基于多元线性回归模型的生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度预测OA北大核心CSTPCD

生物质中钾、钠等碱金属含量高,极易导致生物质与煤混燃灰沾污结渣严重。灰熔融特征温度是用于表征积灰结渣倾向的重要指标。该研究在充分考虑灰中酸/碱性组分对熔融特征温度影响的基础上,以生物质与烟煤混燃灰中Al_(2)O_(3)、SiO_(2)、P_(2)O_(5)、SO_(3)、K_(2)O、CaO、Fe2O_(3)7种氧化物作为变量,利用Matlab软件建立了基于多元线性回归模型的生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度预测模型,并以中国农村典型的玉米秸秆和神木烟煤为试样,测定其在不同掺混比例、不同温度和不同停留时间下的灰分组成及熔融特征温度。试验结果表明:随着混合燃料中玉米秸秆的质量分数由25%增至75%时,灰样中MgO、K_(2)O、CaO、Na2O等碱性氧化物的含量增加,特别是对于K_(2)O而言,其质量分数由5.89%升至14.41%,而Al_(2)O_(3)、P_(2)O_(5)和SO_(3)等酸性氧化物的含量逐渐减少,其中Al_(2)O_(3)的质量分数由12.05%降至7.78%,P_(2)O_(5)的质量分数由3.66%降至1.07%,SO_(3)的含量由7.70%降至1.48%。随着灰化温度升高和停留时间延长,Cl元素的含量明显减少。将该模型的预测结果与经验公式预测结果及试验结果对比,发现该预测模型中P_(2)O_(5)、SO_(3)对灰熔融特征温度的影响系数较大,这与试验结果基本相符。灰熔融特征温度与Al_(2)O_(3)、SiO_(2)、P_(2)O_(5)、CaO等氧化物含量呈正相关,表明这些氧化物成分有助于抑制熔融结渣。利用试验测量及经验公式等方法对该预测模型的结果进行检验,利用该模型预测的熔融特征温度与试验值的误差在5%以内,验证了该模型的准确性和可靠性。该模型研究结果可为准确预测生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度以及防治锅炉积灰结渣提供参考。