浅谈商用燃气灶具烟气成分分析

摘要：针对商用燃气灶具烟气成分分析，讨论了影响因素和分析方法，并对新旧标准中烟气成分的计算公式进行对比分析。通过分析得出烟气成分最准确的分析方法。

关键词：商用燃气灶具取样方法空燃比烟气成分分析

中图分类号：TK01

前言

商用燃气灶具遍布机关、学校、医院食堂及宾馆饭店的厨房。随着人们生活水平的提高和生活节奏加快，越来越多的人选择在外就餐，商用燃气灶具的需求量大幅上升，国内生产企业上千家并且呈现与日俱增的势态。生产企业数量不断增加，产品质量却参差不齐。如果控制不好商用燃气灶具的质量不但会造成燃料的极大浪费，而且会排放有害气体污染环境。在国家大力倡导节能减排的今天，如何能够生产出低排放、高效能的产品是生产企业和质检部门日前关注的焦点。分析烟气成分是提高产品质量的关键措施之一。

根据烟气中氧含量的多少，可以推算出燃烧所用空气的多少，进而可以调整空气量，使燃气灶具具有更高的热效率。同时通过控制完全燃烧的程度，限制排放到大气的烟气中的有害物质，从而提高产品质量。因此，如何能够准确、及时地分析和检测商用燃气灶具的烟气是十分令人关心的问题。

1、烟气分析的影响因素

燃气燃烧后产生烟气中的成分有二氧化碳、水蒸气、氮气、氧气、一氧化碳、氧化物及硫化物等。但由于燃气成分与燃烧情况的不同，烟气中各种成分会有些变化。正确分析烟气成分的主要影响因素为取样方法和空燃比α（过剩空气系数）。

1.1取样方法

烟气成分正确分析的首要条件是分析的气体有代表性。因此燃烧产物的取样就显得特别重要。商用燃气灶具取样时特别注意取样的位

1.2空燃比α

当鼓风量过大时（即空燃比α偏大），虽能充分燃烧，但烟气中过剩空气量偏大（O2含量高），过剩空气带走热损失Q1值增大，导致热效率η偏低，同时，过量的O2会与燃料中的S、烟气中的N2

反应生成SO2、NOx等有害物质；当鼓风量偏低时（即空燃比α减小），烟气中O2含量低，CO含量高，未完全燃烧，热损失Q2增大，热效率η也将降低，且会产生黑烟。空燃比与热效率的关系如图2[2]所示。

由于商用燃气灶具燃烧时空燃比α（过剩空气系数）不能准确的控制且其对商用燃气灶具的烟气成分和热效率有直接影响，商用燃气灶具国家标准规定检测干烟气中CO含量时均换算为α=1（没有过剩空气）状态。

2、烟气成分分析方法

烟气成分综合分析方法主要有：奥氏气体分析仪分析烟气、气相色谱仪分析烟气、烟气连续自动分析等。目前，多项成分连续自动分析设备应用最为广泛。多项成分的烟气分析仪分析过程如图3[3]所示。一般安装多个传感器，分为电化学传感器和红外传感器来分析烟气中的CO、CO2、O2、NOx、SO2等气体含量。商用燃气灶具烟气检测采用多项成分烟气分析仪和计算相结合的方法。

标准中的公式（1）和公式（2）称为“氧稀释法”，公式（3）称为“二氧化碳稀释法”。老标准中CO含量计算采用公式（1），新标准中采用公式（2）和公式（3）。公式（1）和公式（2）的使用条件是氧含量占空气的20.9%，在不同地区和不同海拔，空气中氧氮比

例会有差异，而且在试验室的燃烧环境中，

氧的含量也会发生变化；同时公式（1）和公式（2）的使用前提是烟气中氧的含量小于14%，因此，该公式使用有一定的局限性，且烟气中的氧含量在0～14%的范围内波动时，计算结果会有一定的离散性，也会产生一定的误差，但是是可以接受的。

为使我国标准和欧洲及日本标准接轨，新标准中增加了公式（3）。通过注2可以看出公式（3）需要知道燃气成分才能计算出的值或配置出完全满足GB/T13611要求的试验气，参照标准要求，其精度与试验气组分的准确度有关，对燃气组分要求较高。因此，在日常的检测过程中，在满足检测要求的前提下，两种方法结合使用更经济、更实用。

新标准中考虑了燃气组分、试验环境中二氧化碳含量等对计算结果的影响，为提高测量精度提供了条件，但是未考虑试验环境中一氧化碳含量对计算结果的影响。标准中要求试验室测试环境中一氧化碳含量小于0.002%，但试验研究分析发现，在检测过程中试验环境中的一氧化碳含量有可能达到0.002%以上，由于标准中规定的允许值很小，当测试环境中一氧化碳含量升高时，就会增加干烟气中一氧化碳的测定值，对测试结果有较大影响，计算时就不能忽略试验环境中一氧化碳含量对计算结果的影响，这也是标准中规定试验环境中一氧化碳含量小于0.002%原因。

3、结语

在合理地控制商用燃气灶具的空燃比α和正确取样的前提下，采用连续自动烟气分析仪检测含量并与“氧稀释法”和“二氧化碳

稀释法”相结合分析烟气成分是目前商用燃气灶具烟气成分最准确

的分析方法。

新标准中未考虑环境中一氧化碳含量对其结果的影响，因此，在检测过程中，为保证检测结果的准确性，需严密检测试验环境中一氧化碳含量。

烟气成分分析是评价商用燃气灶具是否安全、环保的重要指标，也是评价灶具产品质量是否合格的重要指标之一。因此，科学、准确地分析商用燃气灶具烟气成分非常重要，其准确性直接反映出检测机

构和生产企业的综合能力。随着科技的不断发展，商用燃气灶具烟气成分的分析方法将不断完善。

参考文献：

[1] CJ/T28-2013 中餐燃气炒菜灶[S].

[2] 曾汉生.烟气分析仪在提高燃烧效率中的应用[C]//全国金属学会2006年能源与热工学会年会

论文集.

[3] 金志刚，王启.燃气检测技术[M].北京：中国建筑工业出版社，2011.

[4] CJ/T28-2003 中餐燃气炒菜灶[S].

[5] GB/T16411-2008 家用燃气用具通用试验方法[S].

作者简介：

王传玉（1983-），女，硕士研究生，中级，hfd0306@https://www.360docs.net/doc/066551123.html, ------------最新【精品】范文

主成分分析实验报告

项目名称实验4―主成分分析所属课程名称多元统计分析（英）项目类型综合性实验实验(实训)日期2012年 4 月15 日

实验报告4 主成分分析（综合性实验） (Principal component analysis) 实验原理：主成分分析利用指标之间的相关性，将多个指标转化为少数几个综合指标，从而达到降维和数据结构简化的目的。这些综合指标反映了原始指标的绝大部分信息，通常表示为原始指标的某种线性组合，且综合指标间不相关。利用矩阵代数的知识可求解主成分。

实验题目：下表中给出了不同国家及地区的男子径赛记录：(t8a6) Country 100m (s) 200m (s) 400m (s) 800m (min) 1500m (min) 5000m (min) 10,000m (min) Marathon (mins) Argentina 10.39 20.81 46.84 1.81 3.7 14.04 29.36 137.72 Australia 10.31 20.06 44.84 1.74 3.57 13.28 27.66 128.3 Austria 10.44 20.81 46.82 1.79 3.6 13.26 27.72 135.9 Belgium 10.34 20.68 45.04 1.73 3.6 13.22 27.45 129.95 Bermuda 10.28 20.58 45.91 1.8 3.75 14.68 30.55 146.62 Brazil 10.22 20.43 45.21 1.73 3.66 13.62 28.62 133.13 Burma 10.64 21.52 48.3 1.8 3.85 14.45 30.28 139.95 Canada 10.17 20.22 45.68 1.76 3.63 13.55 28.09 130.15 Chile 10.34 20.8 46.2 1.79 3.71 13.61 29.3 134.03 China 10.51 21.04 47.3 1.81 3.73 13.9 29.13 133.53 Columbia 10.43 21.05 46.1 1.82 3.74 13.49 27.88 131.35 Cook Islands 12.18 23.2 52.94 2.02 4.24 16.7 35.38 164.7 Costa Rica 10.94 21.9 48.66 1.87 3.84 14.03 28.81 136.58 Czechoslovakia 10.35 20.65 45.64 1.76 3.58 13.42 28.19 134.32 Denmark 10.56 20.52 45.89 1.78 3.61 13.5 28.11 130.78 Dominican Republic 10.14 20.65 46.8 1.82 3.82 14.91 31.45 154.12 Finland 10.43 20.69 45.49 1.74 3.61 13.27 27.52 130.87 France 10.11 20.38 45.28 1.73 3.57 13.34 27.97 132.3 German (D.R.) 10.12 20.33 44.87 1.73 3.56 13.17 27.42 129.92 German (F.R.) 10.16 20.37 44.5 1.73 3.53 13.21 27.61 132.23 Great Brit.& N. Ireland 10.11 20.21 44.93 1.7 3.51 13.01 27.51 129.13 Greece 10.22 20.71 46.56 1.78 3.64 14.59 28.45 134.6 Guatemala 10.98 21.82 48.4 1.89 3.8 14.16 30.11 139.33 Hungary 10.26 20.62 46.02 1.77 3.62 13.49 28.44 132.58 India 10.6 21.42 45.73 1.76 3.73 13.77 28.81 131.98

烟道气体成分分析方案

a）对烟气成分进行分析，在设备上选择质谱仪作为在线分析仪表。采用 1 台质谱仪、4套采样探头、2套前处理系统、1套后处理系统及1座分析小屋。质谱仪同时对两个采样点（余热锅炉入口、电收尘出口）进行分析，两采样点双流路切换分析，每个点的分析时间小于10S。对于烟气成分分析选用上海舜宇恒平的工业连续在线质谱仪进行测量。质谱仪可快速响应，实时监测烟道气中成分变化，以便快速反映工艺状况、指导工艺生产。烟气中湿度测量选用瑞士ROTRONI（公司的高温湿度计进行测量，自带温度计算。由于烟气中含有大量粉尘和水，系统难点在于预处理系统的处理，本系统主要采用采样探头的一备一用设计，同时自动控制反吹以防止堵塞，同时采用美国杜邦公司的nafion 管进行脱水。整个方案主要由采样探头、前处理、后处理、及在线分析设备构成。在现场需要布置单独的现场小屋用于放置在线分析设备。样品采样探头安装在工艺现场取样点位置，针对余热锅炉入口和电收尘出口工况中高温、高粉尘、高水的特殊情况，每个采样点均采用一反吹的冗余设计，由PLC控制系统实现，正常工作时，PLC空制相应的电磁阀动作，一个采样探头正常工作取样、另外一套采样探头反吹电磁阀打开，氮气对另外一个采样探头进行反吹。以防止探头堵塞。探头采用法兰对接，采样探针伸入烟道的至位置。由于烟道内的高温高粉尘工况，为防止粉尘的冲刷在探针外部设有保护套管，同时探针入口处设有金属网的过滤器，以减少进入取样管的粉尘，防止管线堵塞。 PLC控制系统安装在分析小屋内，同时控制4个采样点之间的切换和反吹，每个位号的采样点的双采样探头切换采用定时反吹，具体的切换间隔根据现场实际调试而定。前处理箱就近安装在工艺现场取样点位置，用于样品的降温、除尘和脱水。样品的降温通过风冷方式实现，冷却用的仪表风先进行伴热，温度维持在

主成分分析法总结

主成分分析法总结在实际问题研究中，多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此，人们会很自然地想到，能否在相关分析的基础上，用较少的新变量代替原来较多的旧变量，而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来变量所反映的信息？一、概述在处理信息时，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠，例如，高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量的个数，但这必然又会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生。为此，人们希望探索一种更为有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。主成分分析正式这样一种能够有效降低变量维数，并已得到广泛应用的分析方法。主成分分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少几个综合指标，通常综合指标（主成分）有以下几个特点： ↓主成分个数远远少于原有变量的个数原有变量综合成少数几个因子之后，因子将可以替代原有变量参与数据建模，这将大大减少分析过程中的计算工作量。 ↓主成分能够反映原有变量的绝大部分信息因子并不是原有变量的简单取舍，而是原有变量重组后的结果，因此不会造成原有变量信息的大量丢失，并能够代表原有变量的绝大部分信息。 ↓主成分之间应该互不相关通过主成分分析得出的新的综合指标（主成分）之间互不相关，因子参与数据建模能够有效地解决变量信息重叠、多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。 ↓主成分具有命名解释性总之，主成分分析法是研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子，如何使因子具有一定的命名解释性的多元统计分析方法。主成分分析的具体步骤如下：（1）计算协方差矩阵计算样品数据的协方差矩阵：Σ=(s ij )p ?p ，其中 1 1()() 1n ij ki i kj j k s x x x x n ==---∑i ，j=1，2，…，p （2）求出Σ的特征值 i λ及相应的正交化单位特征向量i a Σ的前m 个较大的特征值λ1≥λ2≥…λm>0,就是前m 个主成分对应的方差，i λ对应的单位特征向量 i a 就是主成分Fi 的关于原变量的系数，则原变量的第i 个主成分Fi 为：

实验六主成分分析报告

实验六主成分分析一、实验目的通过本次实验，掌握SPSS 及ENVI 的主成分分析方法。二、有关概念 1．主成分分析的概念主成分分析（又称因子分析），是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计分析方法。代表各类信息的综合指标就称为因子或主成份。主成分分析的数学模型可写为： m m x a x a x a x a z 131********++++= m m x a x a x a x a z 23232221212++++= m m x a x a x a x a z 33332321313++++= ……… m nm n n n n x a x a x a x a z ++++= 332211 其中，x 1、x 2、 x 3、 x 4 …x m 为原始变量；z 1、 z 2、 z 3、 z 4 …z n 为主成份，且有m ≥n 。写成矩阵形式为：Z=AX 。Z 为主成份向量，A 为主成份变换矩阵，X 为原始变量向量。主成份分析的目的是把系数矩阵A 求出，主成份Z1、Z2、Z3…在总方差中所占比重依次递减。从理论上讲m=n 即有多少原始变量就有多少主成份，但实际上前面几个主成份集中了大部分方差，因此取主成份数目远远小于原始变量的数目，但信息损失很小。因子分析的一个重要目的还在于对原始变量进行分门别类的综合评价。如果因子分析结果保证了因子之间的正交性（不相关）但对因子不易命名，还可以通过对因子模型的旋转变换使公因子负荷系数向更大（向1）或更小（向0）方向变化，使得对公因子的命名和解释变得更加容易。进行正交变换可以保证变换后各因子仍正交，这是比较理想的情况。如果经过正交变换后对公因子仍然不易解释，也可进行斜交旋转。 2．因子提取方法 SPSS 提供的因子提取方法有： ①Principal components 主成份法。该方法假设变量是因子的纯线性组合。

浅谈商用燃气灶具烟气成分分析

浅谈商用燃气灶具烟气成分分析浅谈商用燃气灶具烟气成分分析摘要：针对商用燃气灶具烟气成分分析，讨论了影响因素和分析方法，并对新旧标准中烟气成分的计算公式进行对比分析。通过分析得出烟气成分最准确的分析方法。关键词：商用燃气灶具取样方法空燃比烟气成分分析中图分类号：TK01 前言商用燃气灶具遍布机关、学校、医院食堂及宾馆饭店的厨房。随着人们生活水平的提高和生活节奏加快，越来越多的人选择在外就餐，商用燃气灶具的需求量大幅上升，国内生产企业上千家并且呈现与日俱增的势态。生产企业数量不断增加，产品质量却参差不齐。如果控制不好商用燃气灶具的质量不但会造成燃料的极大浪费，而且会排放有害气体污染环境。在国家大力倡导节能减排的今天，如何能够生产出低排放、高效能的产品是生产企业和质检部门日前关注的焦点。分析烟气成分是提高产品质量的关键措施之一。根据烟气中氧含量的多少，可以推算出燃烧所用空气的多少，进而可以调整空气量，使燃气灶具具有更高的热效率。同时通过控制完全燃烧的程度，限制排放到大气的烟气中的有害物质，从而提高产品质量。因此，如何能够准确、及时地分析和检测商用燃气灶具的烟气是十分令人关心的问题。 1、烟气分析的影响因素燃气燃烧后产生烟气中的成分有二氧化碳、水蒸气、氮气、氧气、一氧化碳、氧化物及硫化物等。但由于燃气成分与燃烧情况的不同，烟气中各种成分会有些变化。正确分析烟气成分的主要影响因素为取样方法和空燃比α（过剩空气系数）。 1.1取样方法烟气成分正确分析的首要条件是分析的气体有代表性。因此燃烧产物的取样就显得特别重要。商用燃气灶具取样时特别注意取样的位

置和取样方式。取样要求：1）能连续自动地取样；2）取样点应尽可能避开有化学反应的位置；3）若有一级烟道的燃气灶具采用图11[1]（a）所示取样管，在距烟道口100mm处的中心位置（图1[1]（b）所示）取样，若无一级烟道需用特制的取样罩见图1[1]（c），取样方式见图1[1]（d）。4）取样须在等速的条件下进行，即进入取样探头进口的吸入速度与探头周围烟道中的烟气流速相等。为保证准确取样，取样器的截面通常为流通截面的1%～2%，最大也不应超过5%，烟气分析时须采用补偿式静止灵位探头结构。 1.2空燃比α 当鼓风量过大时（即空燃比α偏大），虽能充分燃烧，但烟气中过剩空气量偏大（O2含量高），过剩空气带走热损失Q1值增大，导致热效率η偏低，同时，过量的O2会与燃料中的S、烟气中的N2 反应生成SO2、NOx等有害物质；当鼓风量偏低时（即空燃比α减小），烟气中O2含量低，CO含量高，未完全燃烧，热损失Q2增大，热效率η也将降低，且会产生黑烟。空燃比与热效率的关系如图2[2]所示。由于商用燃气灶具燃烧时空燃比α（过剩空气系数）不能准确的控制且其对商用燃气灶具的烟气成分和热效率有直接影响，商用燃气灶具国家标准规定检测干烟气中CO含量时均换算为α=1（没有过剩空气）状态。 2、烟气成分分析方法烟气成分综合分析方法主要有：奥氏气体分析仪分析烟气、气相色谱仪分析烟气、烟气连续自动分析等。目前，多项成分连续自动分析设备应用最为广泛。多项成分的烟气分析仪分析过程如图3[3]所示。一般安装多个传感器，分为电化学传感器和红外传感器来分析烟气中的CO、CO2、O2、NOx、SO2等气体含量。商用燃气灶具烟气检测采用多项成分烟气分析仪和计算相结合的方法。标准中的公式（1）和公式（2）称为“氧稀释法”，公式（3）称为“二氧化碳稀释法”。老标准中CO含量计算采用公式（1），新标准中采用公式（2）和公式（3）。公式（1）和公式（2）的使用条件是氧含量占空气的20.9%，在不同地区和不同海拔，空气中氧氮比

主成分分析法PCA的原理

主成分分析法原理简介 1.什么是主成分分析法主成分分析也称主分量分析，是揭示大样本、多变量数据或样本之间内在关系的一种方法，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标，降低观测空间的维数，以获取最主要的信息。在统计学中，主成分分析（principal components analysis, PCA）是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是，这也不是一定的，要视具体应用而定。 2.主成分分析的基本思想在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。在用统计方法研究多变量问题时，变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息量较多。主成分分析正是适应这一要求产生的，是解决这类题的理想工具。对同一个体进行多项观察时必定涉及多个随机变量X1，X2，…，X p，它们之间都存在着相关性，一时难以综合。这时就需要借助主成分分析来概括诸多信息的主要方面。我们希望有一个或几个较好的综合指标来概括信息，而且希望综合指标互相独立地各代表某一方面的性质。

卷烟烟气的形成及其理化性质(精)

第十章卷烟烟气的形成及其理化性质 20世纪50年代以来，随着吸烟与健康问题的提出，对卷烟烟气的形成机制和烟气理化特性的研究，已普遍开展。特别是70年代以来，在烟支燃烧状态的测定和烟气化学成分的分离鉴定等方面都取得了显著的进展。新的仪器设备、先进的分离鉴定技术，为这些研究创造了有利条件。研究烟气理化特性的目的是显而易见的，即对卷烟烟气进行分析研究，以深入了解卷烟燃烧特性和烟气的化学组成，为探讨人们吸入烟气后所受到的刺激和影响提供线索。同时也只有在对烟气化学性质研究的基础上，才能采取有效的方法，既尽量减少烟气中的有害成分，又保持充足的香味和适当的劲头，研制开发出把对健康危害降到最低水平而又为消费者乐意接受的卷烟产品。第一节烟支的燃烧卷烟烟支主要是由烟草、添加剂、卷烟纸、滤嘴等构成的，其中最重要的是烟草。当烟支在高温条件下燃烧（或燃吸）时，内部化学成分发生一系复杂变化，从而形成卷烟烟气。烟草作为一种天然材料，在燃烧过程中由于温度和氧气供应量的不同，其燃烧机制不同，产生烟气的化学成分也不同。烟气中有数千种化合物，大约仅有1/3的化合物直接来自烟草，其余则是燃烧过程中产生的化合物，许多成分含量极微。一、主流烟气和侧流烟气烟支被点燃后，首端立即生成炭，从而形成了卷烟的燃烧系统。燃烧部分的固体物质形成一个椎体——燃烧锥，燃烧锥与未燃烧卷烟之间有一条黑色的炭线。抽吸时椎体底部外围的烟草被燃烧掉，炭线后移，椎体变长。暂停抽吸时，椎体阴燃而变短，直至与空气达到热平衡为止。于是抽吸卷烟时有两种燃烧方式—吸燃和阴燃，由此相应地产生了主流烟气（mainstream smoke简写为MS）和侧流烟气( sidestream smoke,简写为SS) (见图10-1)。烟支被抽吸时，大部分气流是从燃烧锥底部周围进入，烟支燃烧形成气溶胶，从烟支尾端冒出的烟气流，称为主流烟气。主流烟气进入吸烟者的口腔，用吸烟机吸烟时主流烟气进入吸烟机。主流烟气通过喉部吸入肺部，达到刺激神经、产生生理强度的作用。在进行卷烟内在质量评吸时，主要通过对主流烟气的鉴别，判断其香味、杂气、刺激性、余味等的优劣。两次抽吸的间隔时间内，空气自燃烧锥周围上升，烟支进行阴燃，产生的烟气称为侧流烟气（也称支流烟气）。侧流烟气不进入吸烟者的口腔或吸烟机。动态抽吸时形成的主流烟气与静态燃烧产生的侧流烟气在化学成分及含量上有差异。在点燃卷烟的过程中，当温度上升到300°C时，烟草中的挥发性物质开始挥发而进入烟气；到450°C时，烟草发生焦化；温度上升到600°C时，烟草就被点燃而开始燃烧。抽吸时最高温度可达到900°C，从点燃到最高燃烧温度只是一个瞬间的过程。正在抽吸时，发生在燃烧锥底部周围的燃烧温度是最高的，大部分气流从这里通过，称为旁通区；而燃烧锥的中部却形成一个致密的不透气的炭化体，气流不易从这里通过，称为堵塞效应。因此，正在抽吸时，燃烧主要发生在旁通区，将进入的气流中的氧几乎耗尽。由于发生了有限度的燃烧，就导致了吸烟过程中形成大量的新生化合物。可见，烟支在抽吸时氧化过程并不起主要作用，二氧化碳和水也不是唯一的产物。在两次抽吸的间隔时间内，烟支内气流速度大大降低，燃烧主要发生在燃烧锥的周围，而且是在富氧的条件下燃烧，氧化反应才是主要的。

锅炉烟气成分分析

7.2锅炉烟气成分分析在火力发电的过程中，对锅炉烟气含氧量、二氧化碳含量、一氧化碳含量的分析测量对于指导锅炉燃烧控制有重要的意义。为保持锅炉处于最佳燃烧状态，应使实际供给的空气量大于理论空气量，锅炉机组热损失最小的炉膛出口的最佳过剩空气系数应保持在一定范围内。对锅炉铟气中的过剩空气系数的分析测量要考虑到烟气取样点的选择或给予必要的修正。目前，一般把烟气取样点设计在过热器出口或省煤器出口处。燃烧理论指出：在燃料一定情况下，当完全燃烧时，过剩空气系数是烟气中氧量或二氧化碳含量的函数，此时一氧化碳的含量为零。当不完全燃烧时，因烟气中含有一氧化碳，过剩空气系数与氧量或二氧化碳含量的函数要受到一氧化碳含量的影响：因此对一氧化碳含量和氧气或二氧化碳含量的监视，对于指导燃烧更为有利。实际燃烧时，很多情况是烟气中一氧化碳含量比较少．因此，对于一氧化碳分析仪要求有较高的灵敏度和精确度。在不完全燃烧时，烟气中还会有未燃尽的可燃物含量对烟气中的一氧化碳的含量、二氧化碳含量和氧量都有影响。过剩空气系数α与一氧化碳含量二氧化碳含量和氧量的函数关系就更复杂，这种情况下．通过对一氧化碳含量和氧量的监测来指导燃烧会更有实际意义。目前，对于高压大型锅炉，烟气中未燃尽可燃物的含量很小．通常多是通过对烟气中的含氧量的监测来指导燃烧控制。

7.2.2 氧化锆氧量计氧化锆氧量计属于电化学分析器中的一种。氧化锆（2 ZrO ）是一种氧离子导电的固体电解质。氧化锆氧量计可以用来连续地分析各种锅炉烟气中的氧含量，然后控制送风量来调整过剩空气系数α值，以保证最佳的空气燃料比，达到节能效果。氧化锆传感器探头可以直接插人烟道中进行测量，氧化锆测量探头工作温度必须在850℃左右的高温下运行，否则灵敏度将会下降。所以氧化锆氧量计在探头上都装有测温传感器和电加热设备。 1) 氧化锆传感器测量原理氧化锆在常温下为单斜晶体，当温度为 1150℃时，晶体排列由单斜晶体变为立方晶体，同时有不到十分之一的体积收缩。如果在氧化锆中加人一定量的氧化钙（CaO ）和氧化钇（32O Y ），则其晶型变为不随温度而变的稳定的萤石型立方晶体，这时四价的锆被二价的钙和三价的钇置换，同时产生氧离子空穴。当温度为800℃以上时，空穴型的氧化锆就变成了良好的氧离子导体，从而可以构成氧浓差电池。氧浓差电池的原理如图7.13所示。在氧化锆电解质的两侧各烧结上一层多孔的铂电极，便形成了氧浓差电池。电池左边是被测的烟气，它的氧含量一般为4％～6％，设氧分压为1p ，氧浓度为1?。电池的右边是参比气体，如空气，它的氧含量一般为20.8％，氧分压为2p ，浓度为2?。在温度T=850℃时，氧化锆氧浓差电池的工作原理可用下式表示： Pt p O CaO ZrO p O Pt ),(,)(,22212分压力分压力负极电解质正极在正极上氧分子得到电子成为氧离子，即 -?→?+22224)(O e p O 分压力在负极上氧离子失去电子成为氧分子，即 )(421 22p O e O 分压力?→?-- 这个过程就好像2 O 从正极渗透到负极上去一样。这也好像是图7.13氧浓差电池的原理

主成分分析、因子分析实验报告--SPSS

对2009年我国88个房地产上市公司的因子分析分析结果：表1 KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.637 Bartlett 的球形度检验近似卡方398.287 df 45 Sig. .000 由表1可知，巴特利特球度检验统计量的观测值为398.287，相应的概率p值接近0，小于显著性水平 (取0.05)，所以应拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。同时，KMO值为0.637，根据Kaiser给出的KMO度量标准(0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般；0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合)可知原有变量不算特别适合进行因子分析。表2 公因子方差初始提取市盈率 1.000 .706 净资产收益率 1.000 .609 总资产报酬率 1.000 .822 毛利率 1.000 .280 资产现金率 1.000 .731 应收应付比 1.000 .561 营业利润占比 1.000 .782 流通市值 1.000 .957 总市值 1.000 .928 成交量（手） 1.000 .858 提取方法：主成份分析。表2为公因子方差，即因子分析的初始解，显示了所有变量的共同度数据。第一列是因子分析初始解下的变量共同度，它表明，对原有10个变量如果采用主成分分析方法提取所有特征根(10个)，那么原有变量的所有方差都可被解释，变量的共同度均为1(原有变量标准化后的方差为1)。事实上，因子个数小于原有变量的个数才是因子分析的目标，所以不可提取全部特征根；第二列是在按指定提取条件(这里为特征根大于1)提取特征根时的共同度。可以看到，总资产报酬率、成交量、流

主成分分析法介绍(高等教育)

主成分分析方法我们进行系统分析评估或医学上因子分析等时，多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此，我们就会很自然地想到，能否在各个变量之间相关关系研究的基础上，用较少的新变量代替原来较多的变量，而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多的变量所反映的信息？事实上，这种想法是可以实现的，本节拟介绍的主成分分析方法就是综合处理这种问题的一种强有力的方法。第一节主成分分析方法的原理主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。假定有n 样本，每个样本共有p 个变量描述，这样就构成了一个n×p 阶的数据矩阵： 111212122212.....................p p n n np x x x x x x X x x x ?? ? ?= ? ? ??? (1)

如何从这么多变量的数据中抓住事物的内在规律性呢？要解决这一问题，自然要在p 维空间中加以考察，这是比较麻烦的。为了克服这一困难，就需要进行降维处理，即用较少的几个综合指标来代替原来较多的变量指标，而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多指标所反映的信息，同时它们之间又是彼此独立的。那么，这些综合指标（即新变量)应如何选取呢？显然，其最简单的形式就是取原来变量指标的线性组合，适当调整组合系数，使新的变量指标之间相互独立且代表性最好。如果记原来的变量指标为p x x x ,,21 ，它们的综合指标——新变量指标为 21,z z ，m z （m≤p)。则 )2.........(..........22112222121212121111??? ??? ?+++=+++=+++=p mp m m m p p p p x l x l x l z x l x l x l z x l x l x l z 在（2)式中，系数l ij 由下列原则来决定：（1)z i 与 z j （i≠j；i ，j=1，2，…，m)相互无关；（2)z 1是x 1，x 2，…，x p 的一切线性组合中方差最大者；z 2是与z 1不相关的x 1，x 2，…，x p 的所有线性组合中方差最大者；……；z m 是与z 1，z 2，……z m-1都不相关的x 1，x 2，…，x p 的所有线性组合中方差最大者。

主成分分析法介绍教学文稿

主成分分析法介绍

主成分分析方法我们进行系统分析评估或医学上因子分析等时，多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此，我们就会很自然地想到，能否在各个变量之间相关关系研究的基础上，用较少的新变量代替原来较多的变量，而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多的变量所反映的信息？事实上，这种想法是可以实现的，本节拟介绍的主成分分析方法就是综合处理这种问题的一种强有力的方法。第一节主成分分析方法的原理主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。假定有n 样本，每个样本共有p 个变量描述，这样就构成了一个n×p 阶的数据矩阵： 11121212221 2 .....................p p n n np x x x x x x X x x x ?? ? ? = ? ? ??? (1)

如何从这么多变量的数据中抓住事物的内在规律性呢？要解决这一问题，自然要在p 维空间中加以考察，这是比较麻烦的。为了克服这一困难，就需要进行降维处理，即用较少的几个综合指标来代替原来较多的变量指标，而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多指标所反映的信息，同时它们之间又是彼此独立的。那么，这些综合指标（即新变量)应如何选取呢？显然，其最简单的形式就是取原来变量指标的线性组合，适当调整组合系数，使新的变量指标之间相互独立且代表性最好。如果记原来的变量指标为p x x x ,,21 ，它们的综合指标——新变量指标为 21,z z ，m z （m≤p)。则 )2.........(..........22112222121212121111??? ?? ? ?+++=+++=+++=p mp m m m p p p p x l x l x l z x l x l x l z x l x l x l z 在（2)式中，系数l ij 由下列原则来决定：（1)z i 与 z j （i≠j；i ，j=1，2，…，m)相互无关；（2)z 1是x 1，x 2，…，x p 的一切线性组合中方差最大者；z 2是与z 1不相关的x 1，x 2，…，x p 的所有线性组合中方差最大者；……；z m 是与z 1，z 2，……z m-1都

烟气成分分析

实验三烟气成分分析一、实验目的锅炉中燃烧产物的计算和测定主要是求出燃烧后的烟气量和烟气组成。燃料燃烧后烟气的主要成分有：CO 2、SO 2 、O 2 、H 2 O 、N 2 、CO 等气体。本实验使用奥氏烟气分析器测定干烟气的容积成分百分数。通过实验使学生巩固烟气组成成分的概念，初步学会运用奥氏烟气分析器测定烟气成分的方法。二、实验原理奥氏烟气分析器是利用化学吸收法按容积测定气体成分的仪器。它主要由三个化学吸收瓶组成，利用不同化学药剂对气体的选择性吸收特性进行的。吸收瓶Ⅰ内盛放氢氧化钾溶液（KOH ），它吸收烟气中的CO 2与SO 2气体。在烟气成分中常用RO 2表示CO 2与SO 2容积总和，即RO 2=CO 2+SO 2。其化学反应式如下：2KOH+CO 2→K 2CO 3 ；KOH+SO 2→K 2SO 3 ；吸收瓶Ⅱ内盛焦性没食子酸苛性钾溶液[C 6H 3（OK ）3]，它可吸收烟气中的RO 2与O 2气体。当RO 2被吸收瓶Ⅰ吸收后，吸收瓶Ⅱ则吸收的烟气容积中的O 2气体。焦性没食子酸苛性钾溶液吸收O 2的化学反应式为： 4C 6H 3（OK ）3 + O 2→2[（OK ）3C 6H 2—C 6H 2（OK ）3]+2 H 2 O 吸收瓶Ⅲ内盛氯化亚铜的氨溶液[Cu （NH 3）2Cl ]，它可吸收烟气中的CO 气体。其化学反应式为：Cu （NH 3）2Cl+2CO → Cu （CO ）2Cl+ 2NH 3；它同时也能吸收O 2气体。故烟气应先通过吸收瓶Ⅱ，使O 2被吸收后，这样通过吸收瓶Ⅲ吸收的烟气只剩下一氧化碳CO 气体了。综上所述，三个吸收瓶的测定程序切勿颠倒。在环境温度下，烟气中的过饱和蒸汽将结露成水，因此在进入分析器前，烟气应先通过过滤器，使饱和蒸汽被吸收，故在吸收瓶中的烟气容积为干烟气容积，气体容积单位为Nm 3/Kg ，测定的成分为干烟气容积成分百分数，即CO 2+SO 2+O 2+CO+N 2=100% CO 2= %1002?gy CO V V （3-1）； SO 2=%1002?gy SO V V （3-2）； O 2 = %1002?gy O V V （3-3）； CO = %100?gy CO V V （3-4）；

教育信息处理(实验九因子分析与主成分分析)实验报告-示例

1、对北京18个区县中等职业教育发展水平进行聚类。X1：每万人中职在校生数；X2：每万人中职招生数；X3：每万人中职毕业生数；X4：每万人中职专任教师数；X5：本科以上学校教师占专任教师的比例；X6：高级教师占专任教师的比例；X7：学校平均在校生人数；X8：国家财政预算中职经费占国内生产总值的比例；X9：生均教育经费。具体步骤如下： 1、导入数据，建立数据文件（data.sav） 2、选择聚类分析（分析—分类—系统聚类分析），选择变量，分群选择个案方式 3、聚类分析描述统计（统计量—合并进程表；聚类成员—单一方案—聚类数3） 4、聚类分析绘制（树状图；冰柱—所有聚类，方向—垂直） 5、聚类分析方法（聚类方法—组间联接，度量标准—区间—平方Euclidean

距离） 6、聚类分析保存（聚类成员—单一方案—聚类数3） 7、保存实验结果，并分析结果结果与分析：（1）输出结果文件中的第一部分如下图1所示。图1中可以看出18个样本都进入了聚类分析，但有效样本为14个，缺失14个。（2）输出结果文件中的第二部分为系统聚类分析的凝聚状态表如图2所示。

第一列表示聚类分析的步骤，可以看出本例中共进行了17个步骤的分析；第二列和第三列表示某步聚类分析中，哪两个样本或类聚成了一类；第四列表示两个样本或类间的距离，从表格中可以看出，距离小的样本之间先聚类；第五列和第六列表示某步聚类分析中，参与聚类的是样本还是类。0表示样本，数字n（非零）表示第n步聚类产生的类参与了本步聚类；第七列表示本步聚类结果在下面聚类的第几步中用到。图2给中第一行表示，第二个样本和第四个样本最先进行了聚类，样本间的距离为4803.026，这个聚类的结果将在后面的第六步

主成分分析在STATA中的实现以及理论介绍

主成分分析在S T A T A 中的实现以及理论介绍文件编码（TTU-UITID-GGBKT-POIU-WUUI-0089）

第十二章主成分分析主成分分分析也称作主分量分析，是霍特林(Hotelling)在1933年首先提出。主成分分析是利用降维的思想，在损失较少信息的前提下把多个指标转化为较少的综合指标。转化生成的综合指标即称为主成分，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，且各个主成分互不相关。Stata 对主成分分析的主要内容包括：主成分估计、主成分分析的恰当性（包括负偏协方差矩阵和负偏相关系数矩阵、KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)抽样充分性、复相关系数、共同度等指标测度）、主成分的旋转、预测、各种检验、碎石图、得分图、载荷图等。 p j n i b a y ij j i ij ,,2,1,,2,1,' ==+=ε 主成分的模型表达式为： p p j i i i i diag v v v v i p V V C λλλλλλλ≥≥≥=∧='' ==∧=∑ 2121),,,,(0 1 其中，a 称为得分，b 称为载荷。主成分分析主要的分析方法是对相关系数矩阵（或协方差矩阵）进行特征值分析。

Stata中可以通过负偏相关系数矩阵、负相关系数平方和KMO值对主成分分析的恰当性进行分析。负偏相关系数矩阵即变量之间两两偏相关系数的负数。非对角线元素则为负的偏相关系数。如果变量之间存在较强的共性，则偏相关系数比较低。因此，如果矩阵中偏相关系数较高的个数比较多，说明某一些变量与另外一些变量的相关性比较低，主成分模型可能不适用。这时，主成分分析不能得到很好的数据约化效果。 Kaiser-Meyer-Olkin抽样充分性测度也是用于测量变量之间相关关系的强弱的重要指标，是通过比较两个变量的相关系数与偏相关系数得到的。KMO介于0于1之间。KMO越高，表明变量的共性越强。如果偏相关系数相对于相关系数比较高，则KMO比较低，主成分分析不能起到很好的数据约化效果。根据Kaiser（1974），一般的判断标准如下：不能接受（unacceptable）;非常差（miserable）；，勉强接受（mediocre）；可以接受（middling）；，比较好（meritorious）；非常好（marvelous）。 SMC即一个变量与其他所有变量的复相关系数的平方，也就是复回归方程的可决系数。SMC比较高表明变量的线性关系越强，共性越强，主成分分析就越合适。

主成分分析实验报告

项目名称实验4—主成分分析所属课程名称多元统计分析（英）项目类型综合性实验_____________ 实验（实训）日期2012年4 月15日

二、实验（实训）容：【项目容】主成分分析。【方案设计】题目：由原始数据求主成分。【实验（实训）过程】（步骤、记录、数据、程序等）附后【结论】（结果、分析）附后三、指导教师评语及成绩：评语：成绩：指导教师签名: 批阅日期：实验报告4 主成分分析（综合性实验） (Prin cipal comp onent an alysis) 实验原理：主成分分析利用指标之间的相关性，将多个指标转化为少数几个综合指标，从而达到降维和数据结构简化的目的。这些综合指标反映了原始指标的绝

大部分信息，通常表示为原始指标的某种线性组合，且综合指标间不相关。利用矩阵代数的知识可求解主成分实验题目：下表中给出了不同国家及地区的男子径赛记录：(t8a6) Country 100m 200m 400m 800m 1500m 5000m 10,000m Marathon (s) (s) (s) (min) (min) (min) (min) (mins) Argentina 10.39 20.81 46.84 1.81 3.7 14.04 29.36 137.72 Australia 10.31 20.06 44.84 1.74 3.57 13.28 27.66 128.3 Austria 10.44 20.81 46.82 1.79 3.6 13.26 27.72 135.9 Belgium 10.34 20.68 45.04 1.73 3.6 13.22 27.45 129.95 Bermuda 10.28 20.58 45.91 1.8 3.75 14.68 30.55 146.62 Brazil 10.22 20.43 45.21 1.73 3.66 13.62 28.62 133.13 Burma 10.64 21.52 48.3 1.8 3.85 14.45 30.28 139.95 Canada 10.17 20.22 45.68 1.76 3.63 13.55 28.09 130.15 Chile 10.34 20.8 46.2 1.79 3.71 13.61 29.3 134.03 China 10.51 21.04 47.3 1.81 3.73 13.9 29.13 133.53 Columbia 10.43 21.05 46.1 1.82 3.74 13.49 27.88 131.35 Cook Islands 12.18 23.2 52.94 2.02 4.24 16.7 35.38 164.7 Costa Rica 10.94 21.9 48.66 1.87 3.84 14.03 28.81 136.58 Czechoslovakia 10.35 20.65 45.64 1.76 3.58 13.42 28.19 134.32 Denmark 10.56 20.52 45.89 1.78 3.61 13.5 28.11 130.78 Dominican Republic 10.14 20.65 46.8 1.82 3.82 14.91 31.45 154.12 Finland 10.43 20.69 45.49 1.74 3.61 13.27 27.52 130.87 France 10.11 20.38 45.28 1.73 3.57 13.34 27.97 132.3 German (D.R.) 10.12 20.33 44.87 1.73 3.56 13.17 27.42 129.92 German (F.R.) 10.16 20.37 44.5 1.73 3.53 13.21 27.61 132.23 Great Brit.& N. Ireland 10.11 20.21 44.93 1.7 3.51 13.01 27.51 129.13

主成分分析分析法

第四节主成分分析方法地理环境是多要素的复杂系统，在我们进行地理系统分析时，多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此，我们就会很自然地想到，能否在各个变量之间相关关系研究的基础上，用较少的新变量代替原来较多的变量，而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多的变量所反映的信息？事实上，这种想法是可以实现的，本节拟介绍的主成分分析方法就是综合处理这种问题的一种强有力的方法。第一节主成分分析方法的原理主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。假定有 n 个地理样本，每个样本共有 p 个变量描述，这样就构成了一个 n ×p 阶的地理数据矩阵：如何从这么多变量的数据中抓住地理事物的内在规律性呢？要解决这一问题，自然要在 p 维空间中加以考察，这是比较麻烦的。为了克服这一困难，就需要进行降维处理，即用较少的几个综合指标来代替原来较多的变量指标，而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多指标所反映的信息，同时它们之间又是彼此独立的。那么，这些综合指标（即新变量）应如何选取呢？显然，其最简单的形式就是取原来变量指标的线性组合，适当调整组合系数，使新的变量指标之间相互独立且代表性最好。如果记原来的变量指标为 x 1，为 x 1，x 2，?， zm （m ≤p ）。则 x 2 ，?， x p ，它们的综合指标——新变量指标

在（2）式中，系数l ij 由下列原则来决定：（1）z1 2与z j（i ≠j ；i ，j=1 ，2，?，m）相互无关；（2）z 1是x1，x2，?，x p的一切线性组合中方差最大者；z2是与z1不相关的x1，x2，?，x p的所有线性组合中方差最大者；??；z m是与z1，z2，??z m-1 都不相关的x1，x2，?，x p的所有线性组合中方差最大者。这样决定的新变量指标z1，z2，?，zm分别称为原变量指标x1，x2，?，x p 的第一，第二，?，第m主成分。其中，z1在总方差中占的比例最大，z2，z3，?，z m的方差依次递减。在实际问题的分析中，常挑选前几个最大的主成分，这样既减少了变量的数目，又抓住了主要矛盾，简化了变量之间的关系。从以上分析可以看出，找主成分就是确定原来变量x j（j=1 ，2，?，p）在诸主成分z i （i=1 ，2，?，m）上的载荷l ij （i=1 ，2，?，m；j=1 ，2，?，p），从数学上容易知道，它们分别是x1，x2，?，x p的相关矩阵的m个较大的特征值所对应的特征向量。第二节主成分分析的解法主成分分析的计算步骤通过上述主成分分析的基本原理的介绍，我们可以把主成分分析计算步骤归纳如下：在公式（3）中，r ij （i ，j=1 ，2，?，p）为原来变量x i与x j的相关系数，其计算公式为因为R是实对称矩阵（即r ij =r ji ），所以只需计算其上三角元素或下三角元素即可。 1 计算相关系数矩阵 2 计算特征值与特征向量