模糊集合度量在配煤与昆钢煤场管理中的应用

"本文主要探讨了模糊集合度量配煤方法在数据处理和昆钢煤场管理中的应用，通过引入‘类强度指数集合PSI’和‘类组分平衡指数集合PCBI’的概念，结合煤岩学特性，利用实测的镜质组反射率和活惰比数据，对配煤过程进行优化，以提高焦炭性能的预测精度和煤场管理效率。" 在煤炭行业中，配煤方法是决定煤炭产品质量和生产效率的关键技术之一。传统的配煤方式主要依赖于煤炭的基本化学成分和物理性质，但这种方法往往忽视了煤炭内部结构和微观特征的影响。模糊集合度量方法则能够更好地处理这些不确定性，尤其是在数据不完全或模糊的情况下，为配煤决策提供更为精确的依据。 模糊集合理论是模糊逻辑的一个分支，它允许我们处理不精确、不确定或部分属于某一类别的数据。在配煤过程中，定义的“类强度指数集合PSI”和“类组分平衡指数集合PCBI”是衡量煤炭质量的重要指标。PSI反映了煤炭的炼焦性能，而PCBI则关乎煤炭在燃烧或炼焦时的稳定性。这两个指标通过对镜质组反射率和活惰比等参数的计算得出，可以更全面地评估煤炭的质量。 阿莫索夫-夏皮罗法是一种计算强度指数SI和组分平衡指数CBI的方法，它通过分析煤炭的微观结构数据，提供了一种量化煤炭性能的方法。将SI和CBI作为自变量，与焦炭性能参数如CRI（化学反应性指数）、CSR（冷强度反应性指数）、M40（焦炭抗碎强度）、M10（焦炭耐磨强度）进行回归分析，可以建立最佳的预测模型。选择使剩余标准差最接近零的二次二元二项式方程，可以有效地预测配煤后的焦炭性能，从而优化配煤比例，提升焦炭质量。 昆钢煤场的管理改进中，采用了上述模糊集合度量方法，对进煤进行更为严格的性能测试，特别是增加了镜质组反射率和活惰比的测定。通过计算煤种的PSI和PCBI集合，可以更精确地控制煤场的库存管理和配煤策略，确保配出的煤炭组合能满足炼焦需求，提高焦炭的稳定性和经济效益。 模糊集合度量配煤方法的引入，不仅提高了数据处理的精准度，还增强了煤场管理的科学性。通过深入理解和应用这些理论，煤炭企业可以更有效地控制成本，优化生产流程，提升产品竞争力，同时也为环保和可持续发展提供了有力的技术支持。