以五种炼焦煤和44组配合煤为研究对象,在40 kg小焦炉环境下完成煤杯炼焦实验,以煤全组分分离所获得的煤重质组、密中质组和疏中质组收率YHC、YDMC、YLMC及反映煤中氢键缔合情况和脂肪链长短或支链化程度的红外光谱参数I3、I4为主要指标,通过BP神经网络分析方法建立了焦炭质量预测模型,并讨论了模型的特点,分析了新模型下的成焦机理.结果表明,使用新的煤组成结构参数预测焦炭质量具有一定优势,成焦率(CR)、显微强度(MSI)、粒焦反应性(PRI)和反应后强度(PSR)的预测值和实测值有较好一致性,对y=x的拟合相关系数分别达到0.986、0.982、0.956和0.926.模型对CR、MSI和PRI的预测效果较好,九个预测样本的平均偏差分别为0.53％、1.58％和1.28％;但对反应后强度PSR预测效果较差,平均偏差在12.22％.研究结果为建立炼焦配煤新方法提供了良好基础.
炼焦配煤 焦炭质量 预测模型 BP神经网络 成焦机理