基于BP神经网络的富油煤焦油产率预测.pdf
《基于BP神经网络的富油煤焦油产率预测.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于BP神经网络的富油煤焦油产率预测.pdf(4页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、第 69 卷增刊 1Vol.69Supp.12023 年6 月Jun.,2023地质论评GEOLOGICALREVIEW569基于 BP 神经网络的富油煤焦油产率预测一王昌建1),乔军伟1,2,3)1)西安科技大学地质与环境学院,西安,710054;2)西安科技大学 煤炭绿色开采地质研究院,西安,710054;3)西安科技大学 陕西省煤炭绿色开发地质保障重点实验室,西安,710054注:本文为陕西煤业化工集团有限责任公司科学技术研究计划项目(编号:2021SMHKJ-A-J-07-02)的成果。收稿日期:2023-04-10;改回日期:2023-04-30;责任编辑:潘静。DOI:10.165
2、09/j.georeview.2023.s1.250作者简介:王昌建,男,1998 年生,硕士研究生在读,资源与环境专业;Email:。通讯作者:乔军伟,男,1985 年生,博士,副教授,煤地质学专业;Email:。关键词:关键词:富油煤;焦油产率预测;BP 神经网络我国的资源禀赋特征为“缺油、少气、相对富煤”,紧张的油气供应形势促进了煤制油行业的发展。矿产资源工业要求手册(2014 修订版)将在格金干馏试验条件下焦油产率小于 7%的煤称为含油煤,焦油产率在 7%12%的煤称为富油煤、大于12%为高油煤。我国煤炭资源保有储量中超过半数属于高油、富油煤,但是有超过 80%的煤炭直接作为燃料,只有
3、不到十分之一的煤炭为化工行业所用。绝大多数高油、富油煤直接燃烧,造成了资源极大的浪费(邹卓等,2022),富油煤是集煤、油、气属性于一体的煤基油气资源(赵文智等,2023),受限于煤炭地质勘查对富油煤的认识不足,以往的地质勘查只对极少量的煤样开展了焦油产率测试,大大限制了对富油煤富油性的研究,严重制约了富油煤规模化的开发和利用。要摸清富油煤富油性的分布特征和变化规律,焦油产率值是不可或缺的重要指标。各煤炭企业、科研单位在日常分析化验中,通常只根据 GB/T13412007煤的格金低温干馏试验方法测定煤的焦油产率,由于以往钻探样品大多丢失,重新开展样品的焦油产率测试已不现实。各煤质指标与焦油产率
4、均有一定相关性,一般而言,挥发分产率、氢元素含量越高,煤的焦油产率越高(师庆民等,2022),因此,依据相关的煤质指标来预测焦油产率具是可行性的。随着科技进步,机器学习的方法越来越多的应用到煤炭行业(周永章等,2021),BP 神经网络算法可以挖掘各种非线性煤质数据间的关系来预测焦油产率。基于此,本文以曹家滩矿2-2煤层两个工作面的煤质测试数据为基础,利用BP 神经网络算法建立富油煤的焦油产率的预测模型,实现以往测试数据的充分利用,进而为富油煤低温干馏这一清洁利用方向提供理论依据。1研究区概况1.1曹家滩井田地质概况曹家滩煤矿位于鄂尔多斯高原东北部,行政区划隶属榆林市榆阳区金鸡滩乡和大河塔乡及
5、神木县大保当镇管辖。曹家滩矿井内大部分地区被风积沙所覆盖,部分地段有第四系黄土及新近系红土出露。据钻孔揭露及地质填图资料,区内地层由老至新依次有:三叠系上统永坪组(T3y),侏罗系下统富县组(J1f),中统延安组(J2y)、直罗组(J2z)、安定组(J2a)、新近系上新统保德组(N2b)、第四系中更新统离石组(Q2l)、上更新统萨拉乌素组(Q3s)、全新统风积沙(Q4eol)。井田地层总体为走向 NE,倾向 NW,倾角不足 1的单斜构造,各煤层均显示存在宽缓的波状起伏。侏罗系中统延安组是曹家滩矿井内的含煤地层,其中主要可采煤层 5层,分别为 2-2上、2-2(2-2下)、3-1、4-3、5-3
6、(5-3上)煤层。1.2曹家滩井田煤质特征曹家滩矿井目前正在开采的煤层为 2-2煤层,本次采集的样品主要集中在曹家滩矿井 2-2煤层回采工作面、掘进巷道及在采工作面。工业分析测试结果显示,2-2煤层水分(Mad)含量一般介于4.16%9.49%之间,平均值为 6.38%,其中以 4%7%为主。灰分(Ad)产率一般介于 2.44%21.73%之地质论评 2023 年 69 卷增刊 1570间,平均值为 8.88%,以特低灰煤为主,极少数为低灰煤。挥发分(Vdaf)产率介于 31.7%45.6%之间,平均为 38.06%,属于中高高挥特高发分烟煤。固定碳(FCad)含量一般介于 40.03%60.
7、53%之间,平均值为 52.86%。元素分析测试结果显示,碳元素含量主要介于 74.09%83.4%之间,平均值为 81.08%;氢元素含量主要介于 3.51%5.26%之间,平均值为 4.45%。各个煤质指标的统计学数据以及和焦油产率间的相关系数如下表(表 1)。2焦油产率预测模型构建与评价2.1数据预处理数据预处理是建立机器学习模型至关重要的一步,在样本数量不是足够大的情况下带入异常值对所建立模型的准确性影响是巨大的。将在曹家滩矿井 2-2煤层回采工作面、掘进巷道及在采工作面采集的样品编号记录后密封包装,及时运回实验室按照对应国标开展煤质测试分析。依据经验检查样本数据的合理性,共得到 52
8、 条包括水分、灰分、挥发分、固定碳、干燥基高位发热量、全硫、H 元素含量、C 元素含量 8 项煤质指标的数据。对于 BP 神经网络算法来说,使输入数据以同等量级出现可以提高算法的收敛能力,因此数据标准化是非常重要预处理过程,共有 52 个样品,每个样品测量了 8 项指标(变量),得出如下原始数据矩阵:111212122212mmijnnnmxxxxxxXxxxx(1)i=1,2,n(样品个数,n=52)j=1,2,m(变量个数,m=8)ijX表示第 i 个样品、第 j 个变量的观测值。设变换后的数据记为ijZ,则:(x)/(1,2,1,2,)ijjjijzxsin jm(2)js为第 j 个煤
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 BP 神经网络 煤焦油 预测
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。