本文關(guān)鍵詞：非線性理論應(yīng)用于動力配煤燃燒特性研究

  更多相關(guān)文章： 動力配煤 著火燃燒 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 孔隙分形 非線性優(yōu)化 專家系統(tǒng)

【摘要】：動力配煤是適合我國國情的一種潔凈煤技術(shù),有利于提高煤炭熱能利用率、加強燃煤設(shè)備安全可靠性、并且降低燃煤污染物排放。本文利用熱天平試驗表明動力配煤的燃燒特性與煤質(zhì)特性之間存在強烈非線性,利用早停止技術(shù)防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過擬合精確預(yù)測了配煤燃燒特性,采用分形理論剖析了煤熱解生成的煤焦孔隙分形結(jié)構(gòu)及其著火燃燒特性,針對棗莊煤場開發(fā)了非線性多元優(yōu)化動力配煤專家系統(tǒng)成功應(yīng)用于示范工程。采用Early-stopping back-propagation(ESBP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精確預(yù)測了16種典型動力煤種及其48種配煤的著火溫度和活化能,利用早停止技術(shù)解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過擬合問題,明顯提高了網(wǎng)絡(luò)泛化能力和對新數(shù)據(jù)的預(yù)測精度�；诿嘿|(zhì)分析建立了三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測配煤著火溫度和活化能的平均誤差分別為0.29%和1.28%,遠(yuǎn)低于二次非線性回歸的平均誤差2.24%%和5.91%。采用ESBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精確預(yù)測了16種典型動力煤種及其48種配煤的最大燃燒速率和固定碳燃燼率,利用早停止技術(shù)解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過擬合問題,明顯提高了網(wǎng)絡(luò)泛化能力和對新數(shù)據(jù)的預(yù)測精度�；诿嘿|(zhì)分析建立了三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測配煤最大燃燒速率和固定碳燃燼率的平均誤差分別為1.97%和0.91%,遠(yuǎn)低于二次非線性回歸的平均誤差7.06%和4.03%。剖析了煤熱解生成的煤焦孔隙分形結(jié)構(gòu)及其著火燃燒特性。當(dāng)空干基原煤中揮發(fā)分和水分的總含量由15.22%增加到39.49%時,煤粉熱解的活化能降低導(dǎo)致煤焦孔隙分形維數(shù)由2.30增加到2.84,在孔徑為3.7nnm處形成的微分比表面積峰值增加,而顆粒平均孔徑降低。相應(yīng)地煤焦著火溫度由617℃C降低到486℃,煤焦燃燒活化能降低導(dǎo)致固定碳燃燼率由84%升高到91%。探索了燃煤煙氣CO2的水熱催化還原反應(yīng)特性,針對水熱還原CO2存在的4條可能反應(yīng)途徑進(jìn)行了熱力學(xué)分析,發(fā)現(xiàn)最容易進(jìn)行的反應(yīng)途徑為：HC03-+2H"RHCOO'+H2O,試驗表明銅催化劑水熱還原CO2效果明顯優(yōu)于鎳催化劑。當(dāng)同時加入16mmol的銅粉和鋁粉時,得到還原產(chǎn)物甲酸的濃度為6694ppm,水熱還原CO2的轉(zhuǎn)化效率達(dá)到29.1%。研究了電廠非線性多元優(yōu)化動力配煤的一維爐燃燒特性。根據(jù)國電河北龍山電廠的鍋爐設(shè)計煤種和實際煤源情況確定了五種配煤指標(biāo),利用非線性多元優(yōu)化動力配煤模型計算得到優(yōu)化配煤方案。利用一維爐對優(yōu)化配煤進(jìn)行了燃燒特性試驗,采用微分差熱法確定沉降爐試驗中配煤的著火溫度,通過優(yōu)化配煤縮短了主力煤種(昔陽煤和國陽煤)的著火距離,降低了著火溫度,同時降低了SO2和NOx排放。針對棗莊煤場開發(fā)了非線性多元優(yōu)化動力配煤專家系統(tǒng)。采用ESBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測動力配煤的著火燃燼特性構(gòu)建多元優(yōu)化動力配煤計算模型,提出根據(jù)多煤質(zhì)指標(biāo)權(quán)重計算配煤綜合評價指數(shù)的方法。實現(xiàn)了非線性多元優(yōu)化動力配煤的核心計算程序,結(jié)合煤場進(jìn)儲銷管理模塊設(shè)計完成計算機(jī)專家系統(tǒng)軟件,成功應(yīng)用于棗莊煤場的200萬噸／年動力配煤示范工程。對專家系統(tǒng)計算得到的優(yōu)化動力配煤方案在一臺6t/h鏈條爐上進(jìn)行燃燒測試,經(jīng)第三方檢測表明：鏈條爐熱效率由64.9%提高到71.4%,節(jié)煤率達(dá)到10%。
【關(guān)鍵詞】：動力配煤 著火燃燒 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 孔隙分形 非線性優(yōu)化 專家系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TK16
【目錄】：

• 致謝5-7
• 前言7-8
• 摘要8-10
• Abstract10-17
• 1 緒論17-34
• 1.1 課題背景意義17-19
• 1.2 動力配煤的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀技術(shù)綜述19-32
• 1.2.1 動力配煤的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀19-24
• 1.2.2 非線性理論在動力配煤中的應(yīng)用研究24-25
• 1.2.3 燃煤煙氣CO_2的轉(zhuǎn)化利用研究現(xiàn)狀25-32
• 1.3 本文研究目的和內(nèi)容32-34
• 1.3.1 本文研究目的32
• 1.3.2 主要研究內(nèi)容32-34
• 2 實驗裝置和方法34-47
• 2.1 實驗材料34-39
• 2.1.1 動力配煤及原煤的煤質(zhì)分析34-37
• 2.1.2 熱解制焦的實驗煤種分析37-39
• 2.2 實驗裝置39-44
• 2.3 分析測試方法44
• 2.4 數(shù)據(jù)分析與計算44-47
• 2.4.1 配煤著火溫度和活化能的求解44-45
• 2.4.2 配煤最大燃燒速率和固定碳燃燼率的求解45-46
• 2.4.3 煤焦分形維數(shù)的求解46-47
• 3 采用ESBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測動力配煤的著火特性47-62
• 3.1 引言47-48
• 3.2 動力配煤的熱天平著火特征48-51
• 3.3 皮爾遜相關(guān)性分析51-52
• 3.4 線性和非線性回歸分析52-54
• 3.5 構(gòu)建ESBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)54-58
• 3.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)54-56
• 3.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法56-57
• 3.5.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法57
• 3.5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點數(shù)57-58
• 3.6 ESBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測動力配煤著火特性58-61
• 3.7 本章小結(jié)61-62
• 4 采用ESBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測動力配煤的燃燒特性62-78
• 4.1 引言62-63
• 4.2 動力配煤的熱天平燃燒特征63-66
• 4.3 皮爾遜相關(guān)性分析66-67
• 4.4 線性和非線性回歸分析67-69
• 4.5 構(gòu)建ESBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型69-73
• 4.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)69-71
• 4.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法71-72
• 4.5.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法72
• 4.5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點數(shù)72-73
• 4.6 ESBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測動力配煤燃燒特性73-77
• 4.7 本章小結(jié)77-78
• 5 熱解煤焦的孔隙分形結(jié)構(gòu)及其燃燒特性78-90
• 5.1 引言78-79
• 5.2 煤粉熱解對煤焦孔隙分形的影響79-82
• 5.2.1 煤質(zhì)成分對煤焦分形維數(shù)的影響79-80
• 5.2.2 熱解活化能對煤焦分形維數(shù)的影響80-82
• 5.3 煤焦孔隙的分形結(jié)構(gòu)特征82-85
• 5.3.1 煤焦分形維數(shù)與孔徑的關(guān)系84
• 5.3.2 煤焦分形維數(shù)與孔容積的關(guān)系84-85
• 5.4 煤焦孔隙形維數(shù)對著火燃燒的影響85-89
• 5.4.1 分形維數(shù)對煤焦著火溫度的影響86-87
• 5.4.2 分形維數(shù)對煤焦著火活化能的影響87-88
• 5.4.3 分形維數(shù)對固定碳燃燼率的影響88-89
• 5.5 本章小結(jié)89-90
• 6 燃煤煙氣CO_2的水熱催化還原研究90-101
• 6.1 引言90
• 6.2 水熱反應(yīng)還原CO_2的熱力學(xué)分析90-92
• 6.3 鋁鎳體系水熱催化還原CO_292-97
• 6.3.1 鋁鎳對還原產(chǎn)物甲酸產(chǎn)物的影響92-93
• 6.3.2 鎳對還原產(chǎn)物甲酸的影響93
• 6.3.3 鋁對還原產(chǎn)物甲酸的影響93-95
• 6.3.4 時間對還原產(chǎn)物甲酸的影響95-96
• 6.3.5 溫度對還原產(chǎn)物甲酸的影響96-97
• 6.4 鋁銅體系水熱催化還原CO_297-100
• 6.4.1 銅催化鋁水熱還原CO_297-98
• 6.4.2 銅對還原產(chǎn)物甲酸的影響98-99
• 6.4.3 鋁對還原產(chǎn)物甲酸的影響99-100
• 6.5 本章小結(jié)100-101
• 7 電廠非線性多元優(yōu)化動力配煤的一維爐燃燒特性101-117
• 7.1 引言101
• 7.2 國電龍山電廠常用煤種分析101-105
• 7.3 非線性多元優(yōu)化動力配煤計算105-107
• 7.4 動力配煤的一維爐燃燒試驗研究107-115
• 7.4.1 著火溫度的確定107-109
• 7.4.2 配煤對煤著火特性的影響109-111
• 7.4.3 配煤著火特性的影響因素111-112
• 7.4.4 配煤燃燒的煙氣污染排放特性112-114
• 7.4.5 配煤燃燒的煙氣污染排放的影響因素114-115
• 7.4.6 配煤燃燒的結(jié)渣特性115
• 7.5 本章小結(jié)115-117
• 8 針對棗莊煤場開發(fā)動力配煤專家系統(tǒng)應(yīng)用于示范工程117-135
• 8.1 引言117
• 8.2 棗莊煤場動力煤源采樣分析117-118
• 8.3 動力煤煤質(zhì)綜合性能評價體系確定118-121
• 8.4 非線性多元優(yōu)化配煤核心計算模型121-123
• 8.5 動力配煤生產(chǎn)管理系統(tǒng)開發(fā)123-128
• 8.6 棗莊煤場優(yōu)化動力配煤示范工程128-133
• 8.6.1 示范工程建設(shè)概況128-130
• 8.6.2 示范工程關(guān)鍵設(shè)備選型130-131
• 8.6.3 動力配煤的生產(chǎn)工藝流程131-132
• 8.6.4 動力配煤的鏈條爐燃燒測試132-133
• 8.7 本章小結(jié)133-135
• 9 全文總結(jié)與展望135-138
• 9.1 全文總結(jié)135-136
• 9.2 主要創(chuàng)新點136-137
• 9.3 研究展望137-138
• 參考文獻(xiàn)138-146
• 作者簡歷146-147

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 鄭冠俠;;動力配煤與節(jié)能[J];節(jié)能;1987年10期

2 朱光模;福建省動力配煤現(xiàn)狀及發(fā)展前景[J];福建能源開發(fā)與節(jié)約;2001年03期

3 魯志剛;前港公司配煤淺析[J];水運管理;2001年11期

4 楊國華;動力煤分級配煤技術(shù)[J];動力工程;2003年03期

5 李欣;提高港口配煤準(zhǔn)確度[J];中國水運;2005年09期

6 柳q，

本文編號：966995