沁水盆地高煤阶煤发热量预测模型研究

本文主要探讨了高煤阶煤的发热量及其预测模型的研究。煤的发热量作为评价煤质和热工计算的关键参数，对于动力用煤的定价具有重要意义。研究聚焦于沁水盆地沁南东区块的山西组3#煤，通过对煤的发热量、工业分析和元素分析数据的深入分析，揭示了该区域煤的发热量与水分、灰分、碳含量和氢含量之间的关系。 首先，研究发现该地区的山西组3#煤属于贫煤-无烟煤类别。煤的发热量与水分和灰分呈负相关，即水分和灰分含量越高，发热量越低；而与煤中的碳含量呈正相关，即碳含量越高，发热量越大。此外，氢含量也对发热量有负面影响。 为了预测煤的发热量，研究者构建了两个数学模型。模型1基于水分和灰分建立，而模型2则是基于碳和氢含量。通过对模型的误差分析，发现两个模型的预测值与实测值之间的相对误差通常小于5%，显示出较高的预测精度。然而，经过对比分析，模型1的表现优于模型2，预测效果更佳。 传统的煤发热量测定方法，如恒温式热量计法、绝热式热量计法和氧弹热量计法，虽然准确，但检测过程耗时较长。相比之下，利用工业分析和元素分析数据建立的经验公式法能快速估算发热量，具有实用性。已有多种预测模型，如基于工业分析、元素分析以及神经网络的方法，但由于煤的发热量受多种复杂因素影响，这些方法的应用效果受到限制。 本文的研究工作是在前人研究基础上的拓展，采用了多元回归分析方法，为沁水盆地沁南东区块的主采煤层建立了新的发热量预测模型。通过误差分析和应用效果评估，表明基于多元回归的预测方法具有较好的预测性能和广阔的应用前景，对于提高煤热值预测的准确性和效率具有实际价值。 关键词：高煤阶煤；发热量；预测模型；多元回归分析；沁水盆地 该研究为煤炭行业的热工计算、煤质评价和经济效益分析提供了科学的预测工具，有助于优化动力用煤的管理和利用，降低能源消耗，提高经济效益。同时，对于类似地质条件下的煤炭资源评价和开发利用具有参考意义。