CN114065134A - 一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法 - Google Patents

一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法 Download PDF

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Abstract

一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法,将煤种煤样或矿别煤样制备成与存查样标称最大粒度、质量相同的至少10对试样并编号;将一对试样制备成分析试样并化验,得到干燥基高位发热量,将其余若干对试样装瓶置入存查样柜,每隔数日将一对试样制备成分析试样并化验,得到第i对样品的干燥基高位发热量;建立干基高位发热量差值与存放时间t的回归方程;计算因存放周期引起的干基高位发热量差值;计算标称最大粒度的存查煤样与所对应的分析试样的允许差、存查煤样存放时间段抽检结果允许差以及不同标称最大粒度存查煤样与所对应的分析试样的允许差目标值。本发明方法简便,如实准确反映存查煤样抽检结果差值及存样管理水平。

Description

一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法
技术领域
本发明属于火电厂燃煤技术领域,具体涉及一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法。
背景技术
火电厂在燃煤采制化流程管理中,当对原煤样分析结果产生怀疑时或作为燃煤指标技术监督抽样检查是否超差,在制样环节原始煤样制备的同时,用相同的程序与一定的制样阶段分取试样作为存查煤样。而现行标准并未对存查煤样的抽检结果允许差做出明确规定。目前大多数电厂选用发热量测定的再现性临界差(干基高位发热量Qgr,d)300J/g作为评判一般分析试样与存查样抽检结果是否超差的依据。而对于某些高挥发分或易氧化的煤种,在存放过程中不可避免会发生热值损失,造成抽检结果与原分析结果差值较大的情况发生。再者,大多数电厂存查煤样标称最大粒度选用的为3mm,而某些电厂的存查煤样标称最大粒度选用的为6mm或13mm,该存查煤样在制备一般分析试样过程中尚存在制样阶段的缩分误差,易造成抽检结果与原分析结果的差值比较大的现象。
发明内容
为克服现有技术中的问题,本发明的目的是提供一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法。
为实现上述方法,本发明采用的技术方案如下:
一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法,包括如下步骤:
(1)将煤种煤样或矿别煤样制备成与存查样标称最大粒度、质量相同的至少10对试;
(2)将一对试样制备成分析试样并化验,得到干燥基高位发热量Q1gr,d,将其余若干对试样保存,每隔数日将一对试样制备成分析试样并化验,得到第i对样品的干燥基高位发热量Qigr,d,i为样品对数编号顺序;
(3)根据干燥基高位发热量Qigr,d,建立干基高位发热量差值ΔQgr,d与存放时间t的回归方程;
(4)由步骤(3)的回归方程和抽检时间计算因存放周期引起的干基高位发热量差值ΔQgr,d,t
(5)计算标称最大粒度的存查煤样与所对应的分析试样的允许差;
(6)根据步骤(4)的因存放周期引起的干基高位发热量差值ΔQgr,d,t,计算存查煤样存放时间段抽检结果允许差;
(7)根据步骤(5)的标称最大粒度的存查煤样与所对应的分析试样的允许差和步骤(6)的存查煤样存放时间段抽检结果允许差,计算不同标称最大粒度存查煤样与所对应的分析试样的允许差目标值。
进一步的,步骤(3)中,干基高位发热量差值ΔQgr,d与存放时间t的回归方程为:
Figure BDA0003349867820000021
式中:a——常数项;
b——1/t的系数;
t——存放时间;
ΔQgr,d=Qigr,d—Q1gr,d
进一步的,步骤(5)中,存查煤样标称最大粒度为3mm、6mm或13mm。
进一步的,存查煤样标称最大粒度为3mm时,标称最大粒度的存查煤样与所对应的分析试样的允许差通过下式计算:
ΔQgr,d,3mm允许差=3.198s
其中,ΔQgr,d,3mm允许差为允许差,s为差值标准差。
进一步的,差值标准差通过下式计算:
Figure BDA0003349867820000031
式中:
di——双份试样测定的干基高位发热量结果绝对差值;
n——双份试样对数。
进一步的,步骤(6)中,抽检结果允许差ΔQgr,d,允许差=3.198s+|ΔQgr,d,t|
其中,ΔQgr,d,t为因存放周期引起的干基高位发热量差值,s为差值标准差。
进一步的,步骤(7)中,存查煤样标称最大粒度3mm时,允许差目标值
Figure BDA0003349867820000032
Figure BDA0003349867820000033
其中,VP为制样方差,VT为化验总方差。
进一步的,步骤(7)中,存查煤样标称最大粒度为6mm时,允许差目标值
Figure BDA0003349867820000034
Figure BDA0003349867820000035
其中,VP,6mm为制样方差,VT为化验方差。
进一步的,步骤(7)中,存查煤样标称最大粒度为13mm,破碎为3mm,则标称最大粒度为13mm的存查煤样允许差目标值为ΔQ0 gr,d,6mm允许差
或存查煤样标称最大粒度为13mm,先破碎至6mm,缩分试样再破碎至3mm,则标称最大粒度为13mm的存查煤样允许差目标值
Figure BDA0003349867820000036
其中,VP,13mm为制样方差,VT为化验方差。
与现有技术相比,本发明具有的有益效果:
本发明首先建立热值损失量随存放周期的回归方程,选用存查煤样煤种,对存放不同时间的试样制备并化验,得到干基高位发热量,建立热值损失与不同存放周期的回归方程,用于计算抽检试样在存放过程中的热值损失,将该损失量计算到允许差范围内,更具有实际意义。其次,对存查煤样不同标称最大粒度分别计算存查煤样与分析试样化验结果允许差,有效避免对不同粒度存查样用同一允许差而造成评判指标过小或过大的情况发生。再者,依据存查煤样粒度及允许差目标值,允许差超过目标值后,应检查制样程序是否存在制样偏倚,及时查找超差原因;最后,可对不同煤种建立各自的热值损失回归方程及抽检允许差,避免用同一差值指标评判不同煤种的抽检分析结果是否超差,对某些煤种可能指标偏大而对其他某些煤种差值指标偏小而误判的情况发生。做到燃煤煤质指标的精细化管理,指导提高燃煤管控水平。经本发明方法计算存查煤样与原分析结果的允许差煤热值差,方法简便,如实准确反映存查煤样抽检结果差值及存样管理水平。
具体实施方式
下面通过具体实施例对本发明进行详细描述。
本发明的计算存查煤样抽检结果允许差的方法,包括如下步骤:
(1)第一步:采集存查煤样的煤种/矿别、标称最大粒度、制样程序以及存放周期等信息;
(2)第二步:采取该煤种/矿别煤样,按国标制样程序制备成与存查样标称最大粒度、质量相当的试样不少于20份(本发明中优选为10对)并编号(1A、1B、2A、2B、……、10A、10B);
(3)第三步:将制备的1A、1B试样按国标制样程序制备成一般分析试样并化验,得到干燥基高位发热量Q1gr,d(1A与1B试样化验结果的平均值)数据,将其余试样18份(9对)装瓶置入存查样柜,每隔数日(视各厂存查样存放周期而定,若存查样有存放三个月要求,则每隔10日),将一对试样制备并化验,得到第i对样品的干燥基高位发热量Qigr,d数据(i为样品对数编号顺序,i=2,3,……,10);
(4)第四步:由第三步化验所得干燥基高位发热量Qigr,d数据,建立干基高位发热量差值ΔQgr,d(Qigr,d—Q1gr,d)与存放时间t的回归方程:
Figure BDA0003349867820000041
式中:a——常数项;
b——1/t的系数;
t——存放时间。
(5)第五步:由步骤(4)的回归方程和抽检时间(日)计算出因存放周期引起的干基高位发热量差值ΔQgr,d,t
(6)第六步:计算例常制样程序相应标称最大粒度的存查煤样与所对应的一般分析试样的允许差:
以存查煤样标称最大粒度3mm为例:
参照GB/T474附录C方法,按照例常制备3mm存查煤样和一般分析试样的制样程序,于3mm试样第一缩分阶段缩分出一对双份试样,然后分别制备一般分析试验煤样,测定干基高位发热量。同法缩取、制备和化验10对双份试样;
按下式计算差值标准差s:
Figure BDA0003349867820000051
式中:
di——双份试样测定的干基高位发热量结果绝对差值;
n——双份试样对数,这里n=10。
则允许差ΔQgr,d,3mm允许差=3.198s(置信概率为95%)。
按以上方法可计算出存查煤样标称最大粒度6mm、13mm的允许差。
(7)计算存查煤样存放一定时间段抽检结果允许差(J/g)ΔQgr,d,允许差=Qgr,d,原化验值-Qgr,d,存查样
ΔQgr,d,允许差=3.198s+|ΔQgr,d,t|
(8)计算不同标称最大粒度存查煤样与所对应的一般分析试样的允许差目标值:
a)以存查煤样标称最大粒度3mm为例:
存查煤样3mm与用于制备一般分析试验煤样为从制样上一阶段试样(13mm或6mm)破碎后缩分而得,故为两缩分阶段,每一缩分阶段方差可估算为化验方差V0 T的两倍,则制样方差:
Figure BDA0003349867820000061
存查煤样化验与原一般分析试验煤样化验存在实验室间方差及试验项目化验方差,即为再现性方差,则化验总方差:
Figure BDA0003349867820000062
则允许差目标值:
Figure BDA0003349867820000063
b)若存查煤样标称最大粒度为6mm,同理,则制样方差VP,6mm=6V0 T=10800
化验方差:
Figure BDA0003349867820000064
则标称最大粒度为6mm的存查煤样允许差目标值:
Figure BDA0003349867820000065
c)若存查煤样标称最大粒度为13mm,直接破碎为3mm,则允许差目标值同标称最大粒度为6mm的存查煤样允许差目标值ΔQ0 gr,d,6mm允许差
d)若存查煤样标称最大粒度为13mm,先破碎至6mm,缩分试样再破碎至3mm(13mm-6mm-3mm),则制样方差VP,13mm=8V0 T=14400
化验方差:
Figure BDA0003349867820000066
则标称最大粒度为13mm的存查煤样(13mm-6mm-3mm)允许差目标值ΔQ0 gr,d,13mm允许差
Figure BDA0003349867820000067
(9)存查煤样存放一定时间段抽检结果与一般分析试验煤样的化验结果允许差(J/g)应控制在(3.198s+|ΔQgr,d,t|)范围内,但最大差值应不超过(ΔQ0 gr,d,允许差+|ΔQgr,d,t|)。
实施例1:计算某厂某矿A煤种的3mm存查煤样的抽检允许差:
(1)第一步:存查煤样煤种:A煤种,标称最大粒度:3mm,制样流程:GB/T474-2008,存放周期最长:3个月;
(2)第二步:按电厂例常采样方法采取该矿A煤种(总量不少于标准要求,不少于15kg),按国标制样程序制备成标称最大粒度3mm、质量不少于700g的试样不少于20份(10对)并编号(1A、1B、2A、2B、……、10A、10B);
(3)第三步:将制备的1A、1B试样按国标制样程序制备成一般分析试样并化验,得到干燥基高位发热量Q1gr,d(1A与1B试样化验结果的平均值)数据,将其余试样18份(9对)装瓶置入存查样柜,每隔数日(视各厂存查样存放周期而定,若存查样有存放三个月要求,则每隔10日),将一对试样制备并化验,得到Qigr,d数据信息(i为样品对数编号顺序,i=2,3,……,10),结果见下表1:
表1存查煤样存放不同周期的煤质化验结果
Figure BDA0003349867820000071
(4)第四步:由第三步化验所得数据,建立干基高位发热量差值ΔQgr,d(Qigr,d—Q1gr,d)(J/g)存放时间t(日)的回归方程:
Figure BDA0003349867820000081
式中:a——常数项;
t——存放时间,单位为日;
b——存放时间1/t的系数。
假设Y=1/ΔQgr,d,X=1/t,数据变换见下表2:
表2存查煤样存放不同周期与热值损失的回归分析表
Figure BDA0003349867820000082
由上表数据,建立Y=1/ΔQgr,d与X=1/t的回归方程(excel数据回归分析),结果见下表3:
表3回归方程
Figure BDA0003349867820000083
Figure BDA0003349867820000091
由数据回归分析得到回归方程表达式:
Figure BDA0003349867820000092
(5)第五步:由回归方程和抽检时间(日)计算出因存放周期引起的干基高位发热量差值ΔQgr,d
假设抽查时间为第25日,则
Figure BDA0003349867820000093
由上式计算得:ΔQgr,d=-300(J/g)
(6)第六步:计算例常制样程序相应标称最大粒度的存查煤样与所对应的一般分析试样的允许差:
参照GB/T474附录C方法,按照例常制备3mm存查煤样和一般分析试样的制样程序,于3mm试样第一缩分阶段缩分出一对双份试样,然后分别制备一般分析试验煤样,测定干基高位发热量。同法缩取、制备和化验10对双份试样,化验结果参见表4;
表4存查煤样与一般分析试样双份试样化验结果
Figure BDA0003349867820000101
则双份试样对的差值标准差:
Figure BDA0003349867820000102
则允许差ΔQgr,d,3mm允许差=3.198s=3.198×43.47=139(J/g)(置信概率为95%)。
(7)第七步:存查煤样存放一定时间段抽检结果允许差(J/g)ΔQgr,d,允许差=Qgr,d,原化验值-Qgr,d,存查样
ΔQgr,d,允许差=139+|ΔQgr,d,t|
抽查时间为第25日,则计算存查煤样抽检结果允许差(J/g):ΔQgr,d,允许差=139+|-300|=439(J/g)。
标称最大粒度为3mm的存查煤样存放一定时间段抽检结果允许差目标值:
ΔQ0 gr,d,3mm允许差+|ΔQgr,d,t|=384+300=684(J/g)
则该存查煤样(标称最大粒度3mm)在第25日的抽检结果允许差应不大于439J/g,最大不超过684J/g。
本发明首先建立热值损失量随存放周期的回归方程,选用存查煤样煤种,对存放不同时间(日)的试样制备并化验,得到干基高位发热量(Qigr,d),用excel数据分析功能建立热值损失与不同存放周期的回归方程。用于计算抽检试样在存放过程中的的热值损失,将该损失量计算到允许差范围内,更具有实际意义。其次,对存查煤样不同标称最大粒度(13mm/6mm/3mm)及不同制样程序分别计算存查煤样与一般分析试样化验结果允许差,有效避免对不同粒度存查样用同一允许差而造成评判指标过小或过大的情况发生。再者,依据存查煤样粒度及制样程序设定允许差目标值(最大允许值),允许差超过目标值后,应检查制样程序是否存在制样偏倚,及时查找超差原因;最后,依据电厂各自实际情况,可对不同煤种建立各自的热值损失回归方程及抽检允许差,避免用同一差值指标评判不同煤种的抽检分析结果是否超差,对某些煤种可能指标偏大而对其他某些煤种差值指标偏小而误判的情况发生。做到燃煤煤质指标的精细化管理,指导提高燃煤管控水平。
经本发明方法计算存查煤样与原分析结果的允许差煤热值差,方法简便,如实准确反映存查煤样抽检结果差值及存样管理水平。

Claims (9)

1.一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)将煤种煤样或矿别煤样制备成与存查样标称最大粒度、质量相同的至少10对试;
(2)将一对试样制备成分析试样并化验,得到干燥基高位发热量Q1gr,d,将其余若干对试样保存,每隔数日将一对试样制备成分析试样并化验,得到第i对样品的干燥基高位发热量Qigr,d,i为样品对数编号顺序;
(3)根据干燥基高位发热量Qigr,d,建立干基高位发热量差值ΔQgr,d与存放时间t的回归方程;
(4)由步骤(3)的回归方程和抽检时间计算因存放周期引起的干基高位发热量差值ΔQgr,d,t
(5)计算标称最大粒度的存查煤样与所对应的分析试样的允许差;
(6)根据步骤(4)的因存放周期引起的干基高位发热量差值ΔQgr,d,t,计算存查煤样存放时间段抽检结果允许差;
(7)根据步骤(5)的标称最大粒度的存查煤样与所对应的分析试样的允许差和步骤(6)的存查煤样存放时间段抽检结果允许差,计算不同标称最大粒度存查煤样与所对应的分析试样的允许差目标值。
2.根据权利要求1所述的一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法,其特征在于,步骤(3)中,干基高位发热量差值ΔQgr,d与存放时间t的回归方程为:
Figure FDA0003349867810000011
式中:a——常数项;
b——1/t的系数;
t——存放时间;
ΔQgr,d=Qigr,d—Q1gr,d
3.根据权利要求1所述的一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法,其特征在于,步骤(5)中,存查煤样标称最大粒度为3mm、6mm或13mm。
4.根据权利要求3所述的一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法,其特征在于,存查煤样标称最大粒度为3mm时,标称最大粒度的存查煤样与所对应的分析试样的允许差通过下式计算:
ΔQgr,d,3mm允许差=3.198s
其中,ΔQgr,d,3mm允许差为允许差,s为差值标准差。
5.根据权利要求4所述的一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法,其特征在于,差值标准差通过下式计算:
Figure FDA0003349867810000021
式中:
di——双份试样测定的干基高位发热量结果绝对差值;
n——双份试样对数。
6.根据权利要求1所述的一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法,其特征在于,步骤(6)中,抽检结果允许差ΔQgr,d,允许差=3.198s+|ΔQgr,d,t|
其中,ΔQgr,d,t为因存放周期引起的干基高位发热量差值,s为差值标准差。
7.根据权利要求1所述的一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法,其特征在于,步骤(7)中,存查煤样标称最大粒度3mm时,允许差目标值
Figure FDA0003349867810000022
其中,VP为制样方差,VT为化验总方差。
8.根据权利要求1所述的一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法,其特征在于,步骤(7)中,存查煤样标称最大粒度为6mm时,允许差目标值
Figure FDA0003349867810000023
其中,VP,6mm为制样方差,VT为化验方差。
9.根据权利要求1所述的一种计算存查煤样抽检结果允许差的方法,其特征在于,步骤(7)中,存查煤样标称最大粒度为13mm,破碎为3mm,则标称最大粒度为13mm的存查煤样允许差目标值为ΔQ0 gr,d,6mm允许差
或存查煤样标称最大粒度为13mm,先破碎至6mm,缩分试样再破碎至3mm,则标称最大粒度为13mm的存查煤样允许差目标值
Figure FDA0003349867810000031
其中,VP,13mm为制样方差,VT为化验方差。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009169859A (ja) * 2008-01-18 2009-07-30 Chugoku Electric Power Co Inc:The 燃焼状態シミュレーション方法,プログラム,記憶媒体,及び燃焼状態シミュレーション装置
KR20120020363A (ko) * 2010-08-30 2012-03-08 현대제철 주식회사 고로 취입용 미분탄의 혼합비 제어방법
CN107273708A (zh) * 2017-07-31 2017-10-20 华能平凉发电有限责任公司 一种燃煤发热量数据校核方法
CN107451408A (zh) * 2017-07-31 2017-12-08 华能平凉发电有限责任公司 一种燃煤发热量数据校核方法
CN108332987A (zh) * 2018-02-01 2018-07-27 珠海中电环保设备有限公司 一种用于火车来煤的全自动煤炭采制样方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009169859A (ja) * 2008-01-18 2009-07-30 Chugoku Electric Power Co Inc:The 燃焼状態シミュレーション方法,プログラム,記憶媒体,及び燃焼状態シミュレーション装置
KR20120020363A (ko) * 2010-08-30 2012-03-08 현대제철 주식회사 고로 취입용 미분탄의 혼합비 제어방법
CN107273708A (zh) * 2017-07-31 2017-10-20 华能平凉发电有限责任公司 一种燃煤发热量数据校核方法
CN107451408A (zh) * 2017-07-31 2017-12-08 华能平凉发电有限责任公司 一种燃煤发热量数据校核方法
CN108332987A (zh) * 2018-02-01 2018-07-27 珠海中电环保设备有限公司 一种用于火车来煤的全自动煤炭采制样方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
周彩霞;: "存查煤样的质量指标允许差的探讨", 煤质技术, no. 01, 15 January 2015 (2015-01-15) *
张博;: "3mm煤样常用煤质指标精密度的研究", 煤质技术, no. 04, 15 July 2017 (2017-07-15) *
张太平;: "一般分析试样与存查煤样测定结果核对允许差的确定方法研究", 煤质技术, no. 06, 15 November 2012 (2012-11-15) *
李娜;刘世涛;刘洪强;: "煤炭实验室存查煤样的结果评定", 煤质技术, no. 01, 15 January 2015 (2015-01-15) *

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