煤炭燃燒過程中固硫試驗的研究與分析

賈 龍， 張學(xué)梅，2， 馬青華，2， 王 洋， 王 龍

（1.陜西中環(huán)機(jī)械有限責(zé)任公司，陜西銅川 727031；2.西安思源學(xué)院能源及化工大數(shù)據(jù)應(yīng)用教學(xué)研究中心，陜西西安 710038；3.延安車村煤業(yè)清潔能源公司，陜西延安 716009）

我國 “十三五”規(guī)劃中明確提出，要積極限制燃煤中硫污染物的排放量，截止2020年底，二氧化硫的減少量在全國范圍內(nèi)應(yīng)達(dá)到8%［1］。民用燃煤治理已成為空氣污染防治的重點領(lǐng)域［2］。據(jù)統(tǒng)計，排放到大氣中73%的煙塵和89%的二氧化硫直接來源于民用燃煤［3-4］。目前國內(nèi)外普遍采用的脫硫技術(shù)可分為燃前脫硫技術(shù)、燃中脫硫技術(shù)、燃后煙氣脫硫技術(shù)三類［5-15］。民用燃煤燃燒控制技術(shù)包括：優(yōu)化煤質(zhì)、燃燒過程中添加助燃劑充分燃燒、燃燒煤粉、優(yōu)化配套爐具、末端加煙道裝置等［2］。陜西中環(huán)機(jī)械有限責(zé)任公司于2018年在陜西延安寶塔區(qū)售出民用型煤環(huán)保爐具3萬臺。通過一個取暖季的調(diào)查，燃燒效果良好，燃燒過程中室內(nèi)沒有煙氣，得到了廣大用戶的一致好評。為了進(jìn)一步拓寬型煤的原料范圍，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，將對固硫效果進(jìn)行深入研究。多數(shù)學(xué)者采用單因素對固硫效果進(jìn)行試驗研究，文章采用多因素進(jìn)行試驗，選用正交法［16］進(jìn)行25次試驗，并且試驗結(jié)果采用多種方法予以處理。

1 正交試驗

采用正交試驗科學(xué)地安排與分析多因素試驗結(jié)果。影響固硫率的主要因素有原煤中全硫含量、固硫劑種類、鈣／硫摩爾比，分別命名為因素A、因素B和因素C，每個因素都取五水平，即因素A：0.43、0.54、0.76、1.09和1.48；因素 B： CaO、 CaCO3、 Ca（OH）2、 CaO＋Ca（OH）2和 CaO＋CaCO3；因素 C：0.95 ∶1、1 ∶1、1.05 ∶1、 1.1 ∶1和1.15 ∶1， 選用 L25（56）正交表，其中4、5、6為空列，共進(jìn)行25次試驗。按照正交表計算固硫劑的量，都以10 g煤樣為計算基準(zhǔn)計算所需固硫劑的量（混合固硫劑中CaO＋Ca（OH）2和 CaO＋CaCO3以 7 ∶3進(jìn)行混合）， 并將固硫劑按照計算好的量稱量（稱量精確至±0.0002 g），然后將煤樣和固硫劑充分混合（以下簡稱混合樣）備用。

首先，將混合樣用快灰法成灰（按照國標(biāo)GB／T 212—2008執(zhí)行）并計算出灰分；其次，將灰樣磨細(xì)，為測灰中的硫做好準(zhǔn)備；最后，用庫倫滴定法分別測原煤的全硫和煤灰中硫質(zhì)量分?jǐn)?shù)。試驗結(jié)果如表1所示。

表1 正交試驗結(jié)果

2 數(shù)據(jù)處理

按照陜西省地方標(biāo)準(zhǔn)DB 61／350—2004計算固硫率Rs，固硫率的計算公式如式（1）所示：

式中：Rs為固硫率，%； Sa，ad為空氣干燥基煤灰中硫的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，%；St，ad為空氣干燥基煤中全硫的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，%；Aad為空氣干燥基煤的灰分，%。

在完成極差分析和方差分析的基礎(chǔ)上，對試驗其他結(jié)果（灰分、灰中硫質(zhì)量分?jǐn)?shù)、原煤與固硫劑混合物全硫）采用不同方法進(jìn)行處理。

2.1 多元線性回歸

通過多元回歸分析（表2）可求出試驗指標(biāo)與多個試驗因素之間的近似函數(shù)關(guān)系。多元回歸方程如式（2）：

式中：Y為固硫率，%；X1為灰分，%；X2為灰中硫質(zhì)量分?jǐn)?shù)，%；X3為混合樣全硫質(zhì)量分?jǐn)?shù)，%。

偏回歸系數(shù)（無常數(shù)項）為：0.50708、1.158、0.053781，可知偏回歸系數(shù)，都不為零，可以看出X2的系數(shù)最大。

表2 多元線性回歸方差分析結(jié)果

通常取α＝0.05時，若試驗結(jié)果F值大于Fα，則在 “顯著性”一欄中標(biāo)上 “顯著”；當(dāng)取α＝0.01時，若試驗結(jié)果F值大于Fα，則在 “顯著性”一欄中標(biāo)上 “高度顯著”。查F分布表可得Fα的值。

通過方差分析可知：灰分及混合樣全硫含量對固硫率的影響 “不顯著”，灰中硫質(zhì)量分?jǐn)?shù)顯著性為 “顯著”。因為有兩個變量不顯著，考慮到回歸系數(shù)間存在著相關(guān)關(guān)系，故不能將這些變化量全部剔除，要一個一個除去F值最小的不顯著變量重新回歸，再次一一檢驗。

2.2 逐步回歸

通過多元回歸發(fā)現(xiàn)，只有灰中硫質(zhì)量分?jǐn)?shù)對固硫率影響為 “顯著”，故而進(jìn)行逐步回歸，剔除影響小的變量，使方程在滿足精確度的基礎(chǔ)上更為簡單。逐步回歸方程如式（3）所示：

如表3所示，逐步回歸中自動剔除了灰分和混合物全硫質(zhì)量分?jǐn)?shù)兩個不顯著變量，與多元回歸結(jié)果一致。

2.3 多項式回歸

經(jīng)過多元回歸與逐步回歸可知，灰中硫質(zhì)量分?jǐn)?shù)是影響固硫率最主要的因素，逐步回歸方程是一元線性方程，計算結(jié)果誤差可能比較大，為了減少誤差，進(jìn)行多項式回歸（表4）。圖1為3次多項式回歸曲線，多項式回歸方程如式（4）所示：

表3 逐步回歸方差分析結(jié)果

表4 多項式回歸方差分析結(jié)果

多項式回歸時，回歸次數(shù)是非常關(guān)鍵的，在足以解釋自變量和因變量關(guān)系的前提下，次數(shù)應(yīng)該是越少越好。由于該組實驗數(shù)據(jù)有些偏差較大，使用高次多項式回歸誤差更大。通過方差分析選用3次多項式進(jìn)行回歸處理。圖1中實測點幾乎緊靠在擬合曲線的兩側(cè)，只有兩個點偏離擬合曲線較遠(yuǎn)。由方差分析表中數(shù)據(jù)可知：F比遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于Fα值，顯著性為 “高度顯著”。

3 結(jié)果與討論

為了進(jìn)一步分析回歸效果，對3種回歸方法進(jìn)行誤差分析。文中采用兩種方法進(jìn)行分析：①分別計算3種方法的平均相對誤差；②通過視圖直觀顯示誤差大小。

圖1 3次多項式回歸曲線

表5為3種回歸計算值與實測值誤差分析，表中顯示3種方法平均相對誤差均在10%以內(nèi)，其中多元線性回歸及逐步回歸誤差較大，而3次多項式回歸最?。?.92%）。

表5 3種方法回歸誤差分析

圖2至圖4為3種方法的立體切片圖。切片功能為將三維表示的數(shù)據(jù)通過對圖形的線型、立面、灰度、渲染、光線、視角等的控制，形象表現(xiàn)數(shù)據(jù)四維特性。

圖2 多元線性回歸立體切片示意

文中分別在x（15， 30）、y（1， 3）、z（0.7，1.3）處進(jìn)行切片，通過右側(cè)灰度漸變條（colorbar）可以直觀看出多元線性回歸和逐步回歸的灰度變化范圍特別寬，而多項式回歸的灰度變化很窄。即灰度變化范圍越寬意味著誤差很大，所以從圖中也可以看出多項式回歸誤差最小。

圖3 逐步回歸立體切片示意

圖4 3次多項式回歸立體切片示意

4 結(jié) 論

（1）多元線性回歸得出灰分及混合樣全硫含量對固硫率的影響 “不顯著”，而灰中硫含量的影響最大。

（2）采用逐步回歸剔除對固硫率影響可以忽略的變量，結(jié)果只有灰中硫質(zhì)量分?jǐn)?shù)有影響，其他兩個變量全部剔除，與多元線性回歸分析結(jié)果一致。

（3）在完成多元線性及逐步回歸基礎(chǔ)上為進(jìn)一步減小誤差，對灰中硫質(zhì)量分?jǐn)?shù)與固硫率進(jìn)行多項式回歸，通過方差分析確定為3次多項式回歸。

（4）對多元線性回歸、逐步回歸及3次多項式回歸進(jìn)行誤差判別，3種方法回歸計算值與實測值的平均相對誤差均在10%以內(nèi)，其中3次多項式誤差最小，為4.92%。

（5）對3種回歸方法計算結(jié)果繪制三維立體圖，并對立體圖進(jìn)行切片，實現(xiàn)數(shù)據(jù)四維特性，從圖中灰度漸變條中灰度變化的寬窄亦可看出多項式回歸灰度變化范圍較窄，說明回歸誤差最小。