PCRA法在瓦斯爆燃最高温度预测中的应用
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  • 英文篇名:Prediction Study on Gas Explosion Maximum Temperature Based on Principal Component Regression Analysis
  • 作者:刘天奇 ; 苏长青 ; 郑秋雨 ; 孟庆彪
  • 英文作者:LIU Tian-qi;SU Chang-qing;ZHENG Qiu-yu;MENG Qing-biao;School of Safety Engineering, Shenyang Aerospace University;
  • 关键词:瓦斯爆燃 ; 预测 ; 最高温度 ; 主成分回归
  • 英文关键词:gas explosion;;prediction;;maximum temperature;;principal component regression
  • 中文刊名:SSJS
  • 英文刊名:Mathematics in Practice and Theory
  • 机构:沈阳航空航天大学安全工程学院;
  • 出版日期:2019-04-08
  • 出版单位:数学的实践与认识
  • 年:2019
  • 期:v.49
  • 基金:沈阳航空航天大学引进人才科研启动基金(18YB37);; 国家自然科学基金(51774168)
  • 语种:中文;
  • 页:SSJS201907011
  • 页数:7
  • CN:07
  • ISSN:11-2018/O1
  • 分类号:94-100
摘要
采用主成分回归分析(PCRA)法实现瓦斯爆燃最高温度预测.选取爆燃最高温度影响因素分别为点火能量、环境温度、环境湿度、瓦斯浓度、氧气浓度、惰性气体浓度、管道长度、点火头与管道开口端的距离,共8个.通过影响因素主成分分析,得出瓦斯浓度与氧气浓度对瓦斯爆燃最高温度影响作用最大.通过计算瓦斯爆燃最高温度影响因素主成分得分,构建瓦斯爆燃最高温度预测模型.结果表明:PCRA法预测瓦斯爆燃最高温度最大误差为4.17%,最小仅为0.13%,证明了PCRA法在瓦斯爆燃最高温度预测中的科学性.
        PCRA method is used to predict gas explosion maximum temperature. Eight maximum temperature influencing factors of gas explosion are selected, namely ignition energy, ambient temperature, humidity, gas concentration, oxygen concentration, concentration of the inert gas, pipeline length, distance between ignition head and pipeline export.After principal component analysis on gas explosion influcing factors, it is found that the gas concentration and the oxygen concentration have the greatest influence on maximum temperature of gas explosion. The principal component scores of maximum temperature influencing factors are calculated and the maximum temperature regression prediction model is built. Results of example analysis show that: the maximum and minimum error of principal component regression is 4.17% and 0.13%, which proves the scientificalness of predicting maximum temperature.
引文
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