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1、本文采用数理统计的方法对麦秸秆的燃烧热值数据进行分析，首先对燃烧数 据进行适当整理，给出燃烧数据的频率和频数的分布表，并画出相应的直方图和 折线图。其次，假定热值数据来自正态总体，对其进行参数估计，包括矩估计和 最大似然估计，接着研究当数据不服从正态分布时的矩估计和最大似然估计。然 后对其进行相应的区间估计，包括“方差a 2未知时数学期望卩的置信区间”和“数学期望卩，a 2均未知时方差a2的置信区间”两种情况，当然这些区间估计 都是都是建立在数据服从正态分布的情况下，如果热值数据不服从正态分布，要 给出探求分布的方案。在接下来就是对其进行参数检验和非参数检验，参数检验 包括：t检验和X 2 检
2、验，非参数检验就是指咒2拟合优度检验，最后给出相应 的结论。关键字：正态分布；参数估计；区间估计；假设检验AbstractIn this article, we use the method of mathematical statistics to analyse the heat of combustion of wheat straw data. First tidying the data of combustion, giving the table about frequency and the frequency distribution from the number of c
3、ombustion data, and drawing the corresponding histogram and line charts. Second, assuming that the calorific value of the data from the normal population, and the estimating parameters, including moment estimation and maximum likelihood estimation, then study them when the data does not follow a nor
4、mal distribution . Then its corresponding interval estimates, including the variance unknown mathematical expectation of the confidence interval and mathematical expectation, confidence intervals are unknown variance both cases, of course, these intervals are estimated are based in data obey positiv
5、e state distribution case, if the heat value data do not follow a normal distribution, to explore the distribution of the program is given. The next step is to its parametric tests and non-parametric tests, parametric tests including: t-test and test, nonparametric tests is the goodness of fit test,
6、 and finally gives the corresponding conclusions.Key words:Normal distribution;Parameter estimation; Interval estimation; Hypothesis testing刖言11采集样本及数据整理31.1数据的搜集方法及说明31丄1数据分析用仪器31.1.2燃烧热值测试方法31.2燃烧数据整理41.2.1直观数据整理41.2.2频数和频率分布表51.3燃烧数据直方图61.4经验分布函数72假定总体服从正态分布，给出卩，a2的估计82.1矩估计法82.2最大似然估计82.3若总体不是正态
7、分布请探求其参数估计，并写出方案93参数区间估计103.1方差a2未知，求数学期望卩的置信区间103.2数学期望卩，a2均未知，求方差a2的置信区间114参数假设检验124.1样本统计数据的t检验124.2数据的咒2-检验135非参数假设检验（X2拟合优度检验或KS检验）155.1 X 2拟合优度检验或KS检验155.2拒绝的几种可能性17参考文献18随着当今社会不断的发展，能源消耗越来越多，能源供给问题越来越严重， 伴随而来的环境污染问题也逐步为人们所重视。理所应当的，寻求洁净、安全的 可持续能源成为了人类目前的一个重大课题。2006年1月11日，国务院总理温家宝主持召开常务会议，经过审议并
8、原 则通过炼油工业中长期发展专项规划和乙烯工业中长期发展专项规划。 会议指出，炼油和乙烯工业还存在着资源供应能力不足、产业布局不合理、产业 集中度低、技术创新能力不强、低水平生产能力过大以及企业及产业竞争力弱等 问题。专家指出，我国能源产业将长期面临供应乏力、浪费严重和结构畸形等诸 多问题。2002年以来我国高能耗产业扩张速度惊人，但国内一次能源生产总量 仅增长11%，其中原油只增长了 1.8%。今后几年，我国原油产量上限为1.8亿 t/a 2.0亿t/a，而2020年估计消费量将高达5亿t,对外依存度将逾60%，高 于美国目前50%的水平。石油短缺、油价飚升引发了替代能源热。我国化石类能源储
9、量中，煤炭占92%，石油2.9%，天然气仅0.2%。因此， “煤制油”成为领头羊。号称“全球首个”的神华集团煤制烯烃工程也在包头奠基， 包括项目煤制甲醇、甲醇制丙烯以及 聚丙烯等。上述煤制油、煤制烯烃项目动 辄投资数百亿元，需要相当长的周期回笼资金。随着我国经济持续高速的发展，能源问题已经已成为制约我国经济社会可持 续发展的瓶颈，而且其影响已然受到全世界的关注11。石油在世界能源消费中占 主导地位，40多年来世界石油消费量已经增长了两倍多。非洲石油炼制商协会 曾公布过一份报告，称按现有的石油开产速度，全球石油储量将在2060年左右消 耗殆尽。石油在我国的能源结构中，占有着特殊的地位，各行各业对
10、它都有很强 的依赖性，一旦出现供应危机，那么对于我国经济的影响将是致命的。近年来， 随着全球石油价格的不断上涨和人们环保意识的提高，世界各国开始越来越多地 关注生物质能转化技术3。生物质能资源的储备丰富、可再生等优点使其越来越受到人们的广泛关注。生物质储存量极大，盲目地燃烧不仅浪费资源而且也污染了环境，如果采取合理 的方法使其压缩成型，从而成为一种锅炉燃料，可极大缓解我国目前或潜在的能 源危机。国家发改委曾对我国生物质燃料行业做出3个阶段的规划安排：在“十 一五”期间基本达到技术产业化；在“十二五”期间实现技术推广、产业 规模化；在2015年以后实现总体大发展。生物质能源的开发和利用，作为替代
11、 能源的一种，正在神州大地迅速蔓延开来而在国外，生物质能的转化利用在 整个新能源和可再生能源领域中具有相当重要的地位。美国国家科学院很久前曾 在提交白宫的一份报告中明确指出，到2010年时要实现大规模生物量利用转化 所获得的能量是1985年各行业总需求的20倍。1993年欧盟生物质能的开发利 用已占整个可再生能源构成的59.18 %5。根据我国出台的农业生物质能产业发展 规划，到2010年左右，为了能够解决农村基本能源需要和改变农村用能方式，全 国将建成约500个秸秆致密成型燃料应用示范点，秸秆致密成型燃料年利用量达 100万t左右，到2015年，秸秆致密成型燃料年利用量将达到2000万t左右
12、。麦秸秆作为一种典型生物质能源，不仅具备生物质能源的优点，而且麦秸秆 基本存在于农田之中，只要政策得当，那么开发费用相较于其他能源会有较大的 竞争力。收集完成后通过粉碎处理、碱处理、干燥、热值分析、工业和元素分析 等研究步骤，可对麦秸秆有更加深入的了解。本文就着眼于利用数理统计的方法分析麦秸秆燃烧的热值，从而研究这种典 型的生物质能源替代煤等矿物燃料的潜力。1采集样本及数据整理1.1数据的搜集方法及说明实验室对麦秸秆进行发热量测定时，产生约120组实验数据，下面研究的数 据就来源于此，测定的数据在排除仪器问题的情况下，基本准确可靠。111数据分析用仪器SXHW2型数显恒温量热仪。鹤壁市仪表厂有
13、限责任公司。如图1。BT25S型分析天平。Max=21g, d=0.01mg。如图2。图2 BT25S型分析天平Figure 2 BT25S type analytical图1 SXHW2型数显恒温量热仪Fig1 SXHW-2-based digital temperature1.1.2燃烧热值测试方法先用压饼机将标准重量的试样压成块状，再将把块放在一个不锈钢坩埚中， 试样下面垫有棉线，上方缠绕金属丝，完成后把坩埚放入不锈钢弹筒中，旋紧弹 帽，然后往钢弹筒中充入氧气，压力约达2.0Mpa,再把它放进盛有一定量水的 椭圆筒内，使弹筒浸没在水中，再把放有弹筒的椭圆形内筒放进仪器的双层水套 筒中，当
14、通电点燃筒内的试样后，根据水温的上升和量热系统（包括水筒、钢弹） 的热容量，即可计算出试样的发热量。1.2燃烧数据整理为了方便对数据进行数理统计分析，首先要整理数据，得出相应的频率和频 数等较简单的数据，以方便对其进一步深入研究。1.2.1直观数据整理表1试样的发热量(kJ/g)Table 1 Caloric value of samples(kJ/g)17.1120.3917.3518.3418.0619.2719.7117.2218.3317.8619.1419.7212.7717.4321.1920.0418.8619.0515.1812.1517.2720.6716.3918.8519
15、.2617.0917.8614.8616.1419.6818.9018.0818.7621.9817.7119.6114.3119.9120.6815.3922.2119.9017.1218.0119.9419.6520.3820.3619.3120.1517.6420.1018.9618.4816.1215.4719.7018.4118.2916.8819.5717.9819.1017.3916.8818.2418.9219.0415.7317.3717.1520.7518.2417.9420.7620.6417.5414.3520.9214.9818.5418.0321.0213.1418.4619.3118.8322.5819.4016.5217.3119.3119.0717.3817.5414.9820.7120.7119.4918.0418.0021.0617.6317.3019.8017.5917.9419.38
