均匀设计在配合煤胶质层指数预测上的应用

白云起， 常 亮

(黑龙江科技学院 资源与环境工程学院，哈尔滨 150027)

均匀设计在配合煤胶质层指数预测上的应用

白云起， 常 亮

(黑龙江科技学院 资源与环境工程学院，哈尔滨 150027)

针对九种单种煤及十八种配合煤的胶质层指数(Y)进行了研究，采用均匀设计方法考察了配合煤的胶质层指数与单种煤的胶质层指数之间的联系，建立了由单种煤胶质层指数预测配合煤的胶质层指数的数学模型，将配合煤的实测值与均匀设计预测值、常规配煤法预测值进行比较。结果表明，由均匀设计实验方法建立的数学模型预测配合煤的胶质层指数具有较好的可靠性，进而预测焦炭的质量。该方法可以有效的指导焦化企业配煤炼焦生产。

配合煤;胶质层指数;预测

烟煤的胶质层指数Y是评价煤黏结性和结焦性的一个重要指标，也是煤分类的重要指标之一。胶质层指数测定过程反映了工业焦炉炼焦的过程。焦化厂主要用单种煤的Y值区分强黏结性烟煤，用配合煤的Y值确认和修改配煤方案［1］。胶质体的性质决定各种炼焦煤结焦的优劣，测定胶质层指数可以初步预测煤在焦炉中的结焦情况及生成焦炭的质量状况［2］。

1 实验与方法

1.1 原料

实验原料为黑龙江省内的煤样，分别为龙煤主焦(LM1)、地方主焦(LM2)、七选 1/3焦(LM3)、龙煤1/3焦(LM4)、地方 1/3焦(LM5)、气煤(LM6)、瘦煤(LM7)、肥煤(LM8)和贫煤(LM9)。

1.2 设备

实验主要设备:JC－5C型电脑胶质层指数测定仪，KH－55A智能鼓风干燥箱，对辊破碎机，AL204电子天平，TCS－50电子台称，标准套筛(0.074～0.900 mm)等。

1.3 方法

煤样经对辊式破碎机破碎至粒径可以通过1.5 mm的圆孔筛，但不得过度粉碎。

实验用的单一原料煤和采用均匀设计实验方法配制的配合煤，按照GB/T 479—2000标准分别检测胶质层指数Y，把配合煤的实测Y值与常规配煤法［3］预测的Y值以及采用均匀设计软件建立的胶质层指数Y的数学模型进行比较，讨论配合煤的实测值与常规配煤法预测值的相关性、配合煤的实测值与均匀设计实验建立的数学模型预测值的相关性，从而确立可靠、具有代表性的配合煤胶质层指数的数学模型，用于指导配煤炼焦生产。

1.3.1 单种原料煤的胶质层指数

按照GB/T 479—2000标准分别检测九种不同的单一原料煤 (LM1、LM2、LM3、LM4、LM5、LM6、LM7、LM8和 LM9)的胶质层指数(Y 值)［4］。

1.3.2 配合煤的胶质层指数

采用均匀设计(U918)实验方法用九种单一原料煤配制成十八种配合煤。具体十八种配合煤的配比见表1。

表1 均匀设计实验配比方案Table 1 Matching program of uniform design %

按照GB/T 479—2000标准分别检测十八种配合煤的胶质层指数Y。

2 结果与讨论

2.1 单一原料煤的胶质层指数

检测九种不同的单一原料煤样的胶质层指数(Y值)数据见表2。

表2 单种煤的Y值Table 2 Single coals glial layer index

2.2 配合煤的胶质层指数

检测采用均匀设计(U918)实验方法配制的十八种配合煤的胶质层指数(Y值)，数据见表3。

表3 配合煤的Y值Table 3 Coal blending glial layer index

2.3 配合煤胶质层指数的预测

2.3.1 常规配煤法

由于煤的多样性和复杂性，迄今尚无精确的配煤理论和方法。配煤的灰分、硫分、挥发分、Y值、平均最大反射率等均具有加和性，目前应用最多的经验方法是“常规配煤法”［3］。根据常规配煤法，预测配合煤的胶质层最大厚度的公式为

式中:pi——i种煤的配比;

Yi——i种煤的胶质层指数。

2.3.2 均匀设计数学模型

运用文献［5］的均匀设计实验方法，通过较少的实验次数，考察多个水平的实验，并获得较理想的数学模型。文中运用均匀设计(U918)实验设计方法，将实验数据用均匀设计软件包(WUST5.0)处理，得到配合煤的胶质层指数Y的数学模型:

Y2=－24.183 50+3.658 07X1+1.723 80X2+

式中:Xi——i种煤的配比与Y值的乘积(piYi)。

由于LM9是贫煤，其Y值为零，故模型中没有X9项。

上述数学模型的复相关系数R=0.885，剩余标准差σ=1.396，置信限α=0.03，F值检验效果显著。用均匀设计数学模型预测配合煤的Y值，结果见表4。

2.4 配合煤Y的预测值与实测值的比较

按照均匀设计实验方法设计的十八种配合煤的实验方案，检测其Y值的实测值、常规配煤法预测Y值和均匀设计预测Y值见表4。

表4 配合煤的Y值

Table 4 Coal blending glial layer index

预测值配合煤 实测值10.0 11.3 10.4 PM2 10.5 12.9 10.3 PM3 9.5 11.1 9.0 PM4 8.2 11.8 8.8 PM5 9.0 11.3 7.2 PM6 8.5 10.4 8.5 PM7 9.0 11.4 11.2 PM8 9.0 11.4 9.0 PM9 11.2 12.0 10.9 PM10 7.8 12.6 9.3 PM11 3.3 10.2 4.1 PM12 4.8 11.3 5.9 PM13 9.0 11.6 8.7 PM14 11.0 12.4 10.3 PM15 9.0 11.2 7.4 PM16 11.5 11.1 10.4 PM17 5.5 10.2 5.8 PM18常规配煤法 均匀设计PM1 8.5 11.6 8.3

以配合煤胶质层指数的实测Y值为横坐标，常规配煤法预测Y值为纵坐标，并线性拟合，分析线性拟合方程的相关系数R和P值，见图1。

以配合煤胶质层指数的实测Y值为横坐标，均匀设计预测Y值为纵坐标，并线性拟合，分析线性拟合方程的相关系数R和P值，见图2。

由上述分析，配合煤的Y的实测值与均匀设计的预测值的相关性(R)和P值，均好于常规配煤法预测的Y值，结果比较准确可靠。

图1 配合煤Y的实测值与常规配法预测值的相关性Fig.1 Relevance between actual measured value of coal blending and predictive value of conventional blending method

图2 配合煤Y的实测值与均匀设计预测值的相关性Fig.2 Relevance between coal blending glial layer index actual value and uniform design forecast value

3 结论

采用均匀设计实验方法建立的配合煤胶质层指数数学模型，预测数据可靠，并得到如下结论:

(1)煤的胶质层指数具有一定的线性加和性。

(2)煤的胶质层指数的均匀设计预测值，其精确度要优于常规配煤法预测值。

(3)可以通过单种煤的胶质层指数和配比，预测配合煤的胶质层指数，指导焦化企业配煤炼焦。

［1］王华兰.烟煤胶质层指数测定影响因素浅析［J］.煤质技术，2005(1):55－57.

［2］王 岩，宋 敬，黄世平，等.烟煤胶质层指数准确度的试验［J］.河北冶金，2011(11):10－12.

［3］ 关树艳.简议配煤炼焦［J］.天津冶金，2006(3):38－41.

［4］张双全.煤化学实验［M］.徐州:中国矿业大学出版社，2010.

［5］ 方开泰.均匀设计与均匀设计表［M］.北京:科学出版社，1994.

Application of predicting glial layer index of coal blending based on uniform design

BAI Yunqi，CHANG Liang
(College of Resources＆ Enivronmental Engineering，Heilongjiang Institute of Science＆ Technology，Harbin 150027，China)

This paper presents the study on glial layer index(the Y)of 9 kinds of single coals and 18 kinds of coal blending and describes the use of uniform design method to investigating the connection between the coal blending and single coals in terms of glial layer index and the development of the mathematical model designed for forecasting glial layer index of the coal blending by that of single coal.The paper offers a comparison between the actual measured value of coal blending and uniform design predictive value，and predictive value of conventional blending method.The results show that the mathematical model developed by uniform design experiments method affords a greater reliability in forecasting the glial layer index of coal blending，thus yielding a better prediction of the coke quality.The method serves to provide an effective guidance to the coking coal blending for coking production enterprises.

coal blending;glial layer index;forecast

TQ520.1

A

1671－0118(2012)01－0006－03

2012－01－13

白云起(1964－)，男，黑龙江省鸡西人，副教授，研究方向:煤化工，E-mail:hljkjdxbyq@sohu.com。

(编辑 晁晓筠)