煤灰成分分析及其应用
万方数据
煤灰成分分析及其应用
作者：曲慧敏， Qu Huimin
作者单位：黑龙江省煤田地质测试研究中心,哈尔滨,150000
刊名：
价值工程
英文刊名：VALUE ENGINEERING
年，卷(期)：2010,29(4)
本文链接：https://www.360docs.net/doc/ad12393714.html,/Periodical_jzgc201004071.aspx
粉煤灰的主要特性
粉煤灰的主要特性 一、粉煤灰的主要性状和技术特征 粉煤灰的性状是指粉煤灰颗粒和混合粉料的物理、化学性质以及形态、结构等的统称。粉煤灰性状除包括上述化学成分、矿物组分和颗粒组分外，一般还包括表观色泽、粒径、细度、级配、比表面积、密度、堆积密度、含水率、烧失量、需水量比、火山灰活性以及其他各种物理力学性质和化学性质，特别还应包括均匀性这个重要的信息。粉煤灰一般的性状，因为粉煤灰在水泥和混凝土的应用要比其他用途具有更高的性状要求，仍须摘要说明。 粉煤灰技术特征，这里主要是指粉煤灰用作水泥和混凝土的原材料时，与用途和质量有关的粉煤灰成分、结构和性能的技术信息，也是与粉煤灰混凝土技术相关的重要技术参量。粉煤灰特征化研究，是粉煤灰水泥混凝土技术中的基础研究，直到20世纪80年代，粉煤灰特征化研究随着现代科学测试手段和研究方法的进步，取得了较多的成绩。 （一）、粉煤灰的性状 1．表观色泽 由于成分和组分不同，粉煤灰表观色泽变化很大。低钙粉煤灰随着碳分含量从低到高，从乳白色变至灰黑色。在一般情况下，粗略地可从色泽的变化观察粉煤灰性质的变化。高钙粉煤灰一般呈浅黄色，可反映氧化钙含量。目前，最新的研究认为，粉煤灰色泽不可以反映其结构。 2．粒径和细度 所收集的统灰粒径变化为0.5～300μm，这一范围与水泥接近，但其中大部分的颗粒要比水泥细得多。国内沿用标准筛测定，现在的我国粉煤灰新标准把用于水泥和混凝土的粉煤灰的试验方法和筛余量指标从用80μm标准筛人工筛分法改为用气流筛测定45μm的筛余量。如JGJ28－1986规定，以80μm标准筛测定细度，其筛余量：I级灰不大于5%，II级灰不大于8%，III级不大于25%。因为45μm以下粉煤灰颗料对混凝土性质的贡献较大，GB1596－2005粉煤灰新标准中，采用45μm筛余量（%）为细度指标，规定I级灰不大于12%，II级灰不大于20%，III级灰不大于45%。细度是粉煤灰最重要的参量，有的专家认为可以用来作为评估用于混凝土中粉煤灰质量的基本参量。至于代替细集料或用以改善工作性的粉煤灰细度则不受上述规定的限制。 3．比表面积 因为粉煤灰中密实颗粒和内部表面积很大的多孔颗粒混在一起，用比表面积方法不易准确测定颗粒的粗细。沿用测定水泥比表面积法测定粉煤灰比表面积的变化范围一般为1500～5000cm2/g，仍可用作反映粉煤灰组合颗粒内外表面积的综合情况。 4．颗粒级配 颗粒级配大致可分三种形式： （１）细灰。颗粒级配细于水泥，主要用于钢筋混凝土中取代水泥或水泥混合材料。 （２）粗灰。包括统灰和分选后的粗灰，颗粒级配粗于水泥，主要用于素混凝土和砂浆中取代集料。（３）混灰。与炉底灰混合的粉煤灰，用作取代集料或用作水泥混合材料（尚须与熟料共同磨细或分别麿细），或者作填筑用粉煤灰。 5．密度 普通粉煤灰密度为1.8~2.3g/cm2，约等于硅酸盐水泥的2/3。粉煤灰堆积密度的变化范围为0.6~0.9g/cm3，振实后的堆积密度为1.0~1.3 g/cm3。高钙粉煤灰密度略大。 最近我国用于混凝土的粉煤灰特征化研究完全证实，密度是粉煤灰技术特征中一个很重要的参量，它可用于混凝土用粉煤灰的质量评定和质量控制，特别是能用于粉煤灰质量均匀性评定和控制。 6．需水量比 粉煤灰需水量比是按规定的水泥标准砂浆流动性试验方法，以30%的粉煤灰取代硅酸盐水泥
SPSS进行主成分分析的步骤(图文)精编版
主成分分析的操作过程 原始数据如下（部分） 调用因子分析模块（Analyze―Dimension Reduction―Factor），将需要参与分析的各个原始变量放入变量框，如下图所示：
单击Descriptives按钮，打开Descriptives次对话框，勾选KMO and Bartlett’s test of sphericity选项（Initial solution选项为系统默认勾选的，保持默认即可），如下图所示，然后点击Continue按钮，回到主对话框： 其他的次对话框都保持不变（此时在Extract次对话框中，SPSS已经默认将提取公因子的方法设置为主成分分析法），在主对话框中点OK按钮，执行因子分析，得到的主要结果如下面几张表。 ①KMO和Bartlett球形检验结果：
KMO为0.635>0.6，说明数据适合做因子分析；Bartlett球形检验的显著性P值为 0.000<0.05，亦说明数据适合做因子分析。 ②公因子方差表，其展示了变量的共同度，Extraction下面各个共同度的值都大于0.5，说明提取的主成分对于原始变量的解释程度比较高。本表在主成分分析中用处不大，此处列出来仅供参考。 ③总方差分解表如下表。由下表可以看出，提取了特征值大于1的两个主成分，两个主成分的方差贡献率分别是55.449%和29.771%，累积方差贡献率是85.220%；两个特征值分别是3.327和1.786。 ④因子截荷矩阵如下：
根据数理统计的相关知识，主成分分析的变换矩阵亦即主成分载荷矩阵U 与因子载荷矩阵A 以及特征值λ的数学关系如下面这个公式： λi i i A U = 故可以由这二者通过计算变量来求得主成分载荷矩阵U 。 新建一个SPSS 数据文件，将因子载荷矩阵中的各个载荷值复制进去，如下图所示： 计算变量（Transform-Compute Variables ）的公式分别如下二张图所示：
煤灰中化学成分对熔融和结渣特性影响的探讨(1)(1)
作者简介: 张堃(1981),男,浙江大学热能工程研究所在读硕士研究生,研读方向为锅炉结渣控制及结渣机理。 煤灰中化学成分 对熔融和结渣特性影响的探讨 张 堃,黄镇宇,修洪雨,杨卫娟,周俊虎,岑可法 (浙江大学,浙江杭州 310027) [摘 要] 煤灰中化学成分对煤灰的熔融和结渣特性的影响比较复杂。采用SiO 2、Al 2O 3、Fe 2O 3、CaCO 3、Na 2CO 3等化学品替代煤灰中的化学成分,通过人工控制灰样的成分和含量的变化,用XRD 等测试手段,结合渣样的抗剪切强度加以分析,探讨煤灰中化学成分对熔融行为和结渣特性的影响规律。[关键词] 煤灰;灰成分;剪切强度;熔融;结渣;化学成分 [中图分类号]TK16 [文献标识码]A [文章编号]10023364(2005)12002704 锅炉炉内结渣问题长期困扰电厂的运行,其中煤灰的熔融特性是影响炉内结渣的主要因素之一,而煤灰的熔融特性又受煤灰成分的影响,本文尝试用可控制成分和含量的人工灰样替代煤灰进行结渣研究。 1 试验依据和方法 1.1 试验依据 煤中矿物质主要有石英(SiO 2)、白云石(CaCO 3 Mg CO 3)、方解石(CaCO 3)、黄铁矿(FeS 2)以及高岭石(Al 2O 3 2SiO 2 2H 2O)等。试验表明[1] ,煤中矿物成分在800 之前主要发生的化学反应有: (1)白云石受热分解 CaCO 3 M gCO 3→Mg O+CaO+2CO 2(1)(2)方解石受热分解CaCO 3→CaO+CO 2 (2)(3)高岭石失水转变成为偏高岭石Al 2O 3 2SiO 2 2H 2O →A l 2O 3 2SiO 2+2H 2O (3) 矿物间的反应几乎没有。当温度高于900 后偏 高岭石还会分解为无定形的Al 2O 3和SiO 2 [2] 。同时, 众多结渣机理试验所用的高温灰化煤灰中,Fe 元素以Fe 2O 3形式存在,转化过程为:黄铁矿(FeS 2)→磁黄铁矿(Fe 1-x S,其中x =0~0.2)→磁铁矿(Fe 3O 4)→赤铁 矿(Fe 2O 3)[3]。因此,可用SiO 2、A l 2O 3、Fe 2O 3、Ca -CO 3、Na 2CO 3等人工样品替代煤灰成分进行熔融和结渣特性的研究。由于CaCO 3、N a 2CO 3平时性质稳定,在加热后极易自身分解或与其它物质反应释放出CO 2,故用来代替CaO 和Na 2O 。 因为人工灰样的配比可以调控,以此来简化试验 条件,排除杂质干扰。在改变人工灰样的成分、含量、加热气氛等条件下,通过熔点、生成物相以及抗剪切强度等特性的变化,找出熔融和结渣的规律,分析内在结渣机理。1.2 试验方法1.2.1 灰成分分析 依据GB/T 15741995,使用XJK12型陶瓷化学成分分析仪进行分析。1.2.2 人工灰配比 将煤灰成分中的K 2O 合并至Na 2O 中,并将T iO 2、M gO 等含量不高的杂质忽略,全部折合换算成SiO 2、Al 2O 3、Fe 2O 3、CaO 、N a 2O 的百分含量后,用等质量比的SiO 2、Al 2O 3、Fe 2O 3、CaCO 3、Na 2CO 3替代其中的化学成分进行人工灰配制。在研究其中一种成分的影响时,将这种成分的含量从0变化到高值,其余组分不变。这里高值根据国内众多煤种中此成分的高水 研究论文
煤灰和生物质灰性质概述文献综述-5页文档资料
文献综述 综述名称：煤灰和生物质灰性质概述 1绪论 中药材渣是一种理想的可再生生物质能源，具有可再生性和低污染性特点。我国是中医药大国，每年中药厂使用大量中药材原料，因而在中药的加工过程中，会产生很多中药材废渣。目前，国内的大多数中药材厂对中药材废渣的处理主要是填埋和作为固体废物任意排放。但因中药材废渣量大、填埋堆放孔隙率高造成大片耕地损失和能源浪费，任意堆填排放不仅造成严重的环境污染，而且还造成不必要的能源浪费。如能变废为宝，既解决了浪费和污染，也可带来意想不到的经济效益。 中药材废渣可以利用于发电行业，这其中燃烧规模巨大，相应也产生了大量的灰，因此，对于灰的环保利用便有了大量的来源。但在其被利用前，应充分的了解灰的化学特性。所以研究不同类型的生物质灰中矿物分布特征及其灰特征和用途，对于灰能源的利用有很大的贡献。 2生物质灰化学特性的研究 2.1煤灰特性的研究 2.1.1煤灰熔融性研究 目前约有80%左右的煤炭用于燃烧与气化，煤灰熔融性是评价气化用煤和动力用煤的重要指标之一。对液态排渣气化工艺（如德士古和液态排渣鲁奇炉等）要求煤灰熔融温度低，以有利于降低气化温度；而固态排渣气化工艺则要求煤灰熔融温度高，以提高气化温度。为了解决煤灰在燃烧和气化过程中的结渣问题，国内外许多学者对煤灰熔融性做了大量研究工作，提出了许多表征煤灰熔融温度的参数和计算公式。在氧化性和弱还原性等气氛下测定了17种煤灰样品和3个人工配制灰样的熔融性,发现不同气氛下、不同煤灰化学成分对其熔融性的影响不同，煤灰熔融温度的高低不仅与煤灰中Fe2O3和CaO的总含量有关，而且与其CaO/Fe2O3摩尔比有关。
粉煤灰特性及应用
粉煤灰的特性及应用 摘要：中国是以煤炭为主要能源的国家，电力产量的76％是由煤炭产生的，每年用煤超过4亿吨，占全国原煤产量的三分之一。1997年全国排放的粉煤灰已达到1．6亿t，成为世界最大的排灰国。但是，目前我国的粉煤灰利用率仅为30％左右，主要用于筑路基和回填，每年仍有1亿t未能利用的粉煤灰，储存于灰场中。每年需征地3 333 hm2用于储灰，建灰场费用和运行费用都很高；另外，粉煤灰用于筑路或回填会受地区、时间的限制，存在使用不均衡、不连续的问题。因此，应该大力拓展粉煤灰在其他领域的应用。 关键词：粉煤灰特性综合利用 1.粉煤灰特性 1．1化学特性 燃料煤由有机物及无机物组成，有机物燃烧后生成碳、氢、氧，无机物燃烧后即生成粉煤灰。粉煤灰的化学成分与煤种、产地、燃烧炉型等有关。我国低钙灰的成分比较接近，其化学组成见表1。 由表1可见，粉煤灰的主要成分为氧化硅、氧化铝及氧化铁，其总量约占粉煤灰的85％左右。低钙煤中氧化钙含量较低，基本无自硬性；但是，目前我国高钙灰的排放量有明显增长的趋势，而高钙灰含有一定的自硬性矿物，有利于增进粉煤灰的强度贡献。另外，近年来随着锅炉容量的不断提高，炉内煤粉燃烧趋于完全，代表影响材料长期稳定性的烧失量也逐渐降低，因此可以说，经过高温燃烧后的粉煤灰是相当纯净的建材原料。 粉煤灰的化学组成Ⅲ 成分SiO2 A12O3 Fe2O3 CaO MgO SO3 Na2O K2O 烧失量 含量50．6 27．2 7．0 2．8 1．2 0.3 0.5 1．3 8．2 1．2物理特性 煤粉在锅炉中燃烧时，其无机物经历了分解、烧结、熔融及冷却等过程，冷却后的粉煤灰颗粒主要由硅铝玻璃体和少量碳粒组成，玻璃体又以单珠、连珠体和海绵状不规则多孔体组成。粉煤灰的品质主要取决于这些粒径、形貌不一的各种颗粒成分的组合比例。其中，粉煤灰的活化能力主要靠硅铝玻璃体，而在常温下硅铝玻璃体以多聚物组成为主，活化能力较低。因此，常温下粉煤灰是一种性质稳定的材料。 1．3粉煤灰的放射性和浸出物毒性 在人类日常的生活环境中，到处都存在着微量天然的放射性物质，主要为238 U、232 Th、226 Ra和40 K等4种放射性元素，只要其含量不超过一定的标准，对人类健康就不会带来负面影响。GB 6763—86中规定，建筑材料用工业废渣中放射性物质的含量应满足下列要求：ARa／330+An／260+AK／3800≤1 (1) ARa／200≤1 (2) 根据杨钦元[4]等测得的粉煤灰天然放射性元素的比活度，按上述两个公式[2][33计算的结果分别为o．93和o．73，均未超出国家标准，说明粉煤灰产品的放射性对人体是安全的。 粉煤灰中除了主要元素外，尚有一定量的镐、砷、铬、铅、汞、铜、锌、镍等对人体健康可能不利的微量元素。这些微量元素对环境的影响主要通过浸出作用体现。吴贤中[53等人
煤灰成分分析方法
中华人民国能源部标准 SD323-89 煤灰成分分析方法 中华人民国能源部1989-3-27发布1989-10-01实施 1总则 1.1适用围煤灰、焦炭灰及煤矸石灰的分析方法。 1.2分析方法常量、半微量、容量和原子吸收法等，可根据实际情况选用。 1.3通则 1.3.1测定用水，系指蒸馏水或去离子水。试剂，仅列出测定中直接使用的试剂；其配制方法，仅列出配制比较复杂的试剂。凡未标明浓度的试剂，系指浓溶液(如硫酸指浓硫酸，氨水指浓氨水)或固体(如氯化钾指固体氯化钾)。 1.3.2溶液的百分浓度，液体试剂按体积比混合，固体试剂指100mL溶剂中所加溶质的克数。 1.3.3在测定过程中应同时作空白实验，并对测定值进行校正。 1.3.4对每一个项目均应进行两次平行测定，取两次测定值的算术平均值作为报告值。如两次平行测定值超过允许误差，则应进行第三次测定，取两次符合允许误差的测定值的算术平均值作为报告值。如第三次测定值与前两次测定值之差均在允许误差之，则取三次的算术平均值作为报告值。如三次测定值均超出允许误差，则结果全部作废，查找原因，重新测定。 1.3.5分析结果用灰样的百分数表示。除五氧化二磷保留两位有效数字外，其余各项均保留到小数点后第二位数字。 1.3.6允许误差均为绝对误差。 2煤灰灰样的制备 取5～10g分析煤样(按灰分多少选定)置于灰皿中进行灰化，其灰量不少于1.5～2g。而后将灰样置于玛瑙研钵中研细，使之全部通过孔径90μm筛子，然后放入灰皿，于815±10℃的高温炉中灼烧到恒重，装入磨口瓶中，并存放于干燥器。称样前，应在815±10℃的高温炉中灼烧30min。 3常量分析方法 3.1二氧化硅的测定(动物胶凝聚重量法) 3.1.1要点 灰样加氢氧化钠熔融，用沸水浸取，盐酸酸化，蒸发至干。在盐酸介质中用动物胶凝聚硅酸，沉淀过滤，灼烧，称重。 3.1.2试剂 3.1.2.1氢氧化钠(GB629—77)分析纯，粒状。 3.1.2.2盐酸(GB622—77)分析纯，配成1∶1和2%的水溶液。 3.1.2.31%动物胶水溶液称取动物胶1g溶于100mL70～80℃的水中，现用现配。 3.1.2.4硝酸银(GB670—77)分析纯，1%水溶液，加几滴硝酸(GB626—78)，储于棕色瓶中。 3.1.2.595%乙醇(GB679—65)分析纯。 3.1.3测定步骤 3.1.3.1称取灰样0.50±0.02g(准确至0.0002g)于30mL银坩埚中，用几滴乙醇润湿，加氢氧化钠4g，盖上盖，放入箱形电炉中。由室温缓慢升温至650～700℃时，熔融15～20min，取出坩埚，稍冷，擦净坩埚外壁，平放于250mL烧杯中，加1mL乙醇及适量的沸水，盖上表面皿。待剧烈反应停止后，以少量1∶1盐酸和热水冲洗表面皿、坩埚及坩埚盖，再加盐酸20mL，搅匀。 3.1.3.2将烧杯置于电热板上，慢慢蒸干(带黄色盐粒)，取下，稍冷，加盐酸20mL，盖上表面皿。热至约80℃，加1%动物胶溶液(70～80℃)10mL，剧烈搅拌1min，保温10min，取下，稍冷，加热水约50mL，搅拌，使盐类完全溶解。用中速定量滤纸过滤于250mL容量瓶中，将沉淀先用1∶3的盐酸洗涤7～8次，再用带橡皮头的玻璃棒以2%热盐酸擦净杯壁及玻璃棒，并洗涤沉淀3～5次，再用热水洗至无氯离子(用1%硝酸银溶液检验)。 3.1.3.3将滤纸和沉淀移于已恒重的瓷坩埚中，先在电炉上以低温烤干，再升高温度使滤纸充分灰化。然后于1000±20℃的
主成分分析计算方法和步骤
主成分分析计算方法和步骤： 在对某一事物或现象进行实证研究时,为了充分反映被研究对象个体之间的差异, 研究者往往要考虑增加测量指标,这样就会增加研究问题的负载程度。但由于各指标都是对同一问题的反映,会造成信息的重叠,引起变量之间的共线性,因此,在多指标的数据分析中,如何压缩指标个数、压缩后的指标能否充分反映个体之间的差异,成为研究者关心的问题。而主成分分析法可以很好地解决这一问题。 主成分分析的应用目的可以简单地归结为: 数据的压缩、数据的解释。它常被用来寻找和判断某种事物或现象的综合指标,并且对综合指标所包含的信息给予适当的解释, 从而更加深刻地揭示事物的内在规律。 主成分分析的基本步骤分为: ①对原始指标进行标准化,以消除变量在数量极或量纲上的影响;②根据标准化后的数据矩阵求出相关系数矩阵 R; ③求出 R 矩阵的特征根和特征向量; ④确定主成分,结合专业知识对各主成分所蕴含的信息给予适当的解释;⑤合成主成分,得到综合评价值。 结合数据进行分析 本题分析的是全国各个省市高校绩效评价，利用全国2014年的相关统计数据(见附录)，从相关的指标数据我们无法直接评价我国各省市的高等教育绩效，而通过表5-6的相关系数矩阵，可以看到许多的变量之间的相关性很高。如：招生人数与教职工人数之间具有较强的相关性，教育投入经费和招生人数也具有较强的相关性，教工人数与本科院校数之间的相关系数最高，到达了0.963，而各组成成分之间的相关性都很高，这也充分说明了主成分分析的必要性。 表5-6 相关系数矩阵 本科院校 数招生人数教育经费投入 相关性师生比0.279 0.329 0.252 重点高校数0.345 0.204 0.310 教工人数0.963 0.954 0.896 本科院校数 1.000 0.938 0.881 招生人数0.938 1.000 0.893
粉煤灰和脱硫石膏的特性
粉煤灰和脱硫石膏的特性 1. 粉煤灰是燃煤锅炉排放的废渣，是煤燃烧后形成被烟气携带出炉膛的从烟气中收捕下来的细灰。粉煤灰也称飞灰，是燃煤电厂将煤磨细成 100μm 以下的细粉，用预热空气吹入炉膛悬浮燃烧，产生高温烟气，经由捕尘装置捕集得到的粉状残留物，是一种人工火山灰质材料。对于粉煤[16-20]。灰的综合利用，一般也包括炉底渣（1）颜色 粉煤灰的颜色一般在乳白色到灰黑色之间变化。粉煤灰的颜色是一项重要的质量指标，可以反映含碳量的多少和差异。在一定程度上也可以反映粉煤灰的细度，颜色越深，粉煤灰的粒度越细，含碳量越高。粉煤灰有低钙粉煤灰和高钙粉煤灰之分，通常高钙粉煤灰的颜色偏黄，低钙粉煤灰的颜色偏灰。 （2）粉煤灰的细度和比重 粉煤灰颗粒细度与磨制的煤粉细度有关，一般在0.4~320μm 之间，3。粉煤灰越细，细粉占的比重越大，其活 1.3~2.7g/cm相对密度一般为性也越大。粉煤灰的细度影响早期水化反应。（3）粉煤灰的物理性质 粉煤灰的物理性质包括密度、堆积密度、细度、比表面积、需水量，这些性质是化学成分及矿物组成的宏观反映。由于粉煤灰的组成波动范围很大，因此其物理性质的差异也很大。
表1 粉煤灰的物理性质 平均值单位数据范围性质 3密度2 3~4 g/cm3堆积密度0.71 g/cm0.32~1.9 3密实度36.5 22~45 t/m2700~17000 氮吸附法：3330 /g cm 比表面积1340~6980 透气法：3230 原灰标准稠度% 26~69 49 需水量77~180 100 % 天抗压强度2833~78 60 % 比 （3）粉煤灰的化学成分 粉煤灰的化学成分与煤所含有的各种物质成分有关，主要成分是二氧化硅（SiO）、三氧化二铝（AlO）、三氧化二铁（FeO）、氧化钙（CaO）、32232氧化镁（MgO）、未燃尽的炭（烧失量），还有少量微量元素等。其中SiO、2AlO、FeO三种成分占70%左右，CaO
粉煤灰
粉煤灰简述
粉煤灰，是从煤燃烧后的烟气中收捕下来的细灰，粉煤灰是燃煤 电厂排出的主要固体废物。 我国火电厂粉煤灰的氧化物组成为： SiO2、 Al2O3 及少量的 FeO、Fe2O3、CaO、MgO、SO3、TiO2 等。其中 SiO2 和 Al2O3 含量可占总含量的 60%以上。 粉煤灰是我国当前排量较大的工业废渣之一， 随着电力工业的发 展，燃煤电厂的粉煤灰排放量逐年增加。大量的粉煤灰不加处理，就 会产生扬尘，污染大气；若排入水系会造成河流淤塞，而其中的有毒 化学物质还会对人体和生物造成危害。 另外粉煤灰可作为混凝土的掺 合料。 粉煤灰外观类似水泥，颜色在乳白色到灰黑色之间变化。粉煤灰 的颜色是一项重要的质量指标，可以反映含碳量的多少和差异。在一 定程度上也可以反映粉煤灰的细度，颜色越深粉煤灰粒度越细，含碳 量越高。粉煤灰就有低钙粉煤灰和高钙粉煤灰之分。通常高钙粉煤灰 的颜色偏黄,低钙粉煤灰的颜色偏灰。粉煤灰颗粒呈多孔型蜂窝状组 织， 比表面积较大， 具有较高的吸附活性， 颗粒的粒径范围为 0.5~300 μ m。并且珠壁具有多孔结构，孔隙率高达 50%—80%，有很强的吸水 性。 粉煤灰的主要来源是以煤粉为燃料的火电厂和城市集中供热锅炉， 其 中 90%以上为湿排灰，活性较干灰低，且费水费电，污染环境，也不 利于综合利用。为了更好地保护环境并有利于粉煤灰的综合利用，考
虑到除尘和干灰输送技术的成熟， 干灰收集已成为今后粉煤灰收集的 发展趋势。 形成 第一阶段 粉煤在开始燃烧时，其中气化温度低的会挥发，首先自矿物质与 固体碳连接的缝隙间不断逸出，使粉煤灰变成多孔型炭粒。此时的煤 灰，颗粒状态基本保持原煤粉的不规则碎屑状，但因多孔型性，使其 表面积更大。 第二阶段 伴随着多孔性炭粒中的有机质完全燃烧和温度的升高，其中的矿 物质也将脱水、分解、氧化变成无机氧化物，此时的煤灰颗粒变成多 孔玻璃体，尽管其形态大体上仍维持与多孔炭粒相同，但比表面积明 显地小于多孔炭粒。 第三阶段 随着燃烧的进行，多孔玻璃体逐渐融收缩而形成颗粒，其孔隙率 不断降低，圆度不断提高，粒径不断变小，最终由多孔玻璃转变为一 密度较高、粒径较小的密实球体，颗粒比表面积下降为最小。不同粒 度和密度的灰粒具有显著的化学和矿物学方面的特征差别， 小颗粒一 般比大颗粒更具玻璃性和化学活性。
煤灰熔融性及煤灰成分
煤灰熔融性及煤灰的成分分析 灰熔点是煤燃烧或气化时的一项重要指标。煤的灰渣是由多种金属和非金属氧化物组成，没有确定的熔点，工业上指的灰熔点，实际上是灰渣在高温下的三个变形特征温度。 DT1=变形温度； ST2=软化温度； FT3=流动温度。 影响煤灰熔融性的主要因素煤灰的熔融性主要取决于煤灰化学组成。煤灰中Al2O3含量高，其灰熔点就高。三氧化二铁含量高的煤灰，其灰熔点一般均较低。氧化钙、氧化镁、氧化钾、氧化钠等碱性氧化物均起降低煤灰熔融性温度的作用，含量越高，则灰熔点愈低。 煤灰的黏度是指煤灰在熔融状态下的内摩擦系数，表征煤灰在高温熔融状态下流动时的物理特性。煤灰的黏度大小主要取决于煤灰的组成及各成分间的相互作用。不同的煤灰其流动性不同。此外，煤灰的黏度大小和温度的高低有着极其密切的关系。煤灰的黏度对于液态排渣的气化炉来说是很重要的参数。根据煤灰黏度的大小以及煤灰的化学组成，就可以选择合适的煤源；或者采用添加助熔剂，甚至采用配煤的方法来改善煤灰的流动性，使其符合液态排渣炉的使用要求。煤灰的熔融性在一定程度上可以用以粗略地判断煤灰的流动性。对于大多数煤灰来说，熔融性温度高的煤灰，其流动性也差。在煤灰化学组分中，SiO2和A12O3能增大灰的黏度；Fe2O3、CaO、MgO等能降低煤灰黏度。但是若煤灰中Fe2O3含量较高而SiO2较少，在一定范围内SiO2含量增加反而能降低黏度。Na2O、K2O都只会降低黏度。利用煤灰渣的化学组分可以预测其流动性。 通过煤灰成分分析可了解灰中酸性氧化物与碱性氧化物的比值，对预测管道结垢和腐蚀有重要作用，还有助于判断和防止灰渣对锅炉设备的侵蚀，以及锅炉结渣和积灰。 公司现用褐煤作为气化用煤，煤的灰分含量在10~30%之间。在必须保证灰分波动在6%之间时，煤灰的流动温度（FT）大多在1200~1300℃之间，煤灰的硅：铝达到2.0以上，三氧化二铁含量远小于15%。从煤灰特性分析，非常适应气化炉的稳定操作。 煤灰熔融性的测定方法
主成分分析法及其在SPSS中的操作
一、主成分分析基本原理 概念：主成分分析是把原来多个变量划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。 思路：一个研究对象，往往是多要素的复杂系统。变量太多无疑会增加分析问题的难度和复杂性，利用原变量之间的相关关系，用较少的新变量代替原来较多的变量，并使这些少数变量尽可能多的保留原来较多的变量所反应的信息，这样问题就简单化了。 原理：假定有n 个样本，每个样本共有p 个变量，构成一个n ×p 阶的数据矩阵， 记原变量指标为x 1，x 2，…，x p ，设它们降维处理后的综合指标，即新变量为 z 1，z 2，z 3，… ，z m (m ≤p)，则 系数l ij 的确定原则： ①z i 与z j （i ≠j ；i ，j=1，2，…，m ）相互无关； ②z 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。 新变量指标z 1，z 2，…，z m 分别称为原变量指标x 1，x 2，…，x P 的第1，第2，…，第m 主成分。 从以上的分析可以看出，主成分分析的实质就是确定原来变量x j （j=1，2 ，…， p ）在诸主成分z i （i=1，2，…，m ）上的荷载 l ij （ i=1，2，…，m ； j=1，2 ，…，p ）。 ?????? ? ???????=np n n p p x x x x x x x x x X 2 1 2222111211 ?? ??? ? ?+++=+++=+++=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 22112222121212121111............
煤灰成分酸碱比与硅铝比的对比分析
煤灰成分碱酸比与硅铝比的对比分析 李永刚郭东风， （河南能源化工集团鹤壁煤化工，河南鹤壁 458000） 摘要：煤炭完全燃烧后，剩余部分为煤的矿物质中金属与非金属的氧化物与盐类形成的残渣，即灰分。煤灰成分复杂，主要由硅、铝、铁、钛、钙、镁、硫、钾、钠等元素的氧化物与盐类组成。分析结果以氧化物质量百分含量形式报出。碱酸比是指煤灰中碱性组分(铁、钙、镁、锰等的氧化物)含量总和与酸性组分(硅、铝、钛的氧化物)含量总和之比。 关键字：煤灰成分碱酸比硅铝比 一、前言 煤炭完全燃烧后，煤中的可燃部分燃烧释放热量，煤中水分蒸发，剩余部分为煤的矿物质中金属与非金属的氧化物与盐类形成的残渣，即灰分。主要由硅、铝、铁、钛、钙、镁、硫、钾、钠等元素的氧化物与盐类组成。分析结果以氧化物质量百分含量形式报出。 二、实验原理和试剂 实验原理和试剂依据GB/T1574-2007。 三、灰样制备 称取一定量的一般分析煤样于灰皿中（一般分析煤样不超过0.15g/cm2），将煤样送入温度不超过100℃的马弗炉中，在自然通风和炉门留有15mm左右缝隙条件下，缓慢升温至500℃保持30min后，升至（815±10）℃，在此温度下灼烧2h，取出冷却后，用玛瑙研钵将灰样研细到0.1mm，在置于灰皿内，于（815±10）℃下再灼烧30min，直到质量恒定。空气中放置约5min，转入干燥器中。称样前应在（815±10）℃灼烧30min。 四、实验数据 序号SiO2% Al2O3% Fe2O3% TiO2% CaO% MgO% K2O% Na2O% FT℃碱/酸硅/铝 1 54.89 29.67 3.61 1.1 2 3.88 1.1 1.54 0.96 >1500 0.1 3 1.85 2 56.98 27.85 4.28 1.12 3.28 1.06 1.86 0.52 >1500 0.1 3 2.05 6 57.73 26.94 5.08 0.78 2.81 0.89 2.08 0.6 1500 0.13 2.14 4 53.38 24.77 5.54 0.86 4.28 1.3 1.9 1.14 1466 0.18 2.16 15 52.36 26.46 2.6 1.74 5.75 1.43 1.69 0.94 1459 0.15 1.98 8 54.57 25.4 4.48 0.72 6.36 1.35 1.5 0.72 1430 0.18 2.15 7 50.46 26.39 6.04 0.77 5.31 1.27 2.16 0.96 1426 0.20 1.91 10 52.73 25.68 3.6 1.19 5.76 1.15 1.66 1.29 1388 0.17 2.05 16 58.54 17.31 5.79 1.01 7.43 1.19 1.38 0.81 1366 0.22 3.38 11 52.75 24.36 3.8 0.62 8.66 1.7 1.77 0.81 1355 0.22 2.17 5 50.45 24.71 4.5 0.7 8.92 2.15 1.4 1.87 134 6 0.25 2.04 14 55.54 20.64 4.4 1.16 8.34 1.81 2.81 0.66 1302 0.23 2.69 19 58.43 20.49 4.31 1.12 5.78 1.91 3.32 0.71 1293 0.20 2.85 17 56.87 18.5 6.96 1.05 7.01 1.79 2.95 0.7 1248 0.25 3.07 18 45.04 17.73 7.51 0.83 16.43 1.55 0.84 0.82 1205 0.43 2.54 12 47.65 16.35 12.8 0.83 11.89 2.14 0.64 0.34 1177 0.43 2.91 20 42.8 16.28 10.2 1.64 17.36 1.37 1.38 0.94 1169 0.51 2.63 3 51.08 17.27 6.8 0.76 14.17 1.25 2.1 1.12 1156 0.37 2.96 13 33.62 15.81 17.6 0.97 22.49 2.24 0.34 0.46 1130 0.86 2.13 五、数据分析 实验样品来源地为河南、陕西、山西、甘肃、内蒙。 很多论文与著作在研究分析煤灰成分时采用碱酸比，而生产中使用硅铝比，间接分析煤灰的灰熔
主成分分析法的步骤和原理 (1)
（一）主成分分析法的基本思想 主成分分析（Principal Component Analysis ）是利用降维的思想，将多个变量转化为少数几个综合变量（即主成分），其中每个主成分都是原始变量的线性组合，各主成分之间互不相关，从而这些主成分能够反映始变量的绝大部分信息，且所含的信息互不重叠。[2] 采用这种方法可以克服单一的财务指标不能真实反映公司的财务情况的缺点，引进多方面的财务指标，但又将复杂因素归结为几个主成分，使得复杂问题得以简化，同时得到更为科学、准确的财务信息。 （二）主成分分析法代数模型 假设用p 个变量来描述研究对象，分别用X 1，X 2…X p 来表示，这p 个变量构成的p 维随机向量为X=(X 1，X 2…X p )t 。设随机向量X 的均值为μ，协方差矩阵为Σ。对X 进行线性变化，考虑原始变量的线性组合： Z 1=μ11X 1+μ12X 2+…μ1p X p Z 2=μ21X 1+μ22X 2+…μ2p X p …… …… …… Z p =μp1X 1+μp2X 2+…μpp X p 主成分是不相关的线性组合Z 1，Z 2……Z p ，并且Z 1是X 1，X 2…X p 的线性组合中方差最大者，Z 2是与Z 1不相关的线性组合中方差最大者，…，Z p 是与Z 1，Z 2 ……Z p-1都不相关的线性组合中方差最大者。 （三）主成分分析法基本步骤 第一步：设估计样本数为n ，选取的财务指标数为p ，则由估计样本的原始数据可得矩阵X=(x ij )m ×p ，其中x ij 表示第i 家上市公司的第j 项财务指标数据。 第二步：为了消除各项财务指标之间在量纲化和数量级上的差别，对指标数据进行标准化，得到标准化矩阵（系统自动生成）。 第三步：根据标准化数据矩阵建立协方差矩阵R ，是反映标准化后的数据之间相关关系密切程度的统计指标，值越大，说明有必要对数据进行主成分分析。其中，R ij （i ，j=1，2，…，p ）为原始变量X i 与X j 的相关系数。R 为实对称矩阵 （即R ij =R ji ），只需计算其上三角元素或下三角元素即可，其计算公式为： 2211)()() ()(j kj n k i kj j kj n k i kj ij X X X X X X X X R -=--=-=∑∑ 第四步：根据协方差矩阵R 求出特征值、主成分贡献率和累计方差贡献率，确定主成分个数。解特征方程0=-R E λ，求出特征值λi （i=1，2，…，p ）。 因为R 是正定矩阵，所以其特征值λi 都为正数，将其按大小顺序排列，即λ1≥λ2≥…≥λi ≥0。特征值是各主成分的方差，它的大小反映了各个主成分的影响力。主成分Z i 的贡献率W i =∑=p j j j 1λλ，累计贡献率为
煤灰成分分析的重要意义
一、灰成分分析意义 煤炭完全燃烧后，煤中的可燃部分燃烧释放热量，煤中水分蒸发，剩余部分为煤的矿物质中金属与非金属的氧化物与盐类形成的残渣，这些就是灰分。 煤灰成分复杂，主要由硅、铝、铁、钛、钙、镁、硫、钾、钠等元素的氧化物与盐类组成。分析结果以氧化物质量百分含量形式报出。 根据煤灰组成，可以大致判断出煤的矿物成分。 因为同一煤层的煤灰成分变化较小，而不同成煤时代的煤灰成分往往变化较大，因此在地质勘探过程中，可以用煤灰成分作为煤层对比的参考依据之一。 煤灰成分可以为灰渣的综合利用提供基础技术资料。 根据煤灰成分还可初步判断煤灰的熔融温度，根据煤灰中钾、钠和钙等碱性氧化无成分的高低，大致判断煤在燃烧时对锅炉的腐蚀情况。 二、煤灰成分分析项目与分析方法 煤灰成分分析项目一般有：SiO2、Fe2O3、Al2O3、TiO2、CaO、MgO、SO3、K2O和Na2O，有时也测定Mn3O4和P2O5。 国家标准中规定的分析方法有三种常量法、半微量法和原子吸收分光光度法。 1常量法 1.1常量法流程 1.2仪器 1）分析天平 2）马弗炉 3）分光光度计波长范围200-1000nm，精度±2nm 4）原子吸收分光光度计 5）火焰光度计 6）库仑定硫仪 7）银坩埚 8）铂坩埚 1.2检验步骤与注意事项 1)样品灰化 规定煤样厚度<0.15g/cm2，采用缓慢灰化法的步骤，在815℃灼烧2h，研细至0.1mm，再灼烧30min，直至恒重，放入干燥器。 当灰量厚度不超过时，其三氧化硫值变化不大。此外不同硫分的煤样不应在同一炉内烧灰。 2）熔样 称取0.5±0.02g灰样，在银坩埚中，用几滴乙醇润湿，加粒状NaOH 4g，盖盖，放入马弗炉中，在1-1.5h内将炉温从室温缓慢升至650-700℃，熔融15-20分钟。 在银坩埚中熔融灰样，因为银的熔点960.5℃，所以熔融温度不能过高，熔融时间不能过长，规定650-700℃熔融15-20min即可熔融完全，否则银熔下太多，当用盐酸酸化时，将形成氯化银沉淀，影响二氧化硅测定。 灰样熔融时用氢氧化钠而非氢氧化钾做熔剂，原因，氢氧化钾吸水性和挥发性较强，熔融温度较高时容易逸出，而且熔融后酸解过程溶液会浑浊。
粉煤灰的主要特性修订稿
粉煤灰的主要特性 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
粉煤灰的主要特性 一、粉煤灰的主要性状和技术特征 粉煤灰的性状是指粉煤灰颗粒和混合粉料的物理、化学性质以及形态、结构等的统称。粉煤灰性状除包括上述化学成分、矿物组分和颗粒组分外，一般还包括表观色泽、粒径、细度、级配、比表面积、密度、堆积密度、含水率、烧失量、需水量比、火山灰活性以及其他各种物理力学性质和化学性质，特别还应包括均匀性这个重要的信息。粉煤灰一般的性状，因为粉煤灰在水泥和混凝土的应用要比其他用途具有更高的性状要求，仍须摘要说明。 粉煤灰技术特征，这里主要是指粉煤灰用作水泥和混凝土的原材料时，与用途和质量有关的粉煤灰成分、结构和性能的技术信息，也是与粉煤灰混凝土技术相关的重要技术参量。粉煤灰特征化研究，是粉煤灰水泥混凝土技术中的基础研究，直到20世纪80年代，粉煤灰特征化研究随着现代科学测试手段和研究方法的进步，取得了较多的成绩。 （一）、粉煤灰的性状 1．表观色泽 由于成分和组分不同，粉煤灰表观色泽变化很大。低钙粉煤灰随着碳分含量从低到高，从乳白色变至灰黑色。在一般情况下，粗略地可从色泽的变化观察粉煤灰性质的变化。高钙粉煤灰一般呈浅黄色，可反映氧化钙含量。目前，最新的研究认为，粉煤灰色泽不可以反映其结构。 2．粒径和细度 所收集的统灰粒径变化为～300μm，这一范围与水泥接近，但其中大部分的颗粒要比水泥细得多。国内沿用标准筛测定，现在的我国粉煤灰新标准把用于水泥和混凝土的粉煤灰的试验方法和筛余量指标从用80μm标准筛人工筛分法改为用气流筛测定45μm的筛余量。如JGJ28－1986规定，以80μm标准筛测定细度，其筛余量：I级灰不大于5%，II级灰不大于8%，III级不大于25%。因为45μm以下粉煤灰颗料对混凝土性质的贡献较大，GB1596－2005粉煤灰新标准中，采用45μm筛余量（%）为细度指标，规定I级灰不大于12%，II级灰不大于20%，III 级灰不大于45%。细度是粉煤灰最重要的参量，有的专家认为可以用来作为评估用于混凝土中粉煤灰质量的基本参量。至于代替细集料或用以改善工作性的粉煤灰细度则不受上述规定的限制。 3．比表面积 因为粉煤灰中密实颗粒和内部表面积很大的多孔颗粒混在一起，用比表面积方法不易准确测定颗粒的粗细。沿用测定水泥比表面积法测定粉煤灰比表面积的变化范围一般为1500～5000cm2/g，仍可用作反映粉煤灰组合颗粒内外表面积的综合情况。 4．颗粒级配
煤灰成分分析方法及其影响因素
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/ad12393714.html, 煤灰成分分析方法及其影响因素 作者：武旭星 来源：《环球市场信息导报》2016年第14期 针对国标GB/T1574-2007煤灰成分分析方法进行了详细的解释。指出了易对测定结果准确性产生影响的因素并对其产生原因进行了分析，提出了一些解决方法。针对日常实验的操作提出了建议，可提高日常实验效率，快速准确的得到实验结果，从而减轻实验人员的实验强度。 煤灰是煤完全燃烧后产生的一种混合物，主要是由煤中各种矿物质燃烧后生成的金属及非金属氧化物及硫酸盐、硅酸盐等物质混合而成 煤灰中的主要成分包括：Si、Fe、Mg、P、K、Al、Ca、Na、Ti、S等元素的氧化物及其盐类。煤灰成分分析是通过化学分析方法，利用各组分不同的化学性质，将各种组分分离开进行测定。测定结果以各元素氧化物占煤灰的百分含量的形式报出。 煤灰成分分析方法 煤灰成分是依据国标GB/T1574-2007来进行分析，国标中规定的分析方法主要有3种：半微量分析法、常量分析法、原子吸收分光光度法。 煤灰成分分析国标中规定了11种元素的分析方法，由于MnO2含量很低，分析数据准确性较低故一般只进行其余十种元素的分析。在日常实验中一般选用常量分析法进行分析。 煤样前处理 煤样灰化。煤样灰化时一般使用取少量煤样缓慢灰化的方法。 具体方法是：称取少量粒度 熔融灰样。烧好的煤灰应用玛瑙研钵研细至0.1mm。再置于灰皿中于（815±10）℃下灼烧30min，直至质量恒定。取出在空气中放置5min后放到干燥器中冷却至室温；称取处理好的灰样0.48～0.52g（称准至0.0002g）于银坩埚中。加入几滴乙醇润湿灰样，再加入4g固体氢氧 化钠，盖上坩埚盖，并保留一定的缝隙；将准备好的银坩埚放入马弗炉中，从室温缓慢升温至650℃～700℃灼烧15～20min。 样品浸出。取出坩埚，用冷水激冷后擦尽坩埚外壁，放于250ml烧杯中，向坩埚中加入 1ml无水乙醇和适量沸水。立即盖上表面皿。等剧烈反应停止后，用1+1的盐酸和热水交替洗净银坩埚和坩埚盖；向烧杯中加入20ml浓盐酸，搅匀，于电热板上缓慢蒸干至带黄色盐粒。取下、稍冷加入浓盐酸20ml，盖上表面皿，加热至80℃左右，向溶液中加入70～80℃的动物胶溶液10ml，剧烈搅拌1min，保温10min。取下，稍冷后加入热水50ml搅拌，使盐类完全溶
主成分分析法概念及例题
主成分分析法 主成分分析（principal components analysis，PCA）又称：主分量分析，主成分回归分析法 [编辑] 什么是主成分分析法 主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 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。 [编辑] 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。 同样，在科普效果评估的过程中也存在着这样的问题。科普效果是很难具体量化的。在实际评估工作中，我们常常会选用几个有代表性的综合指标，采用打分的方法来进行评估，故综合指标的选取是个重点和难点。如上所述，主成分分析法正是解决这一问题的理想工具。因为评估所涉及的众多变量之间既然有一定的相关性，就必然存在着起支配作用的因素。根据这一点，通过对原始变量相关矩阵内部结构的关系研究，找出影响科普效果某一要素的几个综合指标，使综合指标为原来变量的线性拟合。这样，综合指标不仅保留了原始变量的主要信息，且彼此间不相关，又比原始变量具有某些更优越的性质，就使我们在研究复杂的科普效果评估问题时，容易抓住主要矛盾。上述想法可进一步概述为：设某科普效果评估要素涉及个指标，这指标构成的维随机向量为。对作正交变换，令，其中为正交阵，的各分量是不相关的，使得的各分量在某个评估要素中的作用容易解释，这就使得我们有可能从主分量中选择主要成分，削除对这一要素影响微弱的部分，通过对主分量的重点分析，达到对原始变量进行分析的目的。的各分量是原始变量线性组合，不同的分量表示原始变量之间不同的影响关系。由于这些基本关系很可能与特定的作用过程相联系，主成分分析使我们能从错综复杂的科普评估要素的众多指标中，找出一些主要成分，以便有效地利用大量统计数据，进行科普效果评估分析，使我们在研究科普效果评估问题中，可能得到深层次的一些启发，把科普效果评估研究引向深入。 例如，在对科普产品开发和利用这一要素的评估中，涉及科普创作人数百万人、科普作品发行量百万人、科普产业化（科普示范基地数百万人）等多项指标。经过主成分分析计算，最后确定个或个主成分作为综合评价科普产品利用和开发的综合指标，变量数减少，并达到一定的可信度，就容易进行科普效果的评估。 [编辑] 主成分分析法的基本原理 主成分分析法是一种降维的统计方法，它借助于一个正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵，在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，使之指向样本点散布最开的p 个正交方向，然后对多维变量系统进行降维处理，使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化成一维系统。 [编辑] 主成分分析的主要作用