煤的发热量经验公式及其在煤质分析中的应用被引量：8

Heat generating amount empiric formula of coal and its application in analysis of coal quality

下载PDF

导出

摘要本文在多年的煤质分析数据的基础上 ,根据最小二乘法原理 ,以多元线性拟合的方法寻找了平果铝业公司主要用煤的各煤种、各矿区煤的工业分析值灰份、挥发分、水分、全硫与弹筒发热量的数学关系 ,确定了本公司用煤的发热量的经验公式。并阐述了用经验公式监控实测结果的可信性 ,同时建立了以经验公式为基础的煤质分析审核程序。

作者李徐萍李国庆李芳莲

机构地区平果铝业公司中心化验室

出处《轻金属》 CSCD 北大核心 2002年第1期28-29,共2页 Light Metals

关键词煤发热量经验公式煤质分析

分类号 TQ533.4 [化学工程—煤化学工程]

引文网络
相关文献

参考文献3

1煤质分析应用技术指南[Z]．中国标准出版社.
2煤的发热量和经验公式[Z].煤炭工业出版社.
3计算机在分析化学中的应用[Z].北京大学出版社.

同被引文献35

1范清玉,李万江.利用工业分析结果计算烟煤发热量[J].中国氯碱,2004(6):44-44. 被引量：1
2唐云杰.浅析煤的发热量与灰分的对应关系[J].中国煤炭,2004,30(11):52-53. 被引量：11
3王春林,杨建国,翁善勇,周永刚,胡宏伟,周坤,赵虹.我国主要动力用煤的着火特性试验及分析[J].锅炉技术,2004,35(6):48-51. 被引量：12
4贾存华.煤的发热量与灰分、水分关系探讨[J].山西焦煤科技,2005(1):4-6. 被引量：10
5王大尉.基于BP神经网络的燃煤着火温度的预测[J].矿业研究与开发,2005,25(4):83-84. 被引量：3
6胡军,郑宝山,吴代赦,Belkin H E.经验公式对全国煤实测发热量的检验*[J].煤炭转化,2006,29(1):1-5. 被引量：10
7楼顺天施阳.基于MATLAB的系统分析与设计-神经网络[M].西安电子科技大学出版社,1999..
8陆文敏.煤质分析结果的定性与定量审查[M].北京:煤炭工业出版社,1994:76-78.
9Haykin S.Neural networks:A comprehensive foundation[M].2nd ed.Prentice:Hall/Pearson,2004:5-20.
10Jordan M I.Attractor dynamics and parallelism in aconnectionist sequential machine[C]//Proceedings of the EighthAnnual Conference of the Cognitive Science Society.EnglewoodCliffs:Erlbaum,1986:531-546.

引证文献8

1史惠娟,罗建武,廖子云.氧弹量热法测定动力煤的发热值[J].冶金管理,2020(21):31-32. 被引量：1
2葛广军,王羲.智能煤质在线分析系统研究[J].平顶山工学院学报,2006,15(2):33-35. 被引量：3
3周孑民,朱再兴,刘艳军,彭好义,高强.基于Elman神经网络的动力配煤发热量及着火温度的预测[J].中南大学学报（自然科学版）,2011,42(12):3871-3875. 被引量：23
4孟凡莉.浅谈煤质分析数据的质量控制及结果的审查[J].中国科技纵横,2014,0(23):188-188. 被引量：1
5马建雯,黄文静.泉州地区煤质分析中固定碳与弹筒发热量的简易互算[J].福建建材,2016(4):9-10.
6刘静,杨芳,牛文娟,刘朝霞,牛智有.基于工业分析指标的秸秆生物炭热值预测[J].中国农业科技导报,2018,20(8):142-148. 被引量：4
7郑元刚,武琼,李静,梅静洁,许义,蓝天.利用工业分析结果计算煤的发热量[J].煤质技术,2018,33(5):31-33. 被引量：8
8鹿建,李梅,张洪.煤炭发热量工业分析法与氧弹法测定结果比较[J].水泥,2004(4):49-51. 被引量：7

二级引证文献47

1史惠娟,罗建武,廖子云.氧弹量热法测定动力煤的发热值[J].冶金管理,2020(21):31-32. 被引量：1
2王宏伟,张国栋,张斌,王升.配煤入洗选煤厂中煤炭发热量的预测研究[J].煤炭技术,2015,34(6):270-272. 被引量：8
3孙明,莫言学,张洪.水分对煤质分析结果的影响[J].水泥,2005(10):55-56.
4葛广军,程显.RBF神经网络自适应模糊控制在短期负荷预测中的应用[J].平顶山工学院学报,2007,16(2):41-43.
5齐娟,欧阳名三,王仁宝.基于DSP的近红外煤质检测系统的研究[J].煤炭技术,2007,26(8):111-113. 被引量：5
6钱玉麟,张洋.近红外光谱仪在矿物分析中的应用研究[J].化工矿物与加工,2011,40(1):25-26. 被引量：6
7赖志彬,张辉,陈卫东.快速量热仪快速法与常规法测定结果比较[J].煤质技术,2012,27(4):46-47. 被引量：6
8姚立忠,李太福,易军,苏盈盈,胡文金,肖大志.神经网络模型的透明化及输入变量约简[J].计算机科学,2012,39(9):247-251. 被引量：15
9李陈陈,李东辰,皇淼淼,许威.基于Elman神经网络的煤矿井下电网故障选线研究[J].煤矿机械,2012,33(10):290-292.
10李娜,阎维平,马良玉.基于Elman神经网络的超超临界机组汽水分离器应力在线软测量模型[J].动力工程学报,2012,32(10):747-752. 被引量：2

1李凤霞,吴琼,孙超祺,郭琴,董晴雯,史世庄.捣固焦炭质量的改善与入炉煤性质的关系[J].煤化工,2013,41(1):26-29. 被引量：3
2赵淑梅.利用工业分析数据审查弹筒发热量研究[J].中国高新技术企业,2012(19):23-25. 被引量：1
3陈文敏,姜宁,董兰.利用工业分析计算煤中碳和氧含量[J].煤炭科学技术,1993,21(10):35-38. 被引量：1
4苏伟,陈刚.应用人工神经网络方法处理电厂入厂煤煤质分析数据[J].热力发电,2000,29(4):9-11. 被引量：9
5孟凡莉.浅谈煤质分析数据的质量控制及结果的审查[J].中国科技纵横,2014,0(23):188-188. 被引量：1
6郭治,商铁成.粘结指数与罗加指数的数学关系及换算方法探讨[J].煤质技术,2006,21(5):1-2.
7王开明,程新路,唐钰,杨向东.硝基苯酚类炸药C—NO_2键中点静电势最大值与其实验撞击感度关系的研究[J].四川大学学报（工程科学版）,2002,34(2):104-107. 被引量：11
8王芳侠.煤炭洗选工艺及煤质检测分析[J].科技创新与应用,2012,2(03Z):84-85. 被引量：2
9赵亚兰.线性回归方程在燃煤化验结果审核中的应用[J].化工管理,2016(26). 被引量：1
10郭兴建,秦中良.航天炉试烧新疆煤的运行总结[J].中氮肥,2017(1):17-21. 被引量：2

轻金属

2002年第1期

浏览历史

内容加载中请稍等...

煤的发热量经验公式及其在煤质分析中的应用被引量：8

参考文献3

同被引文献35

引证文献8

二级引证文献47

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

煤的发热量经验公式及其在煤质分析中的应用 被引量：8

参考文献3

同被引文献35

引证文献8

二级引证文献47

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

煤的发热量经验公式及其在煤质分析中的应用被引量：8