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　　1.1試驗(yàn)材料

　　試驗(yàn)中涉及的36個(gè)生物質(zhì)顆粒燃料樣品呈圓柱狀，直徑5～8mm，長(zhǎng)度30～40mm。將樣品粉碎后裝入密封袋中，貼上標(biāo)簽，放在干燥皿中保存?zhèn)溆谩?/span>

　　1.2試驗(yàn)儀器

　　101-3AB型電熱鼓風(fēng)干燥箱(上海精宏儀器有限公司)；SXL1000型馬弗爐(上海精宏儀器公司)；AUY220(UniBloc)型電子分析天平(最大量程：220g，精度：0.1mg，日本島津公司)；5E-C5508型氧彈量熱儀(長(zhǎng)沙開元儀器公司)。

　　1.3測(cè)定方法

　　樣品的水分(M)、揮發(fā)分(V)、灰分(A)和固定碳(C)含量的測(cè)定采用GB/T28731—2012《固體生物質(zhì)燃料工業(yè)分析方法》，每個(gè)樣品做3組平行，取平均值。秸稈樣品的熱值按照GB/T30727—2014《固體生物質(zhì)燃料發(fā)熱量測(cè)定方法》，每個(gè)樣品做3組平行，取平均值。

　　1.4數(shù)據(jù)處理與分析方法

　　主成分分析：用SPSS17.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，做因子分析，得到主成分的方差貢獻(xiàn)表，選擇主成分?jǐn)?shù)，一般要求累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上，保證綜合變量能包括原始變量的絕大多數(shù)信息；根據(jù)軟件給出的成分矩陣表，求出不同變量相應(yīng)的主成分特征向量，特征向量和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的乘積即為變量的主成分負(fù)荷量，可得不同樣品的主成分得分。

　　本文采用不同的回歸方法構(gòu)建模型，以決定系數(shù)Ｒ2、預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差SEP和相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差ＲSD等評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行內(nèi)部檢驗(yàn)和外部驗(yàn)證，考察模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。

　　2.1主成分分析

　　主成分相關(guān)矩陣的特征值﹑方差貢獻(xiàn)率及累積貢獻(xiàn)率如表1所示，第1成分方差貢獻(xiàn)率最大，為62.207%，第2成分次之，為23.763%，這兩個(gè)成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85.97%，已經(jīng)包含了絕大多數(shù)的信息量，因此取前兩個(gè)特征值為主成分。4種工業(yè)分析成分的主成分載荷矩陣如表2所示，其中對(duì)第1主成分貢獻(xiàn)由大到小依次為揮發(fā)分、含水率、灰分、固定碳，對(duì)第2主成分貢獻(xiàn)率由大到小依次為灰分、固定碳、含水率、揮發(fā)分。工業(yè)分析各指標(biāo)間的相關(guān)矩陣如表3所示，其中揮發(fā)分和其他3個(gè)指標(biāo)含水率、灰分、固定碳均存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且揮發(fā)分與灰分之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系最大；含水率、灰分、固定碳之間存在正相關(guān)關(guān)系，含水率和固定碳之間的正相關(guān)關(guān)系最強(qiáng)。

　　2.2預(yù)測(cè)模型的建立

　　將36個(gè)樣品全部用于建模。根據(jù)表3可知揮發(fā)分與其他3個(gè)指標(biāo)之間存在嚴(yán)重的負(fù)相關(guān)關(guān)系，共線性統(tǒng)計(jì)量中的容差幾乎為0，所以剔除變量揮發(fā)分，采用基于含水率、灰分和固定碳3個(gè)指標(biāo)建立二元線性回歸方程。

　　由表4可以得到回歸方程的顯著性差異為0.003＜0.05，達(dá)到了極顯著水平，所以可以進(jìn)行擬合。表5顯示了擬合結(jié)果中各指標(biāo)的擬合系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)，因?yàn)楣潭ㄌ嫉娘@著性檢驗(yàn)在0.1水平上不顯著，所以在進(jìn)行擬合時(shí)將其舍去，只保留常數(shù)項(xiàng)、含水率及灰分等3項(xiàng)，采用多元線性回歸方法得到的預(yù)測(cè)模型如下。

　　為了檢驗(yàn)多元回歸模型的預(yù)測(cè)精度，采用10個(gè)樣品對(duì)模型進(jìn)行外部驗(yàn)證，驗(yàn)證評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果如表6所示。由表6可知，預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差為0.15kJ/g，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差為1.02%，說明預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證的精確度較高，滿足在實(shí)際應(yīng)用檢測(cè)中的標(biāo)準(zhǔn)要求。結(jié)果表明，建立的熱值(Q)模型可以用于生物質(zhì)顆粒燃料熱值的預(yù)測(cè)。

　　(1)主成分分析發(fā)現(xiàn)，工業(yè)成分的4個(gè)指標(biāo)之間存在著線性關(guān)系，揮發(fā)分與其他指標(biāo)之間存在線性負(fù)相關(guān)關(guān)系；提取的兩個(gè)主成分的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率高達(dá)85.97%，揮發(fā)分在第1主成分中所占的權(quán)重最大，并且與其他指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，灰分在第2主成分中的權(quán)重最大，同樣與其他指標(biāo)之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

　　(2)利用多元線性回歸模型建立的生物質(zhì)顆粒燃料的熱值預(yù)測(cè)模型，外部驗(yàn)證的標(biāo)準(zhǔn)差SEP為0.15kJ/g，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差ＲSD為1.02%，說明采用多元線性回歸方法建立的熱值預(yù)測(cè)模型具有可靠的預(yù)測(cè)性。