煤灰熔融温度预测方法研究现状_中国煤炭行业知识服务平台

煤灰熔融温度预测方法研究现状

作者

刘硕杨伏生张小艳井云环杨磊蔡会武周安宁
单位

西安科技大学化学与化工学院西安科技大学计算机学院神华宁煤集团煤化工公司
摘要

为准确预测煤灰熔融温度,论述了国内外建立煤灰熔融温度预测模型的现状,重点分析了线性回归法、BP神经网络法、支持向量机法和Fact Sage软件法的应用情况及误差。回归分析法的应用最为广泛,其中利用最小二乘法拟合的预测公式的相关性系数较高,但适应性较差;BP神经网络法适应性较强,但必须输入大量数据对模型进行训练;支持向量机法虽然优于回归分析法与BP神经网络法,但不能阐明煤灰熔融过程中矿物演变规律,不能科学说明灰熔融特性变化机理。Fact Sage软件法不仅有较高的预测精度,还可阐明煤灰熔融过程中矿物质演变规律,优化煤灰熔融温度的评价标准,建立更可靠的预测模型。因此,Fact Sage软件法是应用前景广阔的煤灰熔融特性预测方法。
关键词

灰熔融特性预测 FactSage 回归分析法 BP神经网络支持向量机
基金项目(Foundation)

国家自然科学基金资助项目(51174279)；神华宁煤集团有限责任公司科技创新项目(2014095)；
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