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煤发热量的多元回归模型

Multiple Regression Model of Calorific Value of Coal

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【Author】 ZHANG Peng-yun;LIU Shuang-wei;GENG Li-feng;

【摘要】通过定性与定量分析收到基煤样的全水分、灰分、硫分、固定碳含量和氢含量与收到基煤样的低位发热量Qnet.ar的关系,得出全水分、灰分、氢含量以及固定碳含量是影响Qnet.ar的主要影响因素。并建立了Qnet.ar关于全水分、灰分、固定碳和氢含量的多元回归模型。为煤质检测结果的审核校验提供了理论基础和实际应用。更多还原

【关键词】煤发热量；多元回归模型；收到基；影响因素；低位发热量；氢含量；线性关系；多元回归分析；数据分析；变量系数；

【文献出处】金属世界 ,Metal World , 编辑部邮箱 ,2015年04期

【分类号】TQ533
【被引频次】1
【下载频次】85

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