基于壓力信號的雙循環(huán)流化床大異重顆粒流動規(guī)律研究
發(fā)布時間:2022-12-11 06:54
當前,利用流化床裝置進行的氣化技術是生物質(zhì)能源利用的重要途徑。其中雙循環(huán)流化床系統(tǒng)采用鼓泡流化床和快速流化床組合的方式,對生物質(zhì)氣化反應涉及到的氣化和燃燒過程進行分區(qū)強化,可有效提高產(chǎn)氣品質(zhì)和產(chǎn)量。該系統(tǒng)因兩床流化狀態(tài)的不同而存在復雜的顆粒流動規(guī)律,且生物質(zhì)-惰性流化介質(zhì)混合顆粒的物性差異又會加劇其復雜程度。為此,本文采用石英砂與稻殼所組成的大異重顆粒作為實驗床料,分別在鼓泡流化床和雙循環(huán)流化床冷態(tài)實驗裝置上進行壓力信號分析,研究其波動特性與顆粒流動規(guī)律間的關系,建立數(shù)據(jù)驅(qū)動模型和動力學模型實現(xiàn)顆粒循環(huán)流率等狀態(tài)參數(shù)預測和故障診斷,為雙循環(huán)流化床氣化裝置的運行、設計提供理論基礎。(1)在鼓泡床冷態(tài)實驗裝置上,對稻殼-石英砂大異重顆粒的初始流化特性進行實驗研究和初始流化速度經(jīng)驗公式的回歸擬合,發(fā)現(xiàn)大異重顆粒中稻殼質(zhì)量分數(shù)和石英砂粒徑的增加將造成顆粒初始流化速度的增大;對不同表觀氣速、床層物料質(zhì)量、石英砂顆粒平均粒徑和稻殼質(zhì)量分數(shù)下的床層壓力信號進行的特征提取方法表明鼓泡床內(nèi)顆粒的運動規(guī)律在很大程度上受氣泡相的影響,因而其壓力信號的主頻多分布在5Hz左右,HHT變換后中頻段和小波多分辨率分...
【文章頁數(shù)】:186 頁
【學位級別】:博士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
主要符號表
第1章 緒論
1.1 課題背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 雙循環(huán)流化床流動特性的研究現(xiàn)狀
1.2.2 壓力信號在流化床特性研究中的應用
1.3 本文主要研究內(nèi)容
第2章 鼓泡流化床壓力信號分析與大異重顆粒流動規(guī)律研究
2.1 引言
2.2 實驗裝置與方法
2.2.1 實驗裝置
2.2.2 實驗物料與工況選擇
2.2.3 實驗方法
2.3 壓力波動信號的分析與處理方法
2.4 實驗結(jié)果分析
2.4.1 大異重顆粒初始流化特性分析
2.4.2 基于數(shù)理統(tǒng)計的壓力波動特性分析
2.4.3 基于功率譜密度估計的壓力波動特性分析
2.4.4 基于HHT變換的壓力波動特性分析
2.4.5 基于小波多分辨率分析的壓力波動特性分析
2.4.6 基于遞歸方法的壓力波動特性分析
2.5 本章小結(jié)
第3章 雙循環(huán)流化床大異重顆粒流動特性實驗研究與模型預測
3.1 引言
3.2 實驗系統(tǒng)簡介與實驗方法
3.2.1 實驗系統(tǒng)簡介
3.2.2 實驗方法與工況選擇
3.3 實驗結(jié)果分析
3.3.1 顆粒循環(huán)流率的分析
3.3.2 循環(huán)物料組分變化的分析
3.4 混合顆粒循環(huán)流率與物料組分變化的預測模型
3.4.1 預測模型原理簡介
3.4.2 網(wǎng)絡預測模型構(gòu)建與參數(shù)選取
3.4.3 預測模型比較分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 雙循環(huán)流化床壓力波動特性分析與大異重顆粒流動規(guī)律研究
4.1 引言
4.2 實驗系統(tǒng)與方法
4.3 提升管側(cè)大異重顆粒流動規(guī)律研究
4.3.1 氣化室表觀氣速的影響
4.3.2 提升管表觀氣速的影響
4.3.3 初始床層物料量的影響
4.3.4 石英砂平均粒徑的影響
4.3.5 初始稻殼質(zhì)量分數(shù)的影響
4.4 氣化室側(cè)大異重顆粒流動規(guī)律研究
4.5 本章小結(jié)
第5章 故障狀態(tài)下雙循環(huán)流化床大異重顆粒流動規(guī)律與分類診斷
5.1 引言
5.2 實驗裝置與方法
5.2.1 實驗裝置
5.2.2 實驗方法
5.3 故障狀態(tài)壓力波動特性分析
5.3.1 結(jié)塊故障狀態(tài)壓力波動特性分析
5.3.2 堵塞故障狀態(tài)壓力波動特性分析
5.4 基于壓力信號的故障診斷與分類模型
5.4.1 故障診斷模型建立
5.4.2 模型具體參數(shù)設計
5.4.3 模型診斷結(jié)果分析
5.5 本章小結(jié)
第6章 基于壓力平衡的大異重顆粒雙循環(huán)流化床動力學模型
6.1 引言
6.2 雙循環(huán)流化床系統(tǒng)動力學模型的建立
6.2.1 提升管壓降模型
6.2.2 旋風分離器模型
6.2.3 立管模型
6.2.4 底部返料管模型
6.2.5 氣化室模型
6.2.6 模型計算方法
6.3 模型計算結(jié)果分析
6.4 本章小結(jié)
第7章 結(jié)論與展望
7.1 論文工作總結(jié)
7.2 對今后工作的建議與展望
參考文獻
攻讀博士學位期間發(fā)表的論文及其它成果
攻讀博士學位期間參加的科研工作
致謝
作者簡介
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于Daubechies小波分析的雙循環(huán)流化床氣化室壓力波動特性研究[J]. 陳鴻偉,麻哲瑞,楊新,趙爭輝. 華北電力大學學報(自然科學版). 2018(05)
[2]VMD樣本熵特征提取方法及其在行星變速箱故障診斷中的應用[J]. 楊大為,馮輔周,趙永東,江鵬程,丁闖. 振動與沖擊. 2018(16)
[3]基于多尺度樣本熵和VPMCD的自動機故障診斷[J]. 王斐,房立清,齊子元. 振動.測試與診斷. 2018(03)
[4]基于KELM的光伏組件故障診斷方法[J]. 吳越,陳志聰,吳麗君,林培杰. 電源技術. 2018(04)
[5]基于Gath-Geva算法和核極限學習機的多階段間歇過程軟測量[J]. 張雷,張小剛,陳華. 化工學報. 2018(06)
[6]雙組分顆粒混合下氣液固鼓泡床流動特性研究[J]. 李蔚玲. 南京師范大學學報(工程技術版). 2017(04)
[7]生物質(zhì)氣化技術研究進展[J]. 關海濱,張衛(wèi)杰,范曉旭,趙保峰,孫榮峰,姜建國,董紅海,薛旭方. 山東科學. 2017(04)
[8]排列熵與核極限學習機在齒輪故障診斷中的應用[J]. 秦波,張魯洋,孫國棟,王建國. 中國測試. 2017(07)
[9]VMD能量熵與核極限學習機在滾動軸承故障診斷中的應用[J]. 秦波,王祖達,孫國棟,王建國. 中國測試. 2017(05)
[10]雙組分顆粒鼓泡流化床內(nèi)氣泡形狀參數(shù)[J]. 耿超,陳恒志. 化學反應工程與工藝. 2017(02)
博士論文
[1]基于風帽壓力波動的流化床氣固流態(tài)化特征研究[D]. 姜華偉.華北電力大學 2013
[2]基于EMD和HHT的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究[D]. 張進明.北京化工大學 2006
[3]基于現(xiàn)代非線性信息處理技術的氣固流化床流型識別方法與實驗研究[D]. 王曉萍.浙江大學 2004
[4]混沌分析方法及其在氣-固流化床中的應用[D]. 段文鋒.四川大學 2001
碩士論文
[1]呼吸裂紋轉(zhuǎn)子—軸承系統(tǒng)HHT譜分析及故障特征量提取[D]. 黃振宇.西安理工大學 2018
[2]基于靜電信號的氣固流化床結(jié)塊故障診斷[D]. 張倩.浙江大學 2016
[3]基于聲發(fā)射的流化床故障診斷方法研究[D]. 張蕾.內(nèi)蒙古科技大學 2015
[4]基于小波包熵和高斯性檢驗的流化床結(jié)塊預警方法[D]. 江玲玲.北京化工大學 2015
[5]基于單顆粒示蹤法內(nèi)循環(huán)流化床顆粒混合的研究[D]. 齊云龍.東南大學 2015
[6]雙循環(huán)流化床顆粒循環(huán)流率實驗及其模型研究[D]. 劉煥志.華北電力大學 2011
[7]雙循環(huán)流化床冷態(tài)實驗研究[D]. 韓磊.中國科學院研究生院(工程熱物理研究所) 2010
[8]流化床壓力信號的混沌特性分析及流型識別方法[D]. 何強勇.東北電力大學 2010
[9]生物質(zhì)循環(huán)流化床氣化過程分析及試驗[D]. 劉方金.天津大學 2007
[10]典型生物質(zhì)氣化特性的實驗研究與模擬[D]. 付鵬.華中科技大學 2007
本文編號:3718336
【文章頁數(shù)】:186 頁
【學位級別】:博士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
主要符號表
第1章 緒論
1.1 課題背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 雙循環(huán)流化床流動特性的研究現(xiàn)狀
1.2.2 壓力信號在流化床特性研究中的應用
1.3 本文主要研究內(nèi)容
第2章 鼓泡流化床壓力信號分析與大異重顆粒流動規(guī)律研究
2.1 引言
2.2 實驗裝置與方法
2.2.1 實驗裝置
2.2.2 實驗物料與工況選擇
2.2.3 實驗方法
2.3 壓力波動信號的分析與處理方法
2.4 實驗結(jié)果分析
2.4.1 大異重顆粒初始流化特性分析
2.4.2 基于數(shù)理統(tǒng)計的壓力波動特性分析
2.4.3 基于功率譜密度估計的壓力波動特性分析
2.4.4 基于HHT變換的壓力波動特性分析
2.4.5 基于小波多分辨率分析的壓力波動特性分析
2.4.6 基于遞歸方法的壓力波動特性分析
2.5 本章小結(jié)
第3章 雙循環(huán)流化床大異重顆粒流動特性實驗研究與模型預測
3.1 引言
3.2 實驗系統(tǒng)簡介與實驗方法
3.2.1 實驗系統(tǒng)簡介
3.2.2 實驗方法與工況選擇
3.3 實驗結(jié)果分析
3.3.1 顆粒循環(huán)流率的分析
3.3.2 循環(huán)物料組分變化的分析
3.4 混合顆粒循環(huán)流率與物料組分變化的預測模型
3.4.1 預測模型原理簡介
3.4.2 網(wǎng)絡預測模型構(gòu)建與參數(shù)選取
3.4.3 預測模型比較分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 雙循環(huán)流化床壓力波動特性分析與大異重顆粒流動規(guī)律研究
4.1 引言
4.2 實驗系統(tǒng)與方法
4.3 提升管側(cè)大異重顆粒流動規(guī)律研究
4.3.1 氣化室表觀氣速的影響
4.3.2 提升管表觀氣速的影響
4.3.3 初始床層物料量的影響
4.3.4 石英砂平均粒徑的影響
4.3.5 初始稻殼質(zhì)量分數(shù)的影響
4.4 氣化室側(cè)大異重顆粒流動規(guī)律研究
4.5 本章小結(jié)
第5章 故障狀態(tài)下雙循環(huán)流化床大異重顆粒流動規(guī)律與分類診斷
5.1 引言
5.2 實驗裝置與方法
5.2.1 實驗裝置
5.2.2 實驗方法
5.3 故障狀態(tài)壓力波動特性分析
5.3.1 結(jié)塊故障狀態(tài)壓力波動特性分析
5.3.2 堵塞故障狀態(tài)壓力波動特性分析
5.4 基于壓力信號的故障診斷與分類模型
5.4.1 故障診斷模型建立
5.4.2 模型具體參數(shù)設計
5.4.3 模型診斷結(jié)果分析
5.5 本章小結(jié)
第6章 基于壓力平衡的大異重顆粒雙循環(huán)流化床動力學模型
6.1 引言
6.2 雙循環(huán)流化床系統(tǒng)動力學模型的建立
6.2.1 提升管壓降模型
6.2.2 旋風分離器模型
6.2.3 立管模型
6.2.4 底部返料管模型
6.2.5 氣化室模型
6.2.6 模型計算方法
6.3 模型計算結(jié)果分析
6.4 本章小結(jié)
第7章 結(jié)論與展望
7.1 論文工作總結(jié)
7.2 對今后工作的建議與展望
參考文獻
攻讀博士學位期間發(fā)表的論文及其它成果
攻讀博士學位期間參加的科研工作
致謝
作者簡介
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于Daubechies小波分析的雙循環(huán)流化床氣化室壓力波動特性研究[J]. 陳鴻偉,麻哲瑞,楊新,趙爭輝. 華北電力大學學報(自然科學版). 2018(05)
[2]VMD樣本熵特征提取方法及其在行星變速箱故障診斷中的應用[J]. 楊大為,馮輔周,趙永東,江鵬程,丁闖. 振動與沖擊. 2018(16)
[3]基于多尺度樣本熵和VPMCD的自動機故障診斷[J]. 王斐,房立清,齊子元. 振動.測試與診斷. 2018(03)
[4]基于KELM的光伏組件故障診斷方法[J]. 吳越,陳志聰,吳麗君,林培杰. 電源技術. 2018(04)
[5]基于Gath-Geva算法和核極限學習機的多階段間歇過程軟測量[J]. 張雷,張小剛,陳華. 化工學報. 2018(06)
[6]雙組分顆粒混合下氣液固鼓泡床流動特性研究[J]. 李蔚玲. 南京師范大學學報(工程技術版). 2017(04)
[7]生物質(zhì)氣化技術研究進展[J]. 關海濱,張衛(wèi)杰,范曉旭,趙保峰,孫榮峰,姜建國,董紅海,薛旭方. 山東科學. 2017(04)
[8]排列熵與核極限學習機在齒輪故障診斷中的應用[J]. 秦波,張魯洋,孫國棟,王建國. 中國測試. 2017(07)
[9]VMD能量熵與核極限學習機在滾動軸承故障診斷中的應用[J]. 秦波,王祖達,孫國棟,王建國. 中國測試. 2017(05)
[10]雙組分顆粒鼓泡流化床內(nèi)氣泡形狀參數(shù)[J]. 耿超,陳恒志. 化學反應工程與工藝. 2017(02)
博士論文
[1]基于風帽壓力波動的流化床氣固流態(tài)化特征研究[D]. 姜華偉.華北電力大學 2013
[2]基于EMD和HHT的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷方法研究[D]. 張進明.北京化工大學 2006
[3]基于現(xiàn)代非線性信息處理技術的氣固流化床流型識別方法與實驗研究[D]. 王曉萍.浙江大學 2004
[4]混沌分析方法及其在氣-固流化床中的應用[D]. 段文鋒.四川大學 2001
碩士論文
[1]呼吸裂紋轉(zhuǎn)子—軸承系統(tǒng)HHT譜分析及故障特征量提取[D]. 黃振宇.西安理工大學 2018
[2]基于靜電信號的氣固流化床結(jié)塊故障診斷[D]. 張倩.浙江大學 2016
[3]基于聲發(fā)射的流化床故障診斷方法研究[D]. 張蕾.內(nèi)蒙古科技大學 2015
[4]基于小波包熵和高斯性檢驗的流化床結(jié)塊預警方法[D]. 江玲玲.北京化工大學 2015
[5]基于單顆粒示蹤法內(nèi)循環(huán)流化床顆粒混合的研究[D]. 齊云龍.東南大學 2015
[6]雙循環(huán)流化床顆粒循環(huán)流率實驗及其模型研究[D]. 劉煥志.華北電力大學 2011
[7]雙循環(huán)流化床冷態(tài)實驗研究[D]. 韓磊.中國科學院研究生院(工程熱物理研究所) 2010
[8]流化床壓力信號的混沌特性分析及流型識別方法[D]. 何強勇.東北電力大學 2010
[9]生物質(zhì)循環(huán)流化床氣化過程分析及試驗[D]. 劉方金.天津大學 2007
[10]典型生物質(zhì)氣化特性的實驗研究與模擬[D]. 付鵬.華中科技大學 2007
本文編號:3718336
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