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申请/专利权人：山西格盟中美清洁能源研发中心有限公司;中国矿业大学

摘要：本发明公开了一种基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法，首先建立煤灰矿物相组成子模型，利用高温下化学组分相互反应产生的吉布斯自由能变化，建立线性规划问题，建立求解指定温度下煤灰矿物相组成的预测模型，并对此模型的一致性进行检验；在矿物相组成子模型的基础上，建立灰熔点预测子模型；建立神经网络模型，对神经网络的各项训练参数进行调校，并采用迭代算法进一步加强预测模型的预测精度，同时加入修正值，用以表示煤灰中次要元素对煤灰熔融性的影响，最后对所建立的模型的精确度和可靠性进行分析，确立预测结果精确性指标，并与支持向量机预测方式的预测结果进行比较。本发明建立的模型具有较高的可靠性。

主权项：1.一种基于矿物相与神经网络复合模型预测煤灰熔融温度的方法，其特征在于，包括以下步骤：1收集某一煤种在温度T下的XRD图谱，从而得到此温度下煤灰矿物相实际组成；2将硅、铝、铁、钙、镁五种元素在煤灰中的含量以及温度T作为影响煤灰-矿物相预测子模型的参数；使用热力学方法，利用高温下化学组分相互反应产生的吉布斯自由能变化，建立线性规划问题，再使用Matlab工具，建立求解指定温度T下的煤灰-矿物相组成预测子模型；3向煤灰-矿物相组成预测子模型中输入硅、铝、铁、钙、镁的含量以及温度T，预测出在此温度下的矿物相组成；4将预测出的矿物相组成与实际组成对比，验证煤灰-矿物相组成预测子模型的准确性；5将煤灰-矿物相组成预测子模型的输出数据作为下一个煤灰-灰熔点预测子模型的输入参数，同时还需设置的参数有：流动温度的最大值Tmax与最小值Tmin以及最大容忍温差ΔTb；6利用BP神经网络，建立煤灰-灰熔点预测子模型；7收集煤灰的原始数据，所述原始数据包括K2O、Na2O、SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、SO3、TiO2、MnO2的含量，以及煤灰的变形温度DT、软化温度ST、半球温度HT、流动温度FT，建立煤灰数据库；采用部分真实煤灰数据对煤灰-灰熔点预测子模型进行训练，同时用另一部分真实煤灰数据做模拟，验证模型的精确性；8引入修正值，对Ti和NaK元素对模型的影响进行修正，修正公式如下： 式中，θ1、θ2分别代表Ti、Na+K的质量分数，wiθi代表指定元素在温度T下对熔融温度的修正值；再使神经网络的训练反复引入修正值，以摆脱修正值对其的预测影响，同时反复求解新的修正值关系式，从而使整个预测模型精确化；9分析煤灰-灰熔点预测子模型预测煤灰数据的精确度，检验模型预测精度。

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