作为训练好的含有m1与m2映射关系的数学模型；
本实施例中，采用的数学模型为持向量机回归模型，采用50组数据训练后得到的超参数：epsilon-SVR中的epsilon为0.00001，惩罚因子C为100，核函数参数gamma为gamma＝0.192415。
步骤IV.将步骤III得到的m2带入公式2中，计算得到预测的最高上升温度Tmax；
步骤V.根据最高上升温度Tmax得到样品的热值，该计算方法为现有技术本实施例中不再阐述。
本实施例中，采用以上方法对24组已知热值的煤样进行测量，将得到的24组最高上升温度Tmax与已知值进行比较，平均相对误差为0.66％，其中一组煤样的预测曲线与实测曲线的比较结果见图6，可以看到两条曲线重合度非常高，证实了本发明的预测结果具有非常高的精度。
另外，本实施例还提供基于氧弹式量热仪的热值快速测量系统，能够自动实现实施例一所描述的检测方法，该热值快速测量系统包括温升数据记录部、m1值获取部、m2值获取部、最高上升温度预测部、热值计算部、输入显示部、控制部。
温升数据记录部：在样品被点燃后，从外桶水的水温开始上升时刻起，获取并记录往后S1时间内的温度随时间变化的实测温升数据，180s≤S1≤210s。
m1值获取部：在实测温升数据中，以温升速率最快的数据所对应的时间作为拟合的时间零点τ0；将从时间零点τ0开始第t0秒和第t0秒相对零点τ0的温度上升值T0作为公式1的已知条件数据点(t0，T0)，然后将从τ0开始算起至第S2秒以前的各数据点(t，D(t))分别代入公式1中进行拟合，得到对应温升误差最小的m1；S2＜t0＜S1；
Figure BDA0003058182780000071
式中，t为从零点τ0开始经历的时间，D(t)表示从零点τ0开始经历t时间后的温度上升值。
m2值获取部：将m1带入训练好的含有m1与m2映射关系的数学模型中，得到m2；该数学模型的训练方法为：采用多组已经通过测量获得了时间零点τ0、实测数据点(t，D(t))、最高上升温度Tmax值和对应m1值的样本数据；对于每组样本数据，将Tmax作为以下公式2的已知条件，将从τ0开始算起至第t0秒以前的各实测数据点作为已知数据点代入公式2中，拟合得到对应温升误差最小的参数m2；
Figure BDA0003058182780000072
然后基于多组样本获得的多组m1、m2值，以m1为特征，m2为标签，进行训练，拟合出对应标签值m2误差最小的m1与m2的映射关系，作为训练好的含有m1与m2映射关系的数学模型。
最高上升温度预测部将m2值获取部获取的m2带入公式2中，计算得到预测的最高上升温度Tmax。
热值计算部根据最高上升温度Tmax计算得到样品的热值。
输入显示部与控制部通信相连，根据操作员输入的操作指令显示相应的信息，例如，输入显示部能够对温升数据记录部记录的温升数据以列表或者温升曲线图形式进行显示，并能够对m1值获取部、m2值获取部获取的m1、m2值以及获取相应值所采用的数据进行显示，还能够对最高上升温度预测部预测的最高上升温度Tmax、热值计算部计算得到的热值进行显示。
控制部与温升数据记录部、m1值获取部、m2值获取部、最高上升温度预测部、热值计算部、输入显示部均通信相连，控制它们的运行。
以上实施例仅仅是对本发明技术方案所做的举例说明。本发明所涉及的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法及系统并不仅仅限定于在以上实施例中所描述的结构，而是以权利要求所限定的范围为准。本发明所属领域技术人员在该的基础上所做的任何修改或补充或等效替换，都在本发明的权利要求所要求保护的范围内。

Claims (10)

1.一种基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法，其特征在于，包括：
步骤I. 在样品被点燃后，从水温开始上升时刻起，获取并记录往后S1时间内的温度随时间变化的实测温升数据；
步骤II. 在实测温升数据中，以温升速率最快的数据所对应的时间作为拟合的时间零点τ 0 ；将从时间零点τ 0 开始第t 0 秒和第t 0 秒相对零点τ 0 的温度上升值T 0 作为公式1的已知条件数据点（t 0 ，T 0 ），然后将从τ 0 开始算起至第S2秒以前的各数据点（t，D(t)）分别代入公式1中进行拟合，得到对应温升误差最小的m 1 ；S 2 ＜t 0 ＜S1；
Figure DEST_PATH_IMAGE002
（1）
式中，t为从零点τ 0 开始经历的时间，D(t)表示从零点τ 0 开始经历t时间后的温度上升值；
步骤III. 将m 1 带入训练好的含有m 1 与m 2 映射关系的数学模型中，得到m 2 ；该数学模型的训练方法为：采用多组已经通过测量获得了时间零点τ 0 、实测数据点（t，D(t)）、最高上升温度T max 值和对应m 1 值的样本数据；对于每组样本数据，将T max 作为以下公式2的已知条件，将从τ 0 开始算起至第t 0 秒以前的各实测数据点作为已知数据点代入公式2中，拟合得到参数m 2 ；然后基于多组样本获得的多组m 1 、m 2 值，以m 1 为特征，m 2 为标签，进行训练，拟合出对应标签值m 2 误差最小的m 1 与m 2 的映射关系，作为训练好的含有m 1 与m 2 映射关系的数学模型；
Figure DEST_PATH_IMAGE004
（2）
步骤IV. 将步骤III得到的m 2 带入公式2中，计算得到预测的最高上升温度T max ；
步骤V. 根据最高上升温度T max 得到样品的热值。
2.根据权利要求1所述的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法，其特征在于：
其中，对于煤样：180s≤S1≤210s，t 0 取120~170s范围内任意值，S2取90~150s范围内比t 0 至少小10s的值。
3.根据权利要求2所述的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法，其特征在于：
其中，S1=210s，t 0 =150s，S2=135s。
4.根据权利要求1所述的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法，其特征在于：
其中，在步骤III中，采用的数学模型为机器学习回归模型。
5.根据权利要求1所述的基于氧弹式量热仪的热值快速测量方法，其特征在于：
其中，相邻数据点的时间间隔应不超过3s。
6.一种基于氧弹式量热仪的热值快速测量系统，其特征在于，包括：
温升数据记录部，在样品被点燃后，从外桶水的水温开始上升时刻起，获取并记录往后S1时间内的温度随时间变化的实测温升数据，180s≤S1≤210s；
m 1 值获取部，在实测温升数据中，以温升速率最快的数据所对应的时间作为拟合的时间零点τ 0 ；将从时间零点τ 0 开始第t 0 秒和第t 0 秒相对零点τ 0 的温度上升值T 0 作为公式1的已知条件数据点（t 0 ，T 0 ），然后将从τ 0 开始算起至第S2秒以前的各数据点（t，D(t)）分别代入公式1中进行拟合，得到对应温升误差最小的m 1 ；S 2 ＜t 0 ＜S1；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
（1）
式中，t为从零点τ 0 开始经历的时间，D(t)表示从零点τ 0 开始经历t时间后的温度上升值；
m 2 值获取部，将m 1 带入训练好的含有m 1 与m 2 映射关系的数学模型中，得到m 2 ；该数学模型的训练方法为：采用多组已经通过测量获得了时间零点τ 0 、实测数据点（t，D(t)）、最高上升温度T max 值和对应m 1 值的样本数据；对于每组样本数据，将T max 作为以下公式2的已知条件，将从τ 0 开始算起至第t 0 秒以前的各实测数据点作为已知数据点代入公式2中，拟合得到参数m 2 ；然后基于多组样本获得的多组m 1 、m 2 值，以m 1 为特征，m 2 为标签，进行训练，拟合出对应标签值m 2 误差最小的m 1 与m 2 的映射关系，作为训练好的含有m 1 与m 2 映射关系的数学模型；
Figure DEST_PATH_IMAGE004A
（2）
最高上升温度预测部，将所述m 2 值获取部获取的m 2 带入公式2中，计算得到预测的最高上升温度T max ；
热值计算部，根据最高上升温度T max 计算得到样品的热值；以及
控制部，与所述温升数据记录部、所述m 1 值获取部、所述m 2 值获取部、所述最高上升温度预测部、所述热值计算部通信相连，控制它们的运行。
7.根据权利要求6所述的基于氧弹式量热仪的热值快速测量系统，其特征在于：
其中，对于煤样：180s≤S1≤210s，t 0 取120~170s范围内任意值，S2取90~150s范围内比t 0 至少小10s的值。
8.根据权利要求6所述的基于氧弹式量热仪的热值快速测量系统，其特征在于：
其中，采用的数学模型为机器学习回归模型。
9.根据权利要求6所述的基于氧弹式量热仪的热值快速测量系统，其特征在于，还包括：
输入显示部，与所述控制部通信相连，根据操作员输入的操作指令显示相应的信息。
10.根据权利要求9所述的基于氧弹式量热仪的热值快速测量系统，其特征在于：
其中，所述输入显示部能够对所述温升数据记录部记录的温升数据以列表或者温升曲线图形式进行显示，并能够对所述m 1 值获取部、所述m 2 值获取部获取的m 1 、m 2 值以及获取相应值所采用的数据进行显示，还能够对所述最高上升温度预测部预测的最高上升温度T max 、所述热值计算部计算得到的热值进行显示。
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Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63191934A (ja) * 1987-02-05 1988-08-09 Omron Tateisi Electronics Co 電子体温計
CN101063665A (zh) * 2007-05-31 2007-10-31 湖南三德科技发展有限公司 一种量热仪用发热物质发热量的测量方法
CN101124464A (zh) * 2005-04-01 2008-02-13 卡迪纳尔健康303公司 温度预测系统和方法
CN101435727A (zh) * 2007-11-12 2009-05-20 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 温度预测方法及装置
CN106153676A (zh) * 2016-06-21 2016-11-23 桂林市淦隆环保科技有限公司 一种醇基液体燃料热值的测定方法
KR20180069954A (ko) * 2016-12-15 2018-06-26 현대자동차주식회사 파워모듈의 정션온도 측정 방법
CN111812149A (zh) * 2020-07-20 2020-10-23 南京工业大学 一种基于机器学习的绝热加速量热方法
CN112102890A (zh) * 2020-07-28 2020-12-18 浙江中控技术股份有限公司 一种基于机器学习模型的mcs合成装置反应温度预测方法
CN112287581A (zh) * 2020-10-28 2021-01-29 武汉工程大学 一种竖向温度梯度模式预测方法、装置及存储介质
CN112685901A (zh) * 2020-12-31 2021-04-20 中国原子能科学研究院 一种量热计算方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4836595B2 (ja) * 2006-02-13 2011-12-14 エスアイアイ・ナノテクノロジー株式会社 示差走査熱量測定における凝固点の特定方法および温度較正方法
US10571514B2 (en) * 2017-09-06 2020-02-25 Mentor Graphics Corporation Single simulation-based structure function mapping
JP2022549158A (ja) * 2019-09-17 2022-11-24 テクトロニクス・インコーポレイテッド 測定値とディープ・ラーニングを用いたシミュレーション修正

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63191934A (ja) * 1987-02-05 1988-08-09 Omron Tateisi Electronics Co 電子体温計
CN101124464A (zh) * 2005-04-01 2008-02-13 卡迪纳尔健康303公司 温度预测系统和方法
CN101063665A (zh) * 2007-05-31 2007-10-31 湖南三德科技发展有限公司 一种量热仪用发热物质发热量的测量方法
CN101435727A (zh) * 2007-11-12 2009-05-20 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 温度预测方法及装置
CN106153676A (zh) * 2016-06-21 2016-11-23 桂林市淦隆环保科技有限公司 一种醇基液体燃料热值的测定方法
KR20180069954A (ko) * 2016-12-15 2018-06-26 현대자동차주식회사 파워모듈의 정션온도 측정 방법
CN111812149A (zh) * 2020-07-20 2020-10-23 南京工业大学 一种基于机器学习的绝热加速量热方法
CN112102890A (zh) * 2020-07-28 2020-12-18 浙江中控技术股份有限公司 一种基于机器学习模型的mcs合成装置反应温度预测方法
CN112287581A (zh) * 2020-10-28 2021-01-29 武汉工程大学 一种竖向温度梯度模式预测方法、装置及存储介质
CN112685901A (zh) * 2020-12-31 2021-04-20 中国原子能科学研究院 一种量热计算方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Analytical model to parameterize the adiabatic temperature rise of concrete;Dong Jin Jeong 等;《Construction and building materials》;20201211;全文 *
缓凝混凝土绝热温升的公式拟合方式;董福品;《水利发电》;20070331;第33卷(第3期);全文 *

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