熟料与水泥预测公式

熟料与水泥预测公式 根据熟料化学成分用Excel回归分析预测熟料28d抗压强度 (作者:佚名 本信息发布于2008年04月26日，共有124人浏览) [字体:大 中 小] 随着生产规模的扩大，现代化水泥生产各过程的连续性已越来越强，采用物理检验的手段需要24h 以上方能确定1d强度，不能保证根据熟料强度变化及时对水泥配比进行调整，从而增大了出磨水泥强度的 偏差。解决办法除加强质量管理，尽可能增加入磨熟料的质量稳定性外，实践证明，根据化学分析结 果来快速准确地预测熟料强度，进而指导水泥配比的调整，也是一个行之有效的手段。这方面的预测公式 很多，大都是各自根据本厂的实际生产情况用统计手段得出，适用性并不强，且随着时间及生产过程 的变化，亦需要重新对公式进行总结、修正方可使用，计算较复杂，不便于用来指导生产。用Microsoft Excel 程序中附带的回归分析工具，采用多元线性回归方法，可以很方便地总结出由化学分析结果来预测熟料28d 抗压强度的公式。 1收集数据并建立多元线性回归的数学模型 选取生产工艺状况相对比较稳定，全分析及物检数据准确度符合要求的n组检验数据为基础分析数 据，本例中，n=60，见表1。 表1 熟料化学分析及28d抗压强度值 熟料化学分析,, 28d抗熟料化学分析,, 28d抗压 压强序号 序号 度,CaO Si0 Al0 Fe0 Loss fCaO MgO Ca0 Si0 Al0 Fe0 Loss fCaO MgO 2232322323强度,MPa MPa s -00l 63.87 22.46 5.69 3.37 0.82 0.55 2.92 55.3 s-031 65.32 22.22 5.O7 3.05 0.40 0.73 2.61 60.3 s-002 64.45 22.88 4.89 3.43 0.90 0.73 2.63 58.0 s-032 65.32 22.04 4.90 3.23 0.62 0.87 2.43 58.5 s-003 64.45 22.68 5.01 3.25 0.86 0.55 2.69 58.8 s-033 65.49 21.96 5.00 3.17 0.37 1.24 2.85 57.9 s-004 64.86 22.42 4.93 3.3l 1.Ol 1.75 2.57 57.0 s-034 65.16 22.44 5(Ol 3.29 0.30 0.80 2.37 60.2 s-005 64.88 21.92 4.96 3.23 0.57 0.66 2.57 61.4 s-035 65.49 22.22 4.93 3.23 0.62 1.02 2.25 59.0 s-006 65.92 21.84 4.81 3.04 0.63 0.98 2.38 59.1 s-036 65.65 22(O0 4.93 3.23 0.40 1.09 2.25 58.9 s-007 66.45 21.68 5.03 3.04 0.51 1.46 2.26 60.0 s-037 65.49 21.86 5.01 3.17 0.28 0.95 2.25 59.0 s-008 65.66 21.70 4.96 3.10 0.64 1.09 2.32 60.7 s-038 65.16 22.46 4.93 3.23 0.38 1.02 2.31 58.8 s-009 65.92 22.06 4.85 5.23 0.62 1.09 2.19 60.5 s-039 64.99 22.24 4.97 3.23 0.45 0.95 2.49 58.7 s-010 66.01 21.96 4.88 2.98 0.80 0.80 2(O7 60.3 s-040 64.99 21.92 5.03 3.18 0.66 0.95 2.67 59.8 s-011 65.66 21.88 4.88 3.29 0.70 1.17 2.19 60.8 s-041 65.07 21.80 5.O0 3.24 0.46 1.O2 2.79 60.4 s-012 65.40 22.02 4.96 3.29 0.79 0.47 2.19 60.O s-042 65.15 22.02 4.92 3.18 0.59 1.09 2.73 60.O s-013 65.23 22.08 4.8l 3.35 0.97 0.80 2.26 59.7 s-043 64.40 22.32 4.88 3.36 0.66 0.73 2.79 58.8 s-014 65.40 22.12 4.81 3.35 1.10 0.66 2.26 59.7 s-044 63.89 22.04 4.96 3.36 0.73 0.84 2.91 58.6 s-015 64.27 22.48 4.83 3.18 0.70 0.5l 2.44 60.3 s-045 64.57 5.07 3.48 0.99 1.02 3.03 58.9 21.54 s-016 64.88 22.06 4.73 3.35 1.O6 0.73 2.38 59.1 s-046 64.14 22.66 5.41 3.24 0.23 0.80 2.73 57.3 s-017 65.23 21.90 5.11 3.29 0.65 1.O6 2.51 57.5 s-047 64.73 21.86 5.33 3.O0 0.50 1.46 2.79 57.O s-018 65.3l 22(O0 5.03 3.10 0.62 1.O6 2.44 60.4 s-048 64.82 22.52 5.14 3.06 0.38 1.24 2.60 56.8 s-019 65.40 21.60 4.90 3.48 0.70 1.20 2.51 58.8 s-049 64.90 23.00 5.18 3.12 0.24 1.O9 2.67 58.7 s-020 65.57 21.98 4.83 3.41 0.65 1.24 2.32 59.7 s-050 64.57 22.68 5.15 3.00 0.29 1.O2 2.79 60.5 s -02l 64.53 22.50 4.83 3.35 0.56 0.58 2.51 60.0 s-051 64.82 22.58 5.15 3.O0 0.33 1.02 2.97 58.4 s-022 65.92 21.60 4.87 3.48 0.57 1.46 2.38 57.6 s-052 64.65 22.78 5.22 2.88 0.16 1.09 2.46 58.6 s-023 65.23 22.40 5.15 3.04 0.56 1.82 2.5l 59.O s-053 64.90 22(O6 5.30 2.88 0.41 1.09 2.85 59.3 s-024 64.53 22.74 4.90 3.23 0.49 1.02 2.51 56.7 s-054 64.57 22.38 5.30 2.82 0.44 1.17 2.60 59.4 s-025 64.70 22.66 4.90 3.17 0.53 1.02 2.63 59.0 s-055 65.07 22.48 5.15 2.94 0.28 1.17 2.58 60.5 s-026 64.88 22.12 4.94 3.35 0.58 0.87 2.5l 59.5 S-056 64.90 22.32 5.26 3.18 0.42 1.09 2.85 57.5 s-027 65.05 22.48 4.90 3.35 0.38 0.87 2.38 61.1 s-057 65.16 22.l4 5.4l 3.12 0.23 1.02 2.48 57.1 s-028 64.96 23.24 4.90 3.23 0.30 0.58 2.32 61.6 s-058 64.57 22.72 5.44 3.16 0.12 0.95 2.83 59.6 s-029 64.9l 22.92 4.93 3.4l 0.35 0.44 2.37 61.9 s-059 64.74 22.32 5.42 2.86 0.50 0.73 2.89 59.5 s-O30 64.58 22.84 4.90 3.46 0.30 0.69 2.37 58.2 s-060 64.9l 21.88 5.35 2.98 0.18 0.58 3.00 59.9 根据生产过程中对熟料进行常规化学分析的项目，建立如下多元线性回归分析的数学模型: y=xl×C+x2×S+x3×A+x4×F+x5×Loss+x6×fCaO+x7×M+b (1) 式中: y——熟料28d抗压强度; C、S、A、F、Loss、fCa0和M——分别表示熟料化学分析中Ca0、Si0、Al0、Fe0、Loss、fCa0和22323 MgO的百分含量; x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、b——待定系数。 2 用Excel回归分析工具快速确定待定系数的值 新建一个Excel工作表，并完成熟料化学分析数据及物检数据的输入后，将光标移到和b对应的单 元格B2，单击后在上方编辑栏内输入公式:“=INDEX(LINEST($I$5:$I$64，$B$5:$H$64)，8)”，单击 编辑栏的“?”即可在B2中得出b的值(如图l所示，图中第8 行到62行的数据被隐藏了): 图1 用Excel回归分析图表 将光标移到xl下单元格C2，采用同样办法输入:“=INDEX(LINEST($I$5:$I$64，$B$5:$H$64)，7)”，即可得出xl的值，移动光标到相应系数下单元格，同样方法，只需将公式中最后一个数字依次改为“6，5，4，3，2， 1”，即可依次得出“x2，x3，x4，x5，x6，x 7”的值。 3强度结果验算 在Excel中可以方便地用所求公式对强度结果进行验算:将光标移到上面Excel工作表的单元格J5，单击后在上方编辑栏内输入公式:“=SUMPRODUCT(B5:H5，$C$2:$I$2)+$B$2”，单击编辑栏的“?”即可得出s-001的28d强度预测值。 将光标移到单元格J5的右下角，当其变为黑十字时，按下鼠标左键，向下拖拉至单元格J64，即可得出所有相应的28d强度预测值。将光标移到工作表的单元格K5，单击后在上方编辑栏内输入公式:“=15-J 5”，即可得出s-001的物理检测值和预测值的差，采用同样方法向下拖拉至单元格K64，即可得出所有相应的误差值。 从验算结果可以看出，物理检验值和公式预测值的大多数误差在?l.5MPa范围内，其中误差在?1.0MPa范围内的数据占了60,，预测值基本可以反映最终测量值的结果，从图2的误差分布图中可以明显地看到这一点。 图2 误差分布图 4 结束语 和其它回归分析方法一样，本文所得出的公式是建立在生产工艺较稳定，化学分析结果和熟料强度有着较好的线性相关关系之上的，在使用中还需注意如下问: 1)要注意经常用新的、近期的检验数据替换一部分旧的数据放入Excel中对各个系数及常数及时进行修正。在生产工艺状况发生较大改变时应重新收集数据进行分析。 2)一定要保证所用检验数据的准确性，尤其是采用X荧光分析仪进行熟料化学成分检测时要注意经常对仪器进行校准，数据准确性得到保证的前提下，所做的数据分析工作才有实际价值，在使用过程中预测值才会对实际检测值有较准确的反映。 计算机在水泥生产企业早已普及，利用Excel强大的数据统计分析工具，可以方便地进行一元、二元、多元的线性及非线性回归分析，能大大提高水泥生产质量管理的效率和水平，例如采用本文方法亦可根据水泥细度、混合材及石膏掺量、熟料强度等因素来快速推断出磨水泥强度。利用Excel所提供的回归分析工具库，还可进一步对相关系数、因素的主次程度、剩余标准偏差等因素进行分析，本文不再赘述。