Technický rozbor tuhého paliva statistické zpracování obsahu vlhkosti a popela v tuhém palivu



Podobné dokumenty
Stanovení vody, popela a prchavé hořlaviny v uhlí

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

Posouzení přesnosti měření

Normální (Gaussovo) rozdělení

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

Náhodné chyby přímých měření

EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek

Normální (Gaussovo) rozdělení

Parametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je =

= = 2368

Laboratorní práce č. 1: Měření délky

Chyby měření 210DPSM

Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

KGG/STG Statistika pro geografy

Resolution, Accuracy, Precision, Trueness

3/8.4 PRAKTICKÉ APLIKACE PŘI POUŽÍVÁNÍ NEJISTOT

KONTINUÁLNÍ MĚŘENÍ VLHKOSTI BIOMASY

VLHKOST A NASÁKAVOST STAVEBNÍCH MATERIÁLŮ. Stavební hmoty I Cvičení 7

STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik

Zápočtová práce STATISTIKA I

Vyjadřování přesnosti v metrologii

Úvod do problematiky měření

Hodnotící zpráva o mezilaboratorních analýzách stanovení obsahu popela, veškeré síry, spalného tepla a prchavé hořlaviny v tuhých palivech v roce 2012

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13

KATEDRA MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A CHEMIE. Stanovení základních materiálových parametrů

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Úvod do teorie spalování tuhých paliv. Ing. Jirka Horák, Ph.D.

Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů.

VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ. #2 Nejistoty měření

Detailní porozumění podstatě měření

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.

přesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod

Čas potřebný k prostudování učiva kapitoly: 1,25 hodiny

Tuhá alterna,vní paliva validace metody pro stanovení obsahu biomasy podle ČSN EN Ing. Šárka Klimešová, Výzkumný ústav maltovin Praha, s.r.o.

UNIVERZITA PARDUBICE

Plánování experimentu

Zákony hromadění chyb.

Vliv chemické aktivace na sorpční charakteristiky uhlíkatých materiálů

Nedokonalé spalování. Spalování uhlíku C na CO. Metodika kontroly spalování. Kontrola jakosti spalování. Části uhlíku a a b C + 1/2 O 2 CO

SYLABUS PŘEDNÁŠKY 11 Z GEODÉZIE 1 (Hodnocení přesnosti měření a vytyčování) 1. ročník bakalářského studia studijní program G studijní obor G

Nedokonalé spalování. Spalování uhlíku C na CO. Metodika kontroly spalování. Kontrola jakosti spalování. Části uhlíku a a b C + 1/2 O 2 CO

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT

Hodnocení vlastností folií z polyethylenu (PE)

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

Národní informační středisko pro podporu kvality

Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:

UKAZATELÉ VARIABILITY

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Inferenční statistika - úvod. z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů

23. Matematická statistika

PowerOPTI Poznat Řídit Zlepšit. Vyhodnocení a řízení účinnosti kotle

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

Chyby a neurčitosti měření

Minimální hodnota. Tabulka 11

Návrh a vyhodnocení experimentu

Úloha č.2 Vážení. Jméno: Datum provedení: TEORETICKÝ ÚVOD

Mann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Národní informační středisko pro podporu kvality

POKYN PRO UVÁDĚNÍ SHODY A NEJISTOT MĚŘENÍ V PROTOKOLECH O ZKOUŠKÁCH

Postup pro kalibraci vyměřené zkušební dráhy pro stanovení konstanty vozidla W a účinného obvodu pneumatik (dále jen dráhy )

Úloha 5: Spektrometrie záření α

Kalibrace a limity její přesnosti

Odhady parametrů základního souboru. Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára

UNIVERZITA PARDUBICE

Základní terminologické pojmy (Mezinárodní metrologický slovník VIM3)

Kalibrace a limity její přesnosti

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

Statistické zpracování výsledků

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

Inhibitory koroze kovů

NÁHODNÁ ČÍSLA. F(x) = 1 pro x 1. Náhodná čísla lze generovat některým z následujících generátorů náhodných čísel:

VALIDACE GEOCHEMICKÝCH MODELŮ POROVNÁNÍM VÝSLEDKŮ TEORETICKÝCH VÝPOČTŮ S VÝSLEDKY MINERALOGICKÝCH A CHEMICKÝCH ZKOUŠEK.

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Charakteristika datového souboru

NEJISTOTA MĚŘENÍ. David MILDE, 2014 DEFINICE

Vyhodnocení součinitele alfa z dat naměřených v reálných podmínkách při teplotách 80 C a pokojové teplotě.

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Chyby spektrometrických metod

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

Použitý rezistor (jmenovitá hodnota): R1 = 270 kω je přesný metalizovaný rezistor s přesností ± 0,1%.

Cvičení ze statistiky - 8. Filip Děchtěrenko

Regresní a korelační analýza

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Induktivní statistika. z-skóry pravděpodobnost

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Stanovení akustického výkonu Nejistoty měření. Ing. Miroslav Kučera, Ph.D.

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

Regresní a korelační analýza

Transkript:

Technický rozbor tuhého paliva statistické zpracování obsahu vlhkosti a popela v tuhém palivu Teoretický úvod Základním rozborem tuhých paliv se rozumí stanovení obsahu vody (W = water), popela (A = ash) a zdánlivé hořlaviny (h). Součet těchto tří hodnot dává 100 hm. % (rovnice 1). Ze znalosti obsahu vody a popela lze vypočítat hmotnostní podíl zdánlivé hořlaviny. W + A + h = 100 [hm. %] (1) Celková zdánlivá hořlavina v palivu (h) je součtem hořlaviny prchavé (V = volatiles) a neprchavé (FC = fixed carbon), jak je uvedeno v rovnici (2). h = V + FC (2) Voda Vodu obsahuje každé tuhé palivo a její obsah je jedním z jeho základních palivářských charakteristik. Vlhkost paliva je do určité míry nežádoucí, protože snižuje energetickou hodnotu paliva, ovšem malý obsah vlhkosti může někdy působit i blahodárně na rychlost hoření, teplotu v kotli apod. Obsah vody kolísá v širokém rozmezí: u uhlí se například pohybuje v rozmezí 1 až 60 hm. %, u rašeliny může být dokonce i vyšší než 90 hm. %. Vlhkost závisí na druhu paliva, místě jeho těžby, jeho úpravě aj. Obecně se dá říci, že geologicky mladá paliva obsahují více vody než paliva velmi prouhelněná. Tab. 1: Rozdělení vody hydrátová vázána na popeloviny veškerá voda konstituční chemicky vázaná organickou hmotu paliva na volná (tzv. přimíšená) hrubá vázaná (tzv. kapilárně vázaná) hygroskopická (tzv. zbylá voda) okludovaná Malá část vody, která je vázána na popeloviny (hydrátová voda) a část vody chemicky vázané na organickou hmotu paliva (konstituční voda) se při běžné analýze nestanovují. Pro běžnou analýzu má

význam pouze voda volná a vázaná. Volnou vodu lze od paliva oddělit mechanicky (např. odstředěním, odkapáváním nebo filtrací). Voda kapilárně vázaná se dělí na hrubou, hygroskopickou a okludovanou. Volným vysycháním na vzduchu ztrácejí paliva postupně vodu kapilární až po určitou mez. Uvolněné množství vody je hrubá voda a z kapilárně vázané vody zbývá v palivu hygroskopická a okludovaná voda. Sušením paliva za zvýšené teploty při teplotě 105 C se z paliva uvolňuje hygroskopická voda a toto množství vody se nazývá zbylá voda, nebo též analytická voda. Vázaná voda odpovídá součtu hrubé a zbylé vody. Okludovaná voda představuje malé množství vody, která se z uhlí neuvolní ani usilovným sušením a uvolňuje se teprve při teplotách rozkladu paliva tato část vody se do hrubého rozboru paliva nezapočítává. Popel Popel je podíl paliva, který získáme jeho dokonalým spálením. Vzniká z minerálních složek obsažených ve spalovaném palivu, které se nazývají popeloviny. Při spalování paliva se popeloviny teplem rozkládají v oxidační atmosféře a těkavé podíly přecházejí do spalin. Popel je tedy netěkavá součást popelovin. Popel stejně jako voda je nežádoucí složkou paliva, jak z hlediska výhřevnosti, tak z hlediska chování paliva (jeho spékání, struskování, prašnosti spalin atd.). Pro důkladnější popis chování popela je důležité znát také jeho složení. Velmi stručný úvod do statistického vyjadřování výsledků Každé měření je zatíženo chybou a to buď systematickou anebo náhodnou. Systematické chyby zkreslují výsledek měření zcela určitým způsobem a s jistou pravidelností, což se projevuje zejména tím, že vedou k hodnotám, které jsou buď trvale vyšší, nebo trvale nižší, než je hodnota správná. Jejich příčinou často bývá použitá metoda měření, použité měřicí přístroje a ten, kdo měření provádí (tzv. chyby osobní) [1]. Hrubé chyby vznikají v důsledku omylů při provádění analýzy (měření) nebo při vyhodnocení výsledku. Velká hodnota chyby může způsobit nepřesnost a nesprávnost konečného výsledku, proto je nezbytné odlehlý výsledek vyloučit ze souboru hodnot. Pro jeho vyloučení seřadíme nejprve všechny výsledky podle stoupající hodnoty x 1 < x 2 <... < x n. Odlehlý výsledek - nejnižší (x 1 ) nebo nejvyšší (x n ) ve vytvořené posloupnosti - testujeme dosazením do příslušných vztahů a vypočtená hodnota se porovnává s kritickou, tabelovanou hodnotou pro danou hladinu statistické významnosti α = 0,05 (pravděpodobnost 95 %) nebo α = 0,01 (pravděpodobnost 99 %). Pokud máme k dispozici tabulkový

procesor, není potřeba hodnoty řadit dle stoupající hodnoty, ale můžeme vypočítat hodnotu T n pro každou hodnotu dle vztahu (3) (Grubbsův test). T = n x n - x S, kde veličinu S vypočteme ze standardní odchylky. (3) Vypočtenou veličinu T n porovnáváme s kritickou hodnotou T α pro zvolenou pravděpodobnost či hladinu významnosti α. Je-li T n T α, výsledek je odlehlý a je třeba vyloučit jej ze souboru testovaných hodnot [3]. Náhodné chyby vznikají při každém měření a ovlivňují přesnost výsledků. Jsou způsobeny drobnými nepřesnostmi při vážení nebo měření, nedokonalostí odečítání sledované veličiny atp. Mají nahodilý charakter s případnou tendencí vzájemné kompenzace. Rozdělení náhodných chyb, tj, závislost pravděpodobnosti výskytu chyb na jejich absolutní velikosti x i μ, charakterizuje v grafickém vyjádření Gaussova křivka o normálním rozdělení, která má dva parametry. Parametr μ určuje polohu maxima křivky vzhledem k vodorovné ose a parametr σ vystihuje šířku křivky, tj. rozptýlení. Čím je rozptyl menší, tím je křivka užší, symetričtější s velkou četností správných dat, tj. s nulovou chybou - hodnocený soubor je přesnější. Nejlepším odhadem parametru μ je aritmetický průměr, parametru σ je směrodatná (standardní) odchylka s, která je mírou přesnosti série paralelních výsledků [3, 4]. (4) Rozdíl naměřené hodnoty od průměru (x i ) je tzv. odchylka jednotlivého výsledku, druhá mocnina směrodatné odchylky (s 2 ) je rozptyl. Hodnota sumy čtverců odchylek se často nahrazuje vztahem (4) užívaným také ve statistických programech. V programu Excel se směrodatná odchylka výběru zadává vzorcem =smodch.výběr(b7:b22) (pokud jsou naměřené hodnoty v poli buněk B7:B22). V anglické verzi =STDEV(B7:B22). (5) U většiny hodnocených sérií měření (stanovení) neznáme skutečnou hodnotu μ. Na základě matematické statistiky však lze vymezit oblast, v níž se s určitou pravděpodobností (na předem zvolené hladině významnosti) skutečná hodnota nachází. Tato oblast - interval spolehlivosti L 1,2 - je tím užší,

čím jsou získané výsledky přesnější, charakterizuje spolehlivost výsledku. Pokud je rozdělení pravděpodobnosti normální, interval spolehlivosti se stanovuje na základě t-rozdělení (Studentovo). (6) kde L 1 a L 2 označují krajní meze intervalu spolehlivosti, t α je kritická hodnota Studentova t-rozdělení pro zvolenou hladinu významnosti α. Při aplikaci hladiny významnosti např. α=0,05 dostaneme interval spolehlivosti, pro který platí, že podle daného rozdělení (Studentovo, Normální) leží výsledek s 95% pravděpodobností v daném intervalu L 1,2. Pro hladinu významnosti α=0,01, toto můžeme tvrdit s 99% pravděpodobností [3, 4]. V Excelu 2003 a nižším je k dispozici jako funkce pro rozptyl pouze funkce =confidence(α;s;počet_hodnot), které v novějších verzích Excelu odpovídá funkce =confidence.norm(...). Tento interval spolehlivosti je založen na Normálním rozdělení, kde je Gaussova křivka rozdělení pravděpodobnosti užší než v případě použití Studentova rozdělení, tedy i výsledný interval spolehlivosti bude užší, což ale neodpovídá charakteristice náhodného výběru. V Excelu vyšším než 2003 je k dispozici i funkce pro interval spolehlivosti dle Studentova rozdělení =confidence.t(...). Při uvádění výsledků s intervalem spolehlivosti je nutno uvést i podle kterého rozdělení pravděpodobnosti a s jakou hladinou významnosti byl počítán. K prozkoumání a porovnání různých způsobů zadávání směrodatné odchylky i různých rozdělení můžete použít soubor interval spolehlivosti.xlsx. V tomto souboru naleznete i statistické tabulky kritických hodnot. Výsledky měření Výsledek jakéhokoliv stanovení je pouze odhad skutečné hodnoty, který je ovlivněn náhodnými a systematickými chybami (po odstranění hrubých chyb). Výsledek tedy nikdy není přesný a uvádí se včetně nejistoty měření. Výsledek měření uvedený bez nejistoty není plnohodnotný. Nejlepším možným odhadem hodnoty stanovované veličiny je aritmetický průměr výsledků měření. Standardní nejistota měření veličiny s normálním rozdělením (kterou jsou právě obsahy popela a vody v tuhém palivu) se vypočítá jako výběrová směrodatná odchylka průměru s x. s x = s n

Rozšířená nejistota U(y) je veličina definující interval hodnot v okolí výsledku měření, který obsahuje velký podíl z rozdělení hodnot, které mohou být důvodně přiřazeny k měřené veličině [7]. Rozšířenou nejistotu vypočítáme podle vztahu: U (y) = k. u(y) kde k představuje koeficient rozšíření, za který se zpravidla dosazuje 2. Postup Příprava vzorku: Z původního vzorku připravte analytický vzorek (frakce < 0,2 mm). Při úpravě musí být zachovány veškeré chemické vlastnosti vzorku. Stanovení obsahu vody v uhlí: 1. Do každého z předem zvážených šesti porcelánových kelímků navažte množství vzorku dle specifikace v tabulce v Příloze 1. 2. Takto připravené vzorky vložte do sušárny vyhřáté na 105 ± 2 C na cca 2 hod. 3. Poté vzorky vložte do exsikátoru a nechte vychladnout na laboratorní teplotu. 4. Vzorky zvažte. 5. Poté vložte vzorky znovu do sušárny a nechte ještě půl hodiny sušit. Znovu vzorky zvažte. Toto opakujte, dokud nebude hodnota dvou po sobě jdoucích měření shodná na dvě desetinná místa. 6. Vypočtěte hmotnostní obsah vody v palivu a statisticky data zpracujte. (nezapomeňte do protokolu řádně popsat postup výpočtu vlhkosti i statistické zpracování dat). Stanovení obsahu prchavé hořlaviny Ve dvou vysušených vzorcích po stanovení vlhkosti stanovte obsah prchavé hořlaviny (V) vložením kelímku na sedm minut do pece vyhřáté na 900 C (viz Příloha 1) a nechte v exsikátoru vychladnout na laboratorní teplotu. Relativní úbytek je prchavá hořlavina. Tato data také statisticky zpracujte. Stanovení obsahu popela v uhlí: Ve zbylých 4 vzorcích stanovte i obsah popela: 1. Vložte vzorky do chladné muflové pece 2. Pec zahřívejte dle režimu uvedeného v Příloze 1. 3. Po dosažení maximální teploty setrvejte na dané teplotě po dobu 60, respektive 120 min.

4. Vzorky nechte vychladnout v exikátoru na laboratorní teplotu a zvažte. 5. Pokud jsou pochyby o úplném spálení vzorku, postupujte dle pokynů v Příloze 1. Z naměřených hodnot vypočtěte obsah popela vztažený na suchý vzorek a na původní navážku (Opět nezapomeňte na statistické zpracování). Vypočtěte z naměřených hodnot obsah neprchavé a celkové zdánlivé hořlaviny v palivu. Do protokolu popište stručně princip stanovení vody, popela a prchavé hořlaviny, stručně popište postup stanovení (spolu se všemi naměřenými hodnotami) a konečné, statisticky zpracované hodnoty W, A, h, V s FC, A d, h d, V d, FC d, V daf, FC daf spolu se vztahy, které byly k jejich vyjádření použity. Držte se níže uvedené symboliky (a snažte se použít všechny symboly). Při tvorbě protokolu uvádějte výsledky ve tvaru y ± U(y), kde y představuje aritmetický průměr souboru naměřených hodnot očištěných od výsledků měření s hrubou chybou (vyloučení na základě Grubbsova testu) a U(y) rozšířenou nejistotu. S výsledkem měření zároveň uveďte interval spolehlivosti < L 1 ; L 2 >. Přehled symbolů A obsah popela ve vzorku (hm. %) FC obsah neprchavé hořlaviny ve vzorku (hm. %) V obsah prchavé hořlaviny ve vzorku (hm. %) W obsah vody ve vzorku (hm. %) h obsah zdánlivé hořlaviny ve vzorku (hm. %) d suchý vzorek (z angl. dry) daf suchý a bezpopelnatý vzorek (z angl. dry ash free) Literatura 1. Beneš M. a kol.: Laboratorní cvičení z koksárenství a plynárenstvý. SNTL 1981. 2. Novák J.: Základy teorie chyb a zpracování fyzikálních měření. Dostupné na: http://webfyzika.fsv.cvut.cz/pdf/teoriechyb.pdf (21.02.2011). 3. Kotouček M., Skopalová J., Adamovský P.: Multimediální učebnice: Příklady z analytické chemie. Dostupné na: http://ach.upol.cz/ucebnice (21.02.2011). 4. Pavlík J. a kol.: Aplikovaná statistika. Skriptum VŠCHT (2005). ISBN 80-7080-569-2. 5. ČSN 44 1377. Tuhá paliva - Stanovení obsahu vody. 1.3.2004. Praha: Český normalizační institut, 2004. 6. ČSN ISO 562. Černá uhlí a koks - Stanovení prchavé hořlaviny. 1.10.2011. Praha: ÚNMZ, 2011.

7. KAREL VOLKA, Marcela Tkadlecová. Příklady z analytické chemie pro bakaláře. Vyd. 2., rozš. Praha: Vysoká škola chemicko-technologická v Praze, 2010. ISBN 9788070807439. 8. ČSN ISO 1171. Tuhá paliva - Stanovení popela. 1.10.2011. Praha: ÚNMZ, 2011. 9. ČSN ISO 1928. Tuhá paliva - Stanovení spalného tepla kalorimetrickou metodou v tlakové nádobě a výpočet výhřevnosti. 1.10.2010. Praha: ÚNMZ, 2010. 10. ČSN EN 14774-3. Tuhá biopaliva - Stanovení obsahu vody - Metoda sušení v sušárně - Část 3: Voda v analytickém vzorku pro obecný rozbor. 1.4.2010. Praha: ÚNMZ, 2010. 11. ČSN EN 15148. Tuhá biopaliva - Stanovení obsahu prchavé hořlaviny. 1.5.2010. Praha: ÚNMZ, 2010. 12. ČSN EN 14775. Tuhá biopaliva - Stanovení obsahu popela. 1.5.2010. Praha: ÚNMZ, 2010. 13. ČSN EN 14918. Tuhá biopaliva - Stanovení spalného tepla a výhřevnosti. 1.6.2010. Praha: ÚNMZ, 2010. 14. ČSN EN 15414-3. Tuhá alternativní paliva - Stanovení obsahu vody metodou sušení v sušárně - Část 3: Voda v analytickém vzorku pro obecný rozbor. 1.8.2011. Praha: ÚNMZ, 2011. 15. ČSN EN 15402. Tuhá alternativní paliva - Stanovení obsahu prchavé hořlaviny. 1.8.2011. Praha: ÚNMZ, 2011. 16. ČSN EN 15403. Tuhá alternativní paliva - Stanovení obsahu popela. 1.8.2011. Praha: ÚNMZ, 2011. 17. ČSN EN 15400. Tuhá alternativní paliva - Stanovení spalného tepla a výhřevnosti. 1.8.2011. Praha: ÚNMZ, 2011. Protokol o měření včetně statistického zpracování výsledků odešlete nejpozději do týdne na mikesi@vscht.cz.

Michael Pohořelý, Michal Jeremiáš, Zdeněk Beňo Příloha 1 - Parametry pro HR různých druhů tuhých paliv parametr typ paliva navážka [g] voda, prchavá hořlavina, W V teplota [ C] doba [min] navážka [g] teplota [ C] doba [min] navážka [g] teplota [ C] popel, A teplotní režim doba [min] spalné teplo, Qs tuhá paliva (TP) tuhá biopaliva (TB) tuhá alternativní paliva (TAP) min. 1g 105±2 min. 1g 105±2 min. 1g 105±2 do konst. (120-180) do konst. (120-180) do konst. (120-180) Pozn: Hmotnosti u všech stanovení měřit s přesností na 0,1mg 1±0,1 900±10 7 min. 1g 815±10 1±0,1 900±10 7 min. 1g 550±10 1±0,1 900±10 7 min. 1g 550±10 8 C/min na 500 C,setrvat 30min,8 C/min na 815 C 6 C/min na 250 C,setrvat 60 min, 10 C/min na 550 C 6 C/min na 250 C,setrvat 60 min, 10 C/min na 550 C ** do konst. (min. 60) * do konst. (min. 120) * do konst. (min 120) p O2 =3MPa, navážka dle vlastností materiálu p O2 =3MPa, navážka dle vlastností materiálu p O2 =3MPa, navážka dle vlastností materiálu * Při vzniku pochybnosti o úplném spálení vzorku se vzorek vloží do pece na dalších 30 min, dokud není změna menší než 0,5 mg. ** Pokud jsou pochyby o úplném spálení vzorku, žíhá se vzorek při dané teplotě v 15 minutových intervalech, dokud změna převyšuje 1 mg.