文｜汇锦数能-掌上煤焦
炼焦配煤优化系统由以下4个单元组成（见下图），上两期已对配煤系统的基本思想与煤场管理系统的两个部分进行了介绍，这次我们将详细介绍焦炭质量预测系统。
焦炭质量预测系统是通过对焦化厂生产历史数据进行逐步回归分析，得出焦炭质量与各单种煤质量参数之间的相关关系，建立焦炭质量预测模型和回归方程。
焦炭质量的预测方法很多，目前大致分为两类。一是根据煤的宏观分析值(A、S、V、G、X、Y、a、b等)预测焦炭质量，适用于煤源稳定的焦化厂。该方法所需时间短，成本低，简单易操作；
二是根据煤的岩相分析(R—max、I等)预测焦炭质量，适用于煤源不稳、混煤现象严重的焦化。该方法所需时间长、成本高、较复杂，不易操作。
不管是哪种焦炭质量预测方法，都是在煤质参数和焦炭质量指标之间寻找定性和定量的关系，确定煤质参数和焦炭质量指标之间的相关数据模型和回归方程，在获得大量数据后通过回归分析进行焦炭质量预测或根据焦炭质量计算各种不同的配煤比。
在实际应用中，影响焦炭质量的可测因素很多，例如配合煤质量M、V、S、X、Y、G、R—max、a、b等；配合煤的粉碎粒度；炼焦最终温度；煤的堆密度等。
这些因素分别对焦炭的M40、M10、S、A、V、CRI、CSR等指标有不同程度的影响，相关性参差不齐。焦炭质量预测系统是从诸因素中分别找出对应焦炭每一项指标影响最大的几个主要因素，通过观察数据散点图，大致可以看出哪些因素可能呈线性关系影响焦炭质量；哪些因素可能呈非线性关系影响焦炭质量。对于非线性关系，可以通过变量变换，变成线性关系进行处理。
在实际回归分析中，我们采用逐步最优回归处理、其基本思想是依次拟合一系列回归方程，后一个回归方程是在前一个方程的基础上增加或剔除一个自变量，增加或剔除某个自变量的准则是用残差平方和的增减来衡量。本系统中采用偏F检验统计量来确定某个自变量的增减。增减迭代应直至回归模型中已再无自变量可增加或可剔除为止。
下表为某焦化厂不同生产时期的生产数据，用逐步回归法分别得到了下列回归方程（表1）：
由表1数据看出,回归效果显著，除M10稍差外，其余都具有指导生产的作用。
资料来源：刘洪春、徐海平等《燃料与化工》2005年
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