燃煤计算

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一、燃煤

1、燃煤烟尘排放量的估算计算公式为:耗煤量(吨)X煤的灰分(%)X灰分中的烟尘(%)X (1-除尘效率%)烟尘排放量(吨)=—————— 1- 烟尘中的可燃物(%)其中耗煤量以1

吨为基准,煤的灰分以20%为例,具体可见《排污收费制度》P115页;灰分中的烟尘是指烟尘中的灰分占燃煤灰分的百分比,与燃烧方式有关,以常见的链条炉为例,15%-25%,取20%;除尘以旋风除尘为例,取80%;烟尘中的可燃物一般为15%-45%,取20%,

则1吨煤的烟尘排放量=1X20%X20%X(1-80%)/1-20%=0.01吨=10千克

如除尘效率85%,1吨煤烟尘排放量=7.5千克

如除尘效率90%,1吨煤烟尘排放量=5千克

2、燃煤SO2排放量的估算

计算公式:

SO2排放量(吨)=2X0.8X耗煤量(吨)X煤中的含硫分(%)X(1-脱硫效率%)

其中耗煤量以1吨为基准,煤中的含硫分为1.5%,

则1吨煤的SO2产生量=2X0.8X1X1.5%=0.024吨=24千克

其中煤中的含硫分为1%,

则1吨煤的SO2产生量=2X0.8X1X1%=0.016吨=16千克

3、燃煤NOX排放量的估算:

计算公式:

NOX排放量(吨)=1.63X耗煤量(吨)X(燃煤中氮的含量X燃煤中氮的NOX转化率% 0.000938)NOX排放量(吨)=1.63X耗煤量(吨)X(0.015X燃煤中氮的NOX转化率% 0.000938)

其中耗煤量以1吨为基准,燃煤中氮的含量=1.5% 燃煤中氮的转化率=25%, 具体可见《排污收费制度》P122页

则1吨煤的NOX排放量=1.63X1X(0.015X25% 0.000938)=0.00764吨=7.6千克

根据国家环保总局编著的《排污申报登记实用手册》“第21章第4节NOX、CO、CH化合物排放量计算”,燃煤工业锅炉产生的NOX的计算公式如下:

GNOX=B X FNOX GNOX:——NOX排放量,千克; B——耗煤量,吨 FNOX——燃煤工业锅炉NOX产污排污系数,千克/吨

1、燃油SO2排放量的估算

计算公式:

SO2排放量(吨)=2X耗油量(吨)X燃油中的含硫分(%)X(1-脱硫效率%)

其中耗油量以1吨为基准,油中的含硫分为2%,

则1吨油的SO2产生量=2X1X2%=0.04吨=40千克

2、燃油NOX排放量的估算:

计算公式:

NOX排放量(吨)=1.63X耗油量(吨)X(燃油中氮的含量% X燃油中氮的NOX转化率% 0.000938)其中耗油量以1吨为基准,燃油中氮的转化率=35%, 氮的含量=0.14% 具体可见《排污收费制度》P123页

则1吨油的NOX排放量=1.63X1X(0.14%X35% 0.000938)=0.00232吨=2.32千克

经济开发区在其南部设一集中供热锅炉房,提供冬季取暖用热,并不能提供生产用汽。因此建设单位规划新上一台4t/h燃煤蒸汽锅炉自行解决生产工艺用汽,同时余热供暖,耗煤量约为2555t/a,选用的燃料煤种为二类烟煤,主要参数为:低位发热量5000Kcal/kg、含硫量低于 0.7%、含氮量0.7 %、灰分小于20%。

(1)主要污染物排放量统计

锅炉烟气中所含的污染因子主要为烟尘、SO2、NO2。依据《环境统计手册》中给出的污染物排放量计算方法,分析计算出各项污染物的排放量及排放浓度。

①计算模式

è 烟气量的计算

V0 =0.251×QL/1000+0.278

Vy =1.04×QL/4187+0.77+1.0161(a-1)V0

式中:V0-理论空气量(Nm3);

Vy-烟气排放量(Nm3/kg);

QL-燃料低位发热值(KJ/kg);

a-空气过剩系数1.5。

依据上述模式计算出燃烧每千克燃煤产生的实际烟气量。根据锅炉燃煤量,计算出烟气排放量。è 烟尘量的计算

Gd=B·A·dfh·(1-h)

式中:Gd-烟尘排放量,kg/h;

B-燃料消耗量,kg/h;

A-煤的灰份,取20%;

dfh-烟气中烟尘占灰份量的百分数,取20%;

h-除尘器效率,设计效率97%。

è SO2的排放量

GSO2 =1.6B·S(1-hs)

式中:B-燃料消耗量,kg/h;

S-煤全硫分(%);

hs-脱硫率(%),取70%。

è NO2的排放量

GNO2 =1.63B(b·n+10-6Vy·CNO2)(1-hn)K

式中:B-燃料消耗量,kg/h;

b-燃料氮向燃烧型NO的转变率(%),取35%;

CNO2-燃烧时生成的温度型NO2的浓度,取93.8mg/Nm3;

n-含氮率(%);

hn-脱氮率(%),取30%。

K—氮氧化物中二氧化氮的含量0.5

②计算结果核算烟尘、SO2、NO2的排放量,见表12。

表12 锅炉烟气中各类污染物排放量

统计项目烟气排放量污染物排放量

烟尘 SO2 NO2

本项目耗煤量2555t/a 2.24×107m3/a 3.07t/a 8.59t/a 4.76t/a

排放浓度 -- 137mg/m3 383mg/m3 213 mg/m3

由此计算烟尘和SO2的排放浓度分别为137mg/m3和383mg/m3,均低于《锅炉大气污染物排放标准》(GB13271-2001)中二类区的规定限值(烟尘:200mg/m3,SO2:900mg/m3)

相关性分析(相关系数)

相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值一般介于-1~1之间。相关系数不是等距度量值,而只是一个顺序数据。计算相关系数一般需大样本. 相关系数又称皮(尔生)氏积矩相关系数,说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。 相关系数用希腊字母γ表示,γ值的范围在-1和+1之间。 γ>0为正相关,γ<0为负相关。γ=0表示不相关; γ的绝对值越大,相关程度越高。 两个现象之间的相关程度,一般划分为四级: 如两者呈正相关,r呈正值,r=1时为完全正相关;如两者呈负相关则r呈负值,而r=-1时为完全负相关。完全正相关或负相关时,所有图点都在直线回归线上;点子的分布在直线回归线上下越离散,r的绝对值越小。当例数相等时,相关系数的绝对值越接近1,相关越密切;越接近于0,相关越不密切。当r=0时,说明X和Y两个变量之间无直线关系。 相关系数的计算公式为<见参考资料>. 其中xi为自变量的标志值;i=1,2,…n;■为自变量的平均值, 为因变量数列的标志值;■为因变量数列的平均值。 为自变量数列的项数。对于单变量分组表的资料,相关系数的计算公式<见参考资料>. 其中fi为权数,即自变量每组的次数。在使用具有统计功能的电子计算机时,可以用一种简捷的方法计算相关系数,其公式<见参考资料>. 使用这种计算方法时,当计算机在输入x、y数据之后,可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等数值,不必再列计算表。 简单相关系数: 又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。 复相关系数: 又叫多重相关系数

锅炉烟气量估算方法完整版

锅炉烟气量估算方法集团标准化办公室:[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

常用锅炉烟气量估算方法 烧一吨煤,产生1600×S%千克SO2,1万立方米废气,产生200千克烟尘。3L!p+A)H#y&z9H#^ 烧一吨柴油,排放2000×S%千克SO2,1.2万立米废气;排放1千克烟尘。 烧一吨重油,排放2000×S%千克SO2,1.6万立米废气;排放2千克烟尘。 大电厂,烟尘治理好,去除率超98%,烧一吨煤,排放烟尘3-5千克。4b4p3u#E0W 普通企业,有治理设施的,烧一吨煤,排放烟尘10-15千克;)u%S!h+k%X,g0] 砖瓦生产,每万块产品排放40-80千克烟尘;12-18千克二氧化硫。 规模水泥厂,每吨水泥产品排放3-7千克粉尘;1千克二氧化硫。9^)e8|$w/q+P 乡镇小水泥厂,每吨水泥产品排放12-20千克粉尘;1千克二氧化硫。;~#I+I8I!]"h8q 物料衡算公式:8v;_$M*U'V8T;~ 1吨煤炭燃烧时产生的SO2量=1600×S千克;S含硫率,一般0.6-1.5%。若燃煤的含硫率为1%,则烧1吨煤排放16公斤S O2。,C8Sr9W"L&J 1吨燃油燃烧时产生的SO2量=2000×S千克;S含硫率,一般重油1.5-3%,柴油0.5-0.8%。若含硫率为2%,燃烧1吨油排放40公斤SO2。'J5D"G3m2C$\*U6p 排污系数:燃烧一吨煤,排放0.9-1.2万标立方米燃烧废气,电厂可取小值,其他小厂可取大值。燃烧一吨油,排放1.2-1.6万标立方米废气,柴油取小值,重油取大值。 【城镇排水折算系数】0.7~0.9,即用水量的70-90%。2E#C1W&]'g3V+Q+Q 【生活污水排放系数】采用本地区的实测系数。。*B-t?G1f:U)N)j 【生活污水中COD产生系数】60g/人.日。也可用本地区的实测系数。9S1s-]1`*h3m._9E*t!A%@'i 【生活污水中氨氮产生系数】7g/人.日。也可用本地区的实测系数。使用系数进行计算时,人口数一般指城镇人口数;在外来较多的地区,可用常住人口数或加上外来人口数。 【生活及其他烟尘排放量】按燃用民用型煤和原煤分别采用不同的系数计算: 民用型煤:每吨型煤排放1~2公斤烟尘9E-R)m)O1A9H9Y4C(C 原?煤:每吨原煤排放8~10公斤烟尘 一、工业废气排放总量计算 1.实测法/d2G%D.c1d*].x-C

三年级数学竖式计算题大全

144÷9= 97×3= 352÷5= 296÷4= 860÷2= 220×9= 153×5=357÷6= 75÷5= 42×3= 615÷5= 74×5= 74×8= 50÷6= 200÷7= 121×4= 510÷9= 194÷2= 516×6= 100÷2= 43×8=

125×5= 415÷4= 453÷6= 705÷7= 321×3= 874÷3= 870×3=352÷5= 429÷6= 54×8= 594÷7= 569÷4= 498÷7= 197×2= 974÷5= 483÷8= 320×2= 408÷2= 890×6= 825÷5= 132×2=

285×6= 267÷3= 67÷3= 434×8= 375÷2= 567×6= 362×4= 75×6= 203×8= 168×9= 365÷6= 804÷4= 685÷5= 308÷7= 600÷9= 204÷5= 428÷7= 942÷3= 612÷3= 635÷9= 690÷6=

416÷4= 416÷4= 724÷4= 129÷8= 805÷5= 735÷5= 176÷4= 7200÷9= 4816÷4= 2106×2= 57×28= 744÷2= 118×2= 4702÷2= 96÷3= 726÷6= 917÷7= 252÷2= 906÷6= 96÷4= 84÷7=

705÷5=585÷5=745÷5=847÷7=98÷7=426÷3=784÷7=447÷3= 256x9= 384÷4= 111x9= 110÷5= 222x7= 184÷2= 122x7= 75÷3= 188x5= 440÷5= 133x5= 56÷2= 154x3=

如何用SPSS求相关系数

参见: [1] 衷克定数据统计分析与实践—SPSS for Windows[M].北京:高等教育出版社,2005.4:195— [2] 试验设计与SPSS应用[M].北京,化学工业出版社,王颉著,2006.10:141— 多元相关与偏相关 如何用SPSS求相关系数 1 用列联分析中,计算lamabda相关系数,在分析——描述分析——列联分析 2 首先看两个变量是否是正态分布,如果是,则在analyze-correlate-bivariate中选择 pearson相关系数,否则要选spearman相关系数或Kendall相关系数。如果显著相关,输出结果会有*号显示,只要sig的P值大于0.05就是显著相关。如果是负值则是负相关。 在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall(肯德尔)和spearman(斯伯曼/斯皮尔曼)三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时,使用Pearson积差相关系数,不满足积差相关分析的适用条件时,使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数,是利用两变量的秩次大小作线性相关分析,对原始变量的分布不作要求,属于非参数统计方法,适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数,但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式,但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall's tau-b等级相关系数:用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验;取值范围在-1-1之间,此检验适合于正方形表格; 计算积距pearson相关系数,连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。 计算相关系数:当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知,或原始数据用等级表示时,宜用spearman或kendall相关 Pearson 相关复选项积差相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析Kendall 复选项等级相关计算分类变量间的秩相关,适用于合并等级资料 Spearman 复选项等级相关计算斯皮尔曼相关,适用于连续等级资料 注: 1若非等间距测度的连续变量因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关,对于完全等级离散变量必用等级相关 2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用Spearman 或Kendall相关。 3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用,可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的,故用Pearson分析方法。 在SPSS里进入Correlate-》Bivariate,在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项:

锅炉烟气量估算方法

常用锅炉烟气量估算方法 烧一吨煤,产生1600×S%千克SO2,1万立方米废气,产生200千克烟尘。3 L! p+ A) H# y& z 9 H# ^ 烧一吨柴油,排放2000×S%千克SO2,1.2万立米废气;排放1千克烟尘。 烧一吨重油,排放2000×S%千克SO2,1.6万立米废气;排放2千克烟尘。 大电厂,烟尘治理好,去除率超98%,烧一吨煤,排放烟尘3-5千克。4 b4 p3 u# E0 W 普通企业,有治理设施的,烧一吨煤,排放烟尘10-15千克;) u% S! h+ k% X, g0 ] 砖瓦生产,每万块产品排放40-80千克烟尘;12-18千克二氧化硫。 规模水泥厂,每吨水泥产品排放3-7千克粉尘;1千克二氧化硫。9 ^) e8 |$ w/ q+ P 乡镇小水泥厂,每吨水泥产品排放12-20千克粉尘;1千克二氧化硫。; ~# I+ I8 I! ]" h8 q 物料衡算公式:8 v; _$ M* U' V8 T; ~ 1吨煤炭燃烧时产生的SO2量=1600×S千克;S含硫率,一般0.6-1.5%。若燃煤的含硫率为1 %,则烧1吨煤排放16公斤SO2 。, C8 S r9 W" L& J 1吨燃油燃烧时产生的SO2量=2000×S千克;S含硫率,一般重油1.5-3%,柴油0.5-0.8%。若含硫率为2%,燃烧1吨油排放40公斤SO2 。' J5 D" G3 m2 C$ \* U6 p ?排污系数:燃烧一吨煤,排放0.9-1.2万标立方米燃烧废气,电厂可取小值,其他小厂可取大值。燃烧一吨油,排放1.2-1.6万标立方米废气,柴油取小值,重油取大值。 【城镇排水折算系数】0.7~0.9,即用水量的70-90%。2 E# C1 W& ]' g3 V+ Q+ Q 【生活污水排放系数】采用本地区的实测系数。。* B- t G1 f: U) N) j 【生活污水中COD产生系数】60g/人.日。也可用本地区的实测系数。9 S1 s- ]1 `* h3 m. _9 E * t! A% @' i 【生活污水中氨氮产生系数】7g/人.日。也可用本地区的实测系数。使用系数进行计算时,人口数一般指城镇人口数;在外来较多的地区,可用常住人口数或加上外来人口数。 【生活及其他烟尘排放量】按燃用民用型煤和原煤分别采用不同的系数计算: 民用型煤:每吨型煤排放1~2公斤烟尘9 E- R) m) O1 A9 H9 Y4 C( C 原煤:每吨原煤排放8~10公斤烟尘

三年级下册数学竖式计算题500题(可直接打印)

35×12= 359÷3= 567+284= 602-394= 32×35= 46×22= 606-208= 603÷7= 198+303= 204÷2= 426÷4= 23×37= 46×58= 326×5= 21×15 482÷8= 370÷7= 784-685= 76×15=13×22 486÷2= 607÷5= 915÷3= 900-807= 25×12

560÷4= 458+542= 423÷3= 87×19= 56×34 362÷6= 525÷3=254÷5=192÷4=55×22 602÷7=839÷9=726÷6=51×16= 744÷6 78×22=416÷4=823÷8=63×43= 33-18= 367÷4= 795÷5= 42×53= 15×82= 41×20=

79×97= 28×32=54×25= 48×61=20+34= 39×42=168÷8= 370÷5= 640÷7= 57+33= 19×64= 470÷9= 522÷6= 312÷7= 7×900= 570÷8= 810÷9= 660÷5= 804÷7= 646÷8 462÷3=780÷4=729÷9=624÷6=16.4-7.8=

2500+300=156-97= 386+479= 321×12=543+458 125×23=18×250=52×49= 34×54= 348÷3= 106×51=48×34=82×16= 45×93=45×25 66×65= 55×18= 75×26= 816÷8=702÷9= 79×29= 43×36= 62×71= 38×44= 646÷8

附录相关系数r的计算公式的推导.doc

相 关 系 数 r AB 的 计 算 公 式 的 推 导 设 A i 、 B i 分别表示证券 A 、证券 B 历史上各年获得的收益率; A 、 B 分别表示证券 A 、证券 B 各 年获得的收益率的平均数; P i 表示证券 A 和证券 B 构成的投资组合各年获得的收益率,其他符号的含义 同上。 2 = 1A n 1 2 = 1B n 1 2 1 P = 1 n = 1 n 1 = 1 n 1 = 1 n 1 = 1 n 1 =A 2 A × =A 2 2 A A ( A i A) 2 (B i B) 2 (P i 1 P i ) 2 n 1 [( A A A i A B B i ) ( A A A i A B B i )]2 n [( A A A i A B B i ) (A A A A B B)] 2 [ A A ( A i A) A B (B i B)] 2 [ 2 ( A i ) 2 2 ( B i B ) 2 2 A A A B ( A i )( B )] A A A A B A B i ( A i A) 2 A B 2 × ( B i B) 2 2A A A B [( A i A)( B i B)] n 1 n 1 n 1 2 2 2A A A B [( A i A)( B i B)] A B B n 1 对照公式( 1)得: ( A i A) 2 (B i B) 2 = × n × r AB n 1 1 ∴ r AB = [( A i A)( B i B)] ( A i A)2 (B i B) 2 这就是相关系数 r AB 的计算公式。 投资组合风险分散化效应的内在特征 1. 两种证券构成的投资组合为最小方差组合(即风险最小)时各证券投资比例的测定 公式( 1)左右两端对 A A 求一阶导数,并注意到 A B =1—A A : 2 2 2 A B r AB ( P )′=2A A A -2(1 -A A ) B + 2 (1 - A A ) A B r AB -2A A 令 ( P 2 )′=0 并简化,得到使 P 2 取极小值的 A A : 2 B r AB A A = B A ( 3) 2 2 2 A B r AB A B 式中,0 ≤ A A ≤ 1, 否则公式( 3)无意义。

三年级竖式计算题大全完整版

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606-208=63÷7=1985+303=123×7=46÷4=46×58=326×5=48÷8=37÷7=784-685=764×5=67÷5=56÷ 4=458+542=42÷3=87×9=497-299=2008-1279=472+1028=1233+232=2340-123=4578-2312=324×2=44÷3=2341+123=49÷6=63÷7=7020×8=334-123=546+1230=998×9=188+119=2000-1098=8024- 1506=9243+7853=378×7= 5×307=7000-3505=753×6=2345-1123=438+741=71÷8=38+1279=233+938=378+427=2500+300=156-97=386+479=321×2=5364+132=3456-789=234-123=1123-234=3451+123=1234×7=23÷2=1232×4=2134-123=2010+2311=44÷5=234-123=678+123=345+123=233×6=1123-234=234×5=123+213=546-378=123×8=2345-1239=234+222=67÷8= 1234-234=567+145=678×9=7890-6778=1234-567=678+243=7890-4563=56÷7=4567-890=678+89=34÷6=2389-986=1235×5=234+789=5683-3422=135×9=3452-334=2345×7=66÷3=3466-784=2345- 123=456+1267=475+553=3456×1=3567-234=67÷7=4567-2345=568+1221=3455-232=664+345=355×3=3567-323=2345-345=678+344=4566+342=78÷3= 578-323=4567×8=456+456=345-45=3458-345=345×6=548+123=34÷3=2345+124=346-231=568-324=453×9=1344+1233=458-123=4566-3213=567×6=3545-232=56÷6=45÷9=453+342=2345-243=345×2=645×5=2435+100=234-34=77÷1=3454-232=1232+2123=678+253=1235-343=3456-2313=453× 6=235-123=568×6=45÷4=356+3533=

烟气流量计算公式

锅炉烟尘测试方法 1991—09—14发布1992—08—01实施 国家技术监督局 国家环境保护局发布 1、主题内容与适用范围 本标准规定了锅炉出口原始烟尘浓度、锅炉烟尘排放浓度、烟气黑度及有关参数的测试方法。 本标准适用于GBl3271有关参数的测试。 2、引用标准 GB l0180 工业锅炉热工测试规范 GB l327l 工业锅炉排放标准 3、测定的基本要求 3.1 新设计、研制的锅炉在按GBl0180标准进行热工试验的同时,测定锅炉出口原始烟尘浓度和锅炉烟尘排放浓度。 3.2 新锅炉安装后,锅炉出口原始烟尘浓度和烟尘排放浓度的验收测试,应在设计出力下进行。 3.3 在用锅炉烟尘排放浓度的测试,必须在锅炉设计出力70%以上的情况下进行,并按锅炉运行三年内和锅炉运行三年以上两种情况,将不同出力下实测的烟尘排放浓度乘以表l中所列出力影响系数K,作为该锅炉额定出力情况下的烟尘排放浓度,对于手烧炉应在不低于两个加煤周期的时间内测定。 表1 锅炉实测出力占锅炉设计出力的百分数,% 70-《75 75-《80 80-《85 85-《90 9 0-《95 》=95 运行三年内的出力影响系数K 1.6 1.4 1.2 1.1 1.05 1 运行三年以上的出力影响系数K 1.3 1.2 1.1 1 1 1 3.4 测定位置: 测定位置应尽量选择在垂直管段,并不宜靠近管道弯头及断面形状急剧变化的部位。测定位置应距弯头、接头、阀门和其他变径管的下游方向大于6倍直径处,和距上述部位的上游方向大于3倍直径处。 3.5 测孔规格: 在选定的测定位置上开测孔,在孔口接上直径dn为75mm,长度为30mm左右的短管,并装上丝堵。 3.6 测点位置、数目: 3.6.1 圆形断面:将管道断面划分为适当数量的等面积同心圆环,各测点均在环的等面积中心线上,所分的等面积圆环数由管道直径大小而定,并按表2确定环数和测点数。 表2 圆形管道分环及测点数的确定 管道直径D,mm 环数测点数 《200 1 2 200-400 1-2 2-4 400-600 2-3 4-6 600-800 3-4 6-8 800以上4-5 8-10

常用相关分析方法及其计算

二、常用相关分析方法及其计算 在教育与心理研究实践中,常用的相关分析方法有积差相关法、等级相关法、质量相关法,分述如下。 (一)积差相关系数 1. 积差相关系数又称积矩相关系数,是英国统计学家皮尔逊(Pearson )提出的一种计算相关系数的方法,故也称皮尔逊相关。这是一种求直线相关的基本方法。 积差相关系数记作XY r ,其计算公式为 ∑∑∑===----= n i i n i i n i i i XY Y y X x Y y X x r 1 2 1 2 1 ) ()() )(( (2-20) 式中i x 、i y 、X 、Y 、n 的意义均同前所述。 若记X x x i -=,Y y y i -=,则(2-20)式成为 Y X XY S nS xy r ∑= (2-21) 式中n xy ∑称为协方差,n xy ∑的绝对值大小直观地反映了两列变量的一致性程 度。然而,由于X 变量与Y 变量具有不同测量单位,不能直接用它们的协方差 n xy ∑来表示两列变量的一致性,所以将各变量的离均差分别用各自的标准差 除,使之成为没有实际单位的标准分数,然后再求其协方差。即: ∑∑?= = )()(1Y X Y X XY S y S x n S nS xy r

Y X Z Z n ∑?= 1 (2-22) 这样,两列具有不同测两单位的变量的一致性就可以测量计算。 计算积差相关系数要求变量符合以下条件:(1)两列变量都是等距的或等比的测量数据;(2)两列变量所来自的总体必须是正态的或近似正态的对称单峰分布;(3)两列变量必须具备一一对应关系。 2. 积差相关系数的计算 利用公式 (2-20)计算相关系数,应先求两列变量各自的平均数与标准差,再求离中差的乘积之和。在统计实践中,为方便使用数据库的数据格式,并利于计算机计算,一般会将(2-20)式改写为利用原始数据直接计算XY r 的公式。即: ∑∑∑∑∑∑∑---= 2 22 2 ) () (i i i i i i i i XY y y n x x n y x y x n r (2-23) (二)等级相关 在教育与心理研究实践中,只要条件许可,人们都乐于使用积差相关系数来度量两列变量之间的相关程度,但有时我们得到的数据不能满足积差相关系数的计算条件,此时就应使用其他相关系数。 等级相关也是一种相关分析方法。当测量得到的数据不是等距或等比数据,而是具有等级顺序的测量数据,或者得到的数据是等距或等比的测量数据,但其所来自的总体分布不是正态的,出现上述两种情况中的任何一种,都不能计算积差相关系数。这时要求两列变量或多列变量的相关,就要用等级相关的方法。 1. 斯皮尔曼(Spearman)等级相关 斯皮尔曼等级相关系数用R r 表示,它适用于两列具有等级顺序的测量数据,或总体为非正态的等距、等比数据。

三年级竖式计算题大全

606-208= 63÷7= 1985+303= 123×7= 46÷4= 46×58= 326×5= 48÷8= 37÷7= 784-685= 764×5= 67÷5= 56÷4= 458+542= 42÷3= 87×9= 497-299= 2008-1279= 472+1028= 1233+232= 2340-123= 4578-2312= 324×2= 44÷3= 2341+123= 49÷6= 63÷7= 7020×8= 334-123= 546+1230= 998×9= 188+119= 2000-1098= 8024-1506= 9243+7853= 378×7= 5×307= 7000-3505= 753×6= 2345-1123= 438+741= 71÷8= 38+1279= 233+938= 378+427= 2500+300=156-97= 386+479= 321×2=5364+132= 3456-789= 234-123= 1123-234= 3451+123= 1234×7= 23÷2= 1232×4= 2134-123= 2010+2311= 44÷5= 234-123= 678+123= 345+123= 233×6= 1123-234= 234×5= 123+213= 546-378= 123×8= 2345-1239= 234+222= 67÷8= 1234-234= 567+145= 678×9= 7890-6778= 1234-567= 678+243= 7890-4563= 56÷7= 4567-890= 678+89= 34÷6= 2389-986= 1235×5= 234+789= 5683-3422= 135×9= 3452-334= 2345×7= 66÷3= 3466-784= 2345-123= 456+1267= 475+553= 3456×1= 3567-234= 67÷7= 4567-2345= 568+1221= 3455-232= 664+345= 355×3= 3567-323= 2345-345= 678+344= 4566+342= 78÷3= 578-323= 4567×8= 456+456= 345-45= 3458-345= 345×6= 548+123= 34÷3= 2345+124= 346-231= 568-324= 453×9= 1344+1233= 458-123= 4566-3213= 567×6= 3545-232= 56÷6= 45÷9= 453+342=

IGBT的动态特性与静态特性的研究

IGBT的动态特性与静态特性的研究 IGBT动态参数 IGBT模块动态参数是评估IGBT模块开关性能如开关频率、开关损耗、死区时间、驱动功率等的重要依据,本文重点讨论以下动态参数:模块内部栅极电阻、外部栅极电阻、外部栅极电容、IGBT寄生电容参数、栅极充电电荷、IGBT开关时间参数,结合IGBT模块静态参数可全面评估IGBT芯片的性能。RGint:模块内部栅极电阻: 为了实现模块内部芯片均流,模块内部集成有栅极电阻。该电阻值应该被当成总的栅极电阻的一部分来计算IGBT驱动器的峰值电流能力。 RGext:外部栅极电阻: 外部栅极电阻由用户设置,电阻值会影响IGBT的开关性能。 上图中开关测试条件中的栅极电阻为Rgext的最小推荐值。 用户可通过加装一个退耦合二极管设置不同的Rgon和Rgoff。

已知栅极电阻和驱动电压条件下,IGBT驱动理论峰值电流可由下式计算得到,其中栅极电阻值为内部及外部之和。 实际上,受限于驱动线路杂散电感及实际栅极驱动电路非理想开关特性,计算出的峰值电流无法达到。 如果驱动器的驱动能力不够,IGBT的开关性能将会受到严重的影响。 最小的Rgon由开通di/dt限制,最小的Rgoff由关断dv/dt限制,栅极电阻太小容易导致震荡甚至造成IGBT及二极管的损坏。Cge:外部栅极电容: 高压IGBT一般推荐外置Cge以降低栅极导通速度,开通的di/dt及dv/dt被减小,有利于降低受di/dt影响的开通损耗。 IGBT寄生电容参数: IGBT寄生电容是其芯片的内部结构固有的特性,芯片结构及简单的原理图如下图所示。输入电容Cies及反馈电容Cres是衡量栅极驱动电路的根本要素,输出电容Coss限制开关转换过程的dv/dt,Coss造成的损耗一般可以被忽略。

第三章:相关系数r 的计算公式的推导

设A i 、B i 分别表示证券A 、证券B 历史上各年获得的收益率;A 、B 分别表示证券A 、证券B 各年获得的收益率的平均数;P i 表示证券A 和证券B 构成的投资组合各年获得的收益率,其他符号的含义同上。 2 A σ= 11 -n 2)(∑-A A i 2 B σ=1 1-n )(B B i -∑2 2 P σ=11-n 2)1(∑∑-i i P n P =2)](1 )[(11i B i A i B i A B A A A n B A A A n +-+-∑∑ =2)]()[(1 1 B A A A B A A A n B A i B i A +-+-∑ =2)]()([1 1 B B A A A A n i B i A -+--∑ =)])((2)()([1 122 22B B A A A A B B A A A A n i i B A i B i A --+-+--∑ =A 2 A × 2 2 1 )(B i A n A A +--∑× 1 )] )([(21 )(2 ---+ --∑∑n B B A A A A n B B i i B A i =A 1 )])([(22 2 2 2---? ++∑n B B A A A A A i i B A B B A A σσ 对照公式(1)得: = 1 )(2 --∑n A A i × 1 )(2 --∑n B B i × r AB ∴ r AB = ∑∑∑-?---2 2 ) ()()] )([(B B A A B B A A i i i i 这就是相关系数r AB 的计算公式。 投资组合风险分散化效应的内在特征 1.两种证券构成的投资组合为最小方差组合(即风险最小)时各证券投资比例的测定 公式(1)左右两端对A A 求一阶导数,并注意到A B =1—A A : (2 P σ)′=2 A A 2 A σ-2 (1-A A )2 B σ+2 (1-A A )B A σσ r AB -2A A B A σσ r AB 令 (2 P σ)′= 0 并简化,得到使2 P σ取极小值的A A : AB B A i i r n B B A A σσ =---∑1 )])([(

三年级竖式计算题大全

三年级竖式计算题大全集团档案编码:[YTTR-YTPT28-YTNTL98-UYTYNN08]

606-208=63÷7=1985+303=123×7=46÷4=46×58=326×5=48÷8=37÷7=784-685=764×5=67÷5=56÷4=458+542=42÷3=87×9=497-299=2008-1279=472+1028=1233+232=2340-123=4578-2312=324×2=44÷3=2341+123=49÷6=63÷7=7020×8=334-123=546+1230=998×9=188+119=2000-1098=8024-1506=9243+7853=378×7=? 5×307=7000-3505=753×6=2345-1123=438+741=71÷8=38+1279=233+938=378+427=2500+300=156-97=386+479=321×2=5364+132=3456-789=234-123=1123-234=3451+123=1234×7=23÷2=1232×4=2134-123=2010+2311=44÷5=234-123=678+123=345+123=233×6=1123-234=234×5=123+213=546-378=123×8=2345-1239=234+222=67÷8=? 1234-234=567+145=678×9=7890-6778=1234-567=678+243=7890-4563=56÷7=4567-890=678+89=34÷6=2389-986=1235×5=234+789=5683-3422=135×9=3452-334=2345×7=66÷3=3466-784=2345-123=456+1267=475+553=3456×1=3567-234=67÷7=4567-2345=568+1221=3455-232=664+345=355×3=3567-323=2345-345=678+344=4566+342=78÷3=? 578-323=4567×8=456+456=345-45=3458-345=345×6=548+123=34÷3=2345+124=346-231=568-324=453×9=1344+1233=458-123=4566-3213=567×6=3545-232=56÷6=45÷9=453+342=2345-243=345×2=645×5=2435+100=234-34=77÷1=3454-232=1232+2123=678+253=1235-343=3456-2313=453×6=235-123=568×6=45÷4=356+3533=

传感器的静态特性

传感器静态特性的一般知识 传感器作为感受被测量信息的器件,总是希望它能按照一定的规律输出有用信号,因此需要研究其输出――输入的关系及特性,以便用理论指导其设计、制造、校准与使用。理论和技术上表征输出――输入之间的关系通常是以建立数学模型来体现,这也是研究科学问题的基本出发点。由于传感器可能用来检测静态量(即输入量是不随时间变化的常量)、准静态量或动态量(即输入量是随时间而变化的量),理论上应该用带随机变量的非线性微分方程作为数学模型,但这将在数学上造成困难。由于输入信号的状态不同,传感器所表现出来的输出特性也不同,所以实际上,传感器的静、动态特性可以分开来研究。因此,对应于不同性质的输入信号,传感器的数学模型常有动态与静态之分。由于不同性质的传感器有不同的在参数关系(即有不同的数学模型),它们的静、动态特性也表现出不同的特点。在理论上,为了研究各种传感器的共性,本节根据数学理论提出传感器的静、动态两个数学模型的一般式,然后,根据各种传感器的不同特性再作以具体条件的简化后给予分别讨论。应该指出的是,一个高性能的传感器必须具备有良好的静态和动态特性,这样才能完成无失真的转换。 1. 传感器静态特性的方程表示方法 静态数学模型是指在静态信号作用下(即输入量对时间t 的各阶导数等于零)得到的数学模型。传感器的静态特性是指传感器在静态工作条件下的输入输出特性。所谓静态工作条件是指传感器的输入量恒定或缓慢变化而输出量也达到相应的稳定值的工作状态,这时,输出量为输入量的确定函数。若在不考虑滞后、蠕变的条件下,或者传感器虽然有迟滞及蠕变等但仅考虑其理想的平均特性时,传感器的静态模型的一般式在数学理论上可用n 次方代数方程式来表示,即 2n 012n y a a x a x a x =+++?+ (1-2) 式中 x ――为传感器的输入量,即被测量; y ――为传感器的输出量,即测量值; 0a ――为零位输出; 1a ――为传感器线性灵敏度; 2a ,3a ,…,n a ――为非线性项的待定常数。 0a ,1a ,2a ,3a ,…,n a ――决定了特性曲线的形状和位置,一般通过传感器的校 准试验数据经曲线拟合求出,它们可正可负。

相关系数计算公式

相关系数计算公式 相关系数计算公式 Statistical correlation coefficient Due to the statistical correlation coefficient used more frequently, so here is the use of a few articles introduce these coefficients. The correlation coefficient: a study of two things (in the data we call the degree of correlation between the variables). If there are two variables: X, Y, correlation coefficient obtained by the meaning can be understood as follows: (1), when the correlation coefficient is 0, X and Y two variable relationship. (2), when the value of X increases (decreases), Y value increases (decreases), the two variables are positive correlation, correlation coefficient between 0 and 1. (3), when the value of X increases (decreases), the value of Y decreases (increases), two variables are negatively correlated, the correlation coefficient between -1.00 and 0. The absolute value of the correlation coefficient is bigger, stronger correlations, the correlation coefficient is close to 1 or -1, the higher degree of correlation, the correlation coefficient is close to 0 and the correlation is weak. The related strength normally through the following range of judgment variables: The correlation coefficient 0.8-1.0 strong correlation 0.6-0.8 strong correlation

锅炉烟气量、烟尘、二氧化硫的计算

一、烟气量的计算: 0V -理论空气需求量(Nm 3 /Kg 或Nm 3 /Nm 3 (气体燃料)); ar net Q ?-收到基低位发热量(kJ/kg 或kJ/Nm 3 (气体燃料)); daf V -干燥无灰基挥发分(%) ; V Y -烟气量(Nm 3/Kg 或Nm 3/Nm 3(气体燃料)); α-过剩空气系数, α=αα?+0。 1、理论空气需求量 daf V >15%的烟煤: daf V <15%的贫煤及无烟煤: 61.04145Q ar net 0+= ?V 劣质煤ar net Q ?<12560kJ/kg : 455.04145 Q ar net 0+= ?V 液体燃料: 21000Q 85.0ar net 0+? =?V 气体燃料,ar net Q ?<10468kJ/Nm 3: 1000 Q 209.0ar net 0?? =V 气体燃料,ar net Q ?>14655kJ/Nm 3 : 25.01000 Q 260.0ar net 0-? =?V 2、实际烟气量的计算 (1)固体燃料 无烟煤、烟煤及贫煤: 0ar net Y )1(0161.177.04187 1.04Q V V -++?α= ar net Q ?<12560kJ/kg 的劣质煤: 0ar net Y )1(0161.154.04187 1.04Q V V -++?α= (2)液体燃料: 0ar net Y )1(0161.14187 1.1Q V V -+?α= (3)气体燃料: ar net Q ?<10468kJ/Nm 3时: 0ar net Y )1(0161.10.14187 0.725Q V V -++?α= ar net Q ?>14655kJ/Nm 3 时: 0ar net Y )1(0161.125.04187 1.14Q V V -+-?α=

三年级数学竖式计算题大全

144÷9= 97×3= 352÷5= 296÷4= 860÷2= 220×9= 153×5=357÷6= 75÷5= 42×3= 615÷5= 74×5= 74×8= 50÷6= 200÷7= 121×4= 510÷9= 194÷2= 516×6= 100÷2= 43×8=

125×5= 415÷4= 453÷6= 705÷7= 321×3= 874÷3= 870×3=352÷5= 429÷6= 54×8= 594÷7= 569÷4= 498÷7= 197×2= 974÷5= 483÷8= 320×2= 408÷2= 890×6= 825÷5= 132×2=

285×6= 267÷3= 67÷3= 434×8= 375÷2= 567×6= 362×4= 75×6= 203×8= 168×9= 365÷6= 804÷4= 685÷5= 308÷7= 600÷9= 204÷5= 428÷7= 942÷3= 612÷3= 635÷9= 690÷6=

416÷4= 416÷4= 724÷4= 129÷8= 805÷5= 735÷5= 176÷4= 7200÷9= 4816÷4= 2106×2= 57×28= 744÷2= 118×2= 4702÷2= 96÷3= 726÷6= 917÷7= 252÷2= 906÷6= 96÷4= 84÷7=

705÷5=585÷5=745÷5=847÷7=98÷7=426÷3=784÷7=447÷3= 256x9= 384÷4= 111x9= 110÷5= 222x7= 184÷2= 122x7= 75÷3= 188x5= 440÷5= 133x5= 56÷2= 154x3=

常用相关分析方法及其计算

二、常用相关分析方法及其计算 在教育与心理研究实践中,常用的相关分析方法有积差相关法、等级相关法、质量相关法,分述如下。 (一)积差相关系数 1. 积差相关系数又称积矩相关系数,是英国统计学家皮尔逊(Pearson )提出的一种计算相关系数的方法,故也称皮尔逊相关。这是一种求直线相关的基本方法。 积差相关系数记作XY r ,其计算公式为 ∑∑∑===----=n i i n i i n i i i XY Y y X x Y y X x r 12121 )()())(((2-20) 式中i x 、i y 、X 、Y 、n 的意义均同前所述。 若记X x x i -=,Y y y i -=,则(2-20)式成为 Y X XY S nS xy r ∑=(2-21) 式中n xy ∑称为协方差,n xy ∑的绝对值大小直观地反映了两列变量的一致性程度。然而,由于X 变量与Y 变量具有不同测量单位,不能直接用它们的协方差n xy ∑来表示两列变量的一致性,所以将各变量的离均差分别用各自的标准差除,使之成为没有实际单位的标准分数,然后再求其协方差。即: Y X Z Z n ∑?=1(2-22) 这样,两列具有不同测两单位的变量的一致性就可以测量计算。 计算积差相关系数要求变量符合以下条件:(1)两列变量都是等距的或等比的测量数据;(2)两列变量所来自的总体必须是正态的或近似正态的对称单峰分布;(3)两列变量必须具备一一对应关系。 2. 积差相关系数的计算 利用公式(2-20)计算相关系数,应先求两列变量各自的平均数与标准差,再求离中差的乘积之和。在统计实践中,为方便使用数据库的数据格式,并利于计算机计算,一般会将(2-20)式改写为利用原始数据直接计算XY r 的公式。即:

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