基于雙能γ射線的煤炭灰分測量模型及其應(yīng)用*

程 棟，滕召勝，黎福海，代 揚(yáng)

(湖南大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院，湖南 長沙 410082)

近年來隨著清潔煤技術(shù)在全球范圍內(nèi)的廣泛使用和發(fā)展，煤炭質(zhì)量和煤炭灰分含量檢測技術(shù)在煤炭冶金領(lǐng)域得到非常重要的應(yīng)用[1].對(duì)于鋼鐵企業(yè)，煤炭中的灰分每增加1%，將導(dǎo)致煉鐵時(shí)焦比增加2%～2.5%，高爐單產(chǎn)降低2.5%～3%，爐渣增加2.7%～2.9%[2].因此，對(duì)于鋼鐵企業(yè)和電廠而言，控制采購和生產(chǎn)時(shí)煤炭中的灰分含量成為降低能耗以及提高經(jīng)濟(jì)效益的重要手段.

煤炭是由可燃燒物質(zhì)和不可燃燒物質(zhì)兩大部分組成，其中可燃燒部分包括C，H，O，N，S等(低Z元素)，以C為主，不可燃燒部分為灰分，包括Ca，Mg，Al，Si，F(xiàn)e等(高Z元素)[3-5].當(dāng)前，煤炭灰分的測定方法主要包括灼燒稱重法、輻射測量法、天然放射性方法、光電式測灰法和圖像處理測灰法等，相比傳統(tǒng)的灼燒稱重法以及其他測量方法，輻射測量法中的雙能量γ射線透射法的測量精度高，受物料的形狀、厚度、粒度、堆密度等因素影響小，性能價(jià)格比高，安全性能好，易于推廣，是目前應(yīng)用最廣泛的煤炭灰分檢測技術(shù)[6-8].

本文基于雙能γ射線透射法的基本工作原理，研究雙能γ射線透射法在煤炭實(shí)際生產(chǎn)過程的應(yīng)用，針對(duì)煤炭中灰分化學(xué)組分影響煤炭灰分檢測結(jié)果，造成檢測誤差波動(dòng)大的問題，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部逼近能力，建立了擬合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型雙能γ射線煤炭灰分檢測模型，從而有效解決傳統(tǒng)雙能γ透射法誤差波動(dòng)大的問題，并通過對(duì)比灼燒稱重法和傳統(tǒng)雙能γ測量方法的測量結(jié)果，驗(yàn)證了該模型的合理性.此外，利用X-射線熒光光譜分析法(XRF)對(duì)煤炭的灰分進(jìn)行檢測，得到煤炭灰分的化學(xué)組分，通過對(duì)比分析煤炭灰分含量和灰分組成成分的關(guān)系，分析灰分中的不同組分對(duì)傳統(tǒng)雙能γ射線透射法灰分測量結(jié)果的影響.

1 基于雙能γ射線的煤炭灰分測量模型

1.1 雙能γ射線煤炭探測系統(tǒng)

利用雙能γ射線測量煤炭灰分的依據(jù)是γ射線與物質(zhì)作用僅與物質(zhì)中元素的種類和各自的含量有關(guān)，而與元素組成的化合物分子種類無關(guān)[9].在低能γ射線的照射下，煤炭中硅、鋁等“高Z元素”原子的光電效應(yīng)截面比碳等“低Z元素”的相應(yīng)截面要大得多，而前者的散射截面卻比后者小[10-11].

對(duì)于不同能量的γ射線，吸收物不同則衰減率不同.低能γ241Am射線穿過煤炭時(shí)，射線對(duì)灰分變化敏感，煤炭灰分對(duì)射線衰減的影響大，射線通過煤樣的衰減率與煤炭堆積厚度以及灰分含量有關(guān).中能γ137Cs射線穿過固定灰分范圍內(nèi)的煤炭時(shí)，灰分對(duì)其衰減的影響較小，煤炭中灰分在固定范圍內(nèi)變化時(shí)，中能γ137Cs射線通過煤炭的衰減率可近似認(rèn)為不變，射線的衰減量取決于煤炭厚度.因此，測量雙能γ射線的衰減率可計(jì)算出堆積厚度隨機(jī)變化的煤炭的灰分含量.

雙能γ射線探測系統(tǒng)主要由射源、NaI探測器、MCA多頻道分析儀、控制主板以及終端輸出顯示組成，如圖1[1]所示.其中閃爍探測器測得的雙能γ射線混合能譜，如圖2[12]所示，采用的NaI閃爍探測器具有時(shí)間響應(yīng)快、能量分辨率高等特點(diǎn)，在測量241Am和137Cs的混合γ射線時(shí)，容易把兩者甄別出來.

圖1 煤質(zhì)探測系統(tǒng)示意圖

幅度/V

1.2 基于雙能γ射線的煤炭灰分測量模型

γ能量射線穿越煤層后，其強(qiáng)度按照指數(shù)規(guī)律衰減[4]，即

I=I0exp (-μ·ρd)+Ib

(1)

式中I為衰減后γ射線的強(qiáng)度；I0為初始γ射線的強(qiáng)度；Ib為固定裝置吸收的射線強(qiáng)度，其值為常數(shù)，且Ib<

對(duì)于低能γ241Am射線和中能γ137Cs射線來說，可得到二者通過煤層的衰減率為[7-8]：

(2)

(3)

式中i=1表示低能γ241Am射線，i=2表示中能γ137Cs射線；K為γ射線衰減率.

根據(jù)式(3)聯(lián)合低能γ241Am射線和中能γ137Cs射線的吸收率可得到二者的比例系數(shù)R[7-8]：

(4)

早前的研究[1-2]表明煤炭灰分含量A與其對(duì)γ射線的質(zhì)量吸收系數(shù)和之間存在一種線性關(guān)系：

A=a+bR

(5)

式中a和b是常量，其值取決于所檢測煤質(zhì)的種類.

對(duì)于不同種類的煤質(zhì)而言，傳統(tǒng)的雙能γ射線透射法是利用γ射線探測系統(tǒng)得到雙能γ射線吸收系數(shù)比R，并通過傳統(tǒng)灼燒稱重法檢測多組煤樣得到各組煤樣的灰分含量，從而擬合試驗(yàn)數(shù)據(jù)和測量數(shù)據(jù)得到a和b的確定值.

此外，可以通過煤炭中“高Z元素”和“低Z元素”對(duì)241Am低能窄束γ射線質(zhì)量衰減系數(shù)計(jì)算得出a和b的確定值[7].煤質(zhì)的總質(zhì)量吸收系數(shù)μ1可通過煤中第j類元素的質(zhì)量吸收系數(shù)μj及其百分含量Cj按下式計(jì)算得出：

(6)

若將煤作為可燃物質(zhì)和不可燃物質(zhì)組成的二元模型，式(5)可簡化為[7]：

μ1=μHCH+μLCL

(7)

且

CH+CL=1

(8)

式中下標(biāo)H和L分別表示煤炭中的可燃物質(zhì)和不可燃礦物質(zhì).

聯(lián)立式(7)，式(8)和式(4)可知：

(9)

早前的研究表明A=2CH，因此式(5)中的a和b可表示為：

(10)

(11)

式中μH和μL分別為煤炭中的“高Z元素”和“低Z元素”對(duì)241Am低能窄束γ射線質(zhì)量衰減系數(shù).

1.3 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙能γ射線的煤炭灰分測量模型

上述兩種方法得到的煤炭灰分線性關(guān)系方程雖然能較為準(zhǔn)確地測量煤炭中的灰分含量，但由于其測量結(jié)果容易受到煤炭灰分組成成分等因素的影響，且其誤差波動(dòng)大，難以滿足生產(chǎn)需要.

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理非線性、模糊性的信息識(shí)別上有很大的優(yōu)越性，其通過對(duì)目標(biāo)系統(tǒng)的響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，不斷提高擬合的精度.為了提高雙能γ射線的煤炭灰分測量結(jié)果的精度，針對(duì)煤炭種類在鋼鐵企業(yè)和電廠變化周期較頻繁的情況，本文采用模糊組分模式識(shí)別方法來實(shí)現(xiàn)煤炭灰分的準(zhǔn)確測量，同時(shí)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于模糊系統(tǒng)，從而克服單純模糊方法自學(xué)習(xí)能力較弱的問題，圖3所示為本文建立的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)煤炭灰分測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖.

圖3 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)煤炭灰分測量示意圖

本文建立的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙能γ射線的煤炭灰分測量方法的FNN模型如圖4所示.系統(tǒng)輸入的固有特征向量集為{R,I1/I2},由試湊法和經(jīng)驗(yàn)法確定其模糊分割數(shù)分別為：m1=2，m2=3，同時(shí)選擇煤灰分含量作為網(wǎng)絡(luò)的模糊輸出.

圖4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖中第1層為輸入層，該層的各結(jié)點(diǎn)直接與輸入向量的各分量xi連接，它起著將輸入值x傳送到下一層的作用.

(12)

式中cij和σij分別表示隸屬度函數(shù)的中心值和寬度.

第3層為推理層，其中每個(gè)結(jié)點(diǎn)代表一條模糊規(guī)則.

(13)

第4層為輸出層，此系統(tǒng)的輸入輸出關(guān)系為

(14)

式中ωj實(shí)際上也就是該層的連接權(quán).

網(wǎng)絡(luò)模型中需要學(xué)習(xí)的參數(shù)主要是最后一層的連接權(quán)ωj(j=1,2,…,m)，以及第2層的隸屬度函數(shù)的中心值cij和σij(i=1,2 ,…,n;j=1,2,…,mi).

這里采用誤差代價(jià)函數(shù)來調(diào)整參數(shù)的學(xué)習(xí)算法.

(15)

式中yid為對(duì)應(yīng)xi的期望輸出.

2 基于雙能γ射線的煤炭灰分測量模型應(yīng)用

2.1 基于雙能γ射線的煤炭灰分測量

為了驗(yàn)證基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙能γ射線的煤炭灰分測量模型測量的準(zhǔn)確性，本文將對(duì)比傳統(tǒng)雙能γ射線透射法與基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙能γ射線測量法測量煤炭灰分的檢測結(jié)果.

試驗(yàn)選用內(nèi)蒙古某煤礦出產(chǎn)的煤炭作為研究對(duì)象，其灰分含量為1%～37%.為了保證標(biāo)定煤質(zhì)的測量結(jié)果具有代表性，在總體煤堆中的不同區(qū)域隨機(jī)選取24組試驗(yàn)煤樣.首先，利用雙能γ射線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)獲得各組煤樣低能和中能的總質(zhì)量吸收系數(shù)μ1和μ2，從而得到比例系數(shù)R的值；然后，利用傳統(tǒng)的灼燒稱重法對(duì)其進(jìn)行灰分檢測，表1所示為試驗(yàn)檢測得到的各組煤樣R值以及通過傳統(tǒng)灰分試驗(yàn)獲得的煤炭Acon結(jié)果.

表1 煤質(zhì)吸收系數(shù)比例R和灼燒稱重法灰分檢測結(jié)果對(duì)比

從表1可知煤灰分含量Acon和R存在著明顯的線性關(guān)系.利用最小二乘法對(duì)表1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得到Acon和R的關(guān)系

Acon=-132.853 4+84.723 1R

(16)

其中，截距a=-132.853 4，斜率b=84.723 1，其相關(guān)系數(shù)為0.997 4，標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.492 7，擬合的方程如圖5所示.從圖5中可以看出，通過擬合曲線計(jì)算的煤炭灰分值與傳統(tǒng)方法的測量值之間誤差較小，誤差在3%左右浮動(dòng)，說明擬合線性方程能在一定誤差范圍內(nèi)很好地表示煤炭中灰分含量與雙能γ射線質(zhì)量吸收系數(shù)比例值R之間的關(guān)系.

煤質(zhì)的質(zhì)量吸收系數(shù)比例R

為了驗(yàn)證了本文建立的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙能γ射線的煤炭灰分測量模型的合理性，對(duì)傳統(tǒng)雙能γ射線檢測儀器中的控制主板進(jìn)行相應(yīng)修正，將所建立的新型煤炭灰分檢測模型應(yīng)用于控制主板.在試驗(yàn)用煤的不同煤層中隨機(jī)選取16組煤樣，利用兩種雙能γ射線測量方法分別為其中的8組煤樣進(jìn)行灰分檢測，然后采用灼燒稱重法對(duì)已檢測的煤樣進(jìn)行傳統(tǒng)灰分測量，從而驗(yàn)證兩種雙能γ射線測量方法的檢測精度.

表2所示為傳統(tǒng)的雙能γ射線透射法和灼燒稱重法的灰分試驗(yàn)測量結(jié)果對(duì)比，從中可知雙能γ射線透射法的灰分測量結(jié)果誤差主要集中在3%左右，但是對(duì)于灰分含量較低的煤炭(5.55%和4.34%)，傳統(tǒng)的雙能γ射線透射法的檢測精度偏離了誤差的正常范圍，分別達(dá)到為8.29%和12.44%.這主要是因?yàn)槊嘿|(zhì)灰分的組成成分會(huì)影響雙能γ透射法的測量精度，且煤質(zhì)中灰分含量越低，灰分組成的檢測結(jié)果的影響越大[13].

表2 傳統(tǒng)雙能γ射線透射法煤質(zhì)灰分測量精度

表3所示為基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙能γ射線煤炭灰分測量結(jié)果與灼燒稱重法的灰分測量結(jié)果的對(duì)比，從中可以看出，本文建立的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雙能γ測量方法的灰分測量結(jié)果誤差都小于1%，其平均誤差為0.72%，且對(duì)于不同灰分含量的煤炭，其測量誤差波動(dòng)小，小于0.5%.

表3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雙能γ射線煤質(zhì)灰分測量精度

綜上所述，相比于傳統(tǒng)雙能γ射線透射法，本文建立的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙能γ射線煤炭灰分測量模型的檢測精度更高，且該方法減少了煤質(zhì)灰分組成對(duì)測量結(jié)果精度的影響，其測量精度不受煤炭中灰分含量的影響.

2.2 雙能γ射線透射法誤差分析

為了驗(yàn)證煤中灰分組成成分對(duì)雙能γ透射法灰分測量精度的影響，本文采用X-射線熒光光譜分析法(XRF)分析試驗(yàn)煤炭灰分組成成分及其含量，并對(duì)比煤中灰分含量的變化情況，分析煤炭灰分中的不同組分與煤炭灰分含量之間的相對(duì)關(guān)系.表4為第一次試驗(yàn)中24組試驗(yàn)用煤通過傳統(tǒng)灼燒稱重法試驗(yàn)后殘留的煤炭灰分的化學(xué)組成成分及其所占比重，其中R2O表示Na2O和K2O的混合物質(zhì)，M表示Sr，Zr，Ba，V，Au，Ga以及La等重金屬單質(zhì).

表4 灰分組成成分及其比重

從表4中可知，試驗(yàn)煤炭燃燒后的灰分主要是Si，Al，Mg，Ca，F(xiàn)e，Ti等物質(zhì)的氧化物以及鹽類，這些物質(zhì)在煤中的含量及比重是決定煤灰分含量的關(guān)鍵.其中Si，Al的氧化物占灰分總比重的80%以上，而Mg，Ca，F(xiàn)e的氧化物在灰分中也占有一定的比例.早期的研究表明煤炭灰分中的Fe2O3含量對(duì)雙能γ射線透射法的檢測精度影響很大，特別在煤炭灰分含量少的情況下，F(xiàn)e2O3變化引起的測量誤差值隨著煤炭中灰分含量的減少而增加[13-14]，因而可以確定表2中灰分含量較小的兩組煤炭檢測結(jié)果誤差值超出正常范圍是由于煤炭灰分組成成分引起的.

表5為6組不同煤炭灰分的組成成分及其比重與煤炭灰分含量的對(duì)比關(guān)系，分析二者之間的關(guān)系可以看出隨著煤炭灰分含量的增加，SiO2，Al2O3，TiO2以及R2O等的比重也隨之線性遞增，如圖6所示.而其他灰分組成成分與煤炭灰分含量之間無線性關(guān)系，如圖7所示，從而進(jìn)一步驗(yàn)證了煤炭灰分的組成成分對(duì)雙能γ射線透射法測量結(jié)果的影響.

表5 煤質(zhì)灰分含量與灰分組成成分對(duì)比關(guān)系

煤質(zhì)灰分含量/%

從圖7中可以看出，隨著煤炭灰分含量的增加，灰分中Fe2O3，CaO，MgO以及SO3等的含量并沒有出現(xiàn)線性的變化，且沒有任何的變化規(guī)律，因此可知，煤炭中Mg，Ca，F(xiàn)e以及S元素的含量對(duì)傳統(tǒng)的雙能γ射線透射法的檢測結(jié)果有很大的影響.這主要是因?yàn)榱蛩猁}物質(zhì)在高溫燃燒環(huán)境下容易分解，部分硫酸鹽會(huì)分解為氧化物和SO2氣體， SO2會(huì)隨著燃?xì)馀懦?，而Fe2O3，CaO和MgO在高溫燃燒環(huán)境下容易和燃燒產(chǎn)物發(fā)生化學(xué)反應(yīng)影響其在煤炭灰分中的比重.

因此，當(dāng)煤炭中Fe，Ca，Mg以及S元素的含量比較高時(shí)，傳統(tǒng)的雙能γ射線透射法測量煤炭灰分含量的誤差會(huì)超過可接受范圍，使得雙能γ射線透射法在煤炭灰分測量中受到很大的限制，而本文建立的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙能γ射線的煤炭灰分測量技術(shù)能有效解決灰分組成成分對(duì)測量結(jié)果的影響，且其測量精度更高.

煤質(zhì)中灰分含量/%

3 結(jié) 論

1)利用傳統(tǒng)的雙能γ射線測量方法測量了煤炭中灰分含量，并和傳統(tǒng)灼燒稱重法的煤炭灰分檢測結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，試驗(yàn)結(jié)果表明傳統(tǒng)的雙能γ射線透射法能在一定范圍內(nèi)較好地檢測煤質(zhì)中的灰分含量，但煤炭灰分的組成成分會(huì)影響雙能γ透射法的測量精度.

2)針對(duì)傳統(tǒng)的雙能γ射線測量方法測量誤差偏大以及測量不穩(wěn)定的問題，建立基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙能γ射線的煤炭灰分測量模型，并利用該模型進(jìn)行了試驗(yàn)測量．測量結(jié)果顯示相比于傳統(tǒng)的雙能γ射線測量方法3%的誤差，新建測量模型的測量誤差小于1%，且有效解決了煤炭中灰分元素對(duì)測量結(jié)果的影響.

3)利用X-射線熒光光譜分析法(XRF)分析煤炭灰分組成成分及其含量對(duì)煤炭灰分測量的影響，煤炭中Fe，Ca，Mg和S元素的含量會(huì)影響傳統(tǒng)雙能γ射線測量法的檢測精度，其成分含量波動(dòng)越大，檢測結(jié)果誤差也越大.

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