基于主成分分析法的东荣一矿煤层自然发火 指标气体实验研究

为有效预防东荣一矿由煤自燃引起的灾害,通过煤自燃氧化实验,研究东荣一矿煤层自然发火特性,测定出实验煤样标志气体出现的临界温度并分析其体积分数随煤氧化温度的变化规律;运用主成分分析法对温度、一氧化碳体积分数φ(CO)、烯烷比φ(C_2H_4)/φ(C_2H_6)等9个指标进行综合评判分析,优选出对预测煤自燃起主导作用的指标。研究结果表明,指标气体出现的临界温度及其规律性可以反映出煤的自然发火过程。根据指标气体优选原则和主成分分析法的优选结果,建立以φ(CO)、φ(C_2H_6)、φ(C_2H_4)、φ(C_2H_2)作为主要指标,以烯烷比φ(C_2H_4)/φ(C_2H_6)作为辅助指标的东荣一矿煤层自然发火预测预报体系,提高了煤层自燃早期预测预报的准确性,实现了对矿井火灾的预防。     

神华煤微波改性提高成浆性能的研究

在氮气保护下，利用微波炉加热改性方法对难成浆的乌沙山电厂神华煤进行了改性提高其成浆性能的研究.对改性前后煤样的表面形态和孔隙结构利用氮吸附仪进行了测定.利用黏度计对改性前后煤样的成浆性能进行了对比.通过对煤样进行4种不同功率和3种不同改性时间的改性处理，煤样的表面形态与孔隙结构发生了变化，煤样的比表面积减小，孔径略有升高.煤的成浆性能得到了很大的提高，其中以420 W下，处理时间为60 s时改性的效果最好，在由原始煤样制浆浓度的56.01%上升到59.34%情况下，黏度由797.64 mPa·s降到360.64 mPa·s.说明微波改性对提高煤样成浆性能具有良好效果.     

水煤浆黏度的几种影响因素分析

研究了矿物质、粒度分布和搅拌强度对水煤浆黏度的影响.结果表明,实验使用的3种矿物质——高岭土、氧化铝和碳酸钙在降低水煤浆的黏度方面效果都比较明显,其中高岭土最显著,可以使黄陵水煤浆的黏度降低59.5%左右.适当的粒度级能有效改善浆体黏度,剪切率为116.5s-1时,枣庄煤级配制备的水煤浆的黏度值在820mPa·s~900mPa·s之间,而神准混煤级配制备的煤浆黏度值更低,处于500mPa·s~670mPa·s之间.同时搅拌强度的增加在一定范围内可以有效降低煤浆的黏度.     

抚顺油页岩半焦燃烧特性

为了提高油页岩半焦燃烧特性对以油页岩半焦氧化为主要热源的抚顺油页岩炼油工艺效率,利用扫描电镜与热重分析对450、550、650℃三种不同制焦温度下的抚顺油页岩半焦(J1、J2、J3),进行了表面形态和燃烧特性分析。结果表明,由于挥发分的析出,半焦表面结构变得粗糙,羽化现象严重。由于可燃物质随制焦温度上升析出较多缘故,半焦着火温度随制焦温度的上升而增高,在20℃/min升温速率下,着火温度由J1焦样的384.7℃升高到J3焦样的408.8℃。半焦的活化能在低转化率比在高转化率时要小,这主要是由于在高转化率下,可燃物减少,灰分热阻增加。     

钙基固硫剂对水煤浆性能影响的研究

脱硫型水煤浆是一种新型的清洁水煤浆,在燃烧和气化过程中具有固硫作用,但固硫剂对水煤浆性能有一定影响。文中针对新汶水煤浆,在添加不同钙基固硫剂、不同Ca/S比时对水煤浆的粘度、稳定性、流变性和硫析出特性等进行了研究,结果表明固硫剂不会对水煤浆流变性本质产生影响,水煤浆仍然呈现为假塑性流体,但其粘度会增加,稳定性有所下降。无机钙对水煤浆性能影响要小于有机钙,在Ca/S=2时,添加无机钙后水煤浆粘度为1000~1200mPa·s。添加CaCO3(Ca/S=2)的水煤浆在1000oC燃烧,硫的析出率由98%下降到52%。     

基于神经网络修正的残差智能灰色模型在负荷预测中的应用

灰色GM(1,1)预测模型,要求样本数据少,具有原理简单、运算方便、短期预测精度高、可检验等优点,在负荷预测中得到了广泛应用,但是也有其局限性.当数据灰度越大,预测精度越差,且不太适合经济长期后推若干年的预测,在一定程度上是由模型中的参数α造成的,为此引入向量θ,建立残差GM(1,1,θ)模型,利用蚁群优化算法对其进行求解,同时应用神经网络对其预测残差进行优化.实证分析表明,与传统的预测方法相比,大大提高了预测精度,该方法具有一定的实用价值.     

基于CAD平台下的坐标转换在通风系统图中的应用

概述了在CAD平台下,根据由三维数据做成的立体图,用Vpoint命令调整到最佳的视觉效果后,通过坐标轴投影、坐标平面化、平面旋转及坐标轴旋转,将图形的原有三维坐标数据转换为以Vpoint命令下调整后效果为基础的二维坐标数据的方法步骤。并将其应用在实践中,对铁法煤业集团某矿通风系统立体图进行了二维变换,取得了成功,证实了方法的可行性。     

配煤提高煤种成浆性能的研究

利用5种成浆性能好的单煤、4种成浆性能差的单煤和2种成浆性能中等的单煤进行配煤组合,通过实验考察了配煤的成浆性能.结果表明,通过配煤可以提高成浆性能差的单煤的成浆效果,其中成浆性能好的配煤组合是有淮南B煤和神火煤两种煤的配煤组合,成浆性能较差的是大会战煤和华亭煤组合,最大成浆浓度仅为61.58%.实验发现,淮南B煤与成浆性能较差的煤种进行配煤可以提高其成浆浓度,大会战煤种虽然自身成浆性能较好,但与成浆性能差的煤种进行配煤不能收到很好的成浆效果.     

配煤提高神华煤成浆性能的研究

针对神华煤的难成浆性,以乌沙山神华煤作为研究对象,以定黏浓度作为评价指标,利用安阳双环添加剂厂的MC型添加剂对神华煤进行了阳泉煤、淮南B煤、阳城煤、俄罗斯B煤、神火煤和大会战煤等六种成浆性能好的煤与神华煤的配煤湿法制浆实验,利用malven激光粒度仪测定所制浆样的粒度,经过Rosin-Rammler粒度分析,表明浆样的粒度均符合水煤浆的粒度要求,并达到了较高的堆积效率,通过定黏浓度的测定,得到配煤的成浆浓度都较神华煤的成浆浓度有较大的提高,其中以淮南B煤配煤组合的成浆效果最好,定黏浓度为66.83%.     

蚁群灰色神经网络组合模型在电力负荷预测中的应用

灰色GM(1,1)预测模型,在负荷预测中得到了广泛应用,但是也有其局限性.当数据灰度越大,预测精度越差,并且不太适合经济长期后推若干年的预测,在一定程度上是由模型中的参数造成的,为此引入向量,建立蚁群灰色模型,然后与神经网络模型相组合,即建立蚁群灰色神经网络组合预测模型.实证分析表明,该预测方法是合理有效的,与传统的预测方法相比,提高了预测精度,具有较好的实用价值.