【摘要】：水泥篦冷機(jī)是水泥生產(chǎn)線中冷卻高溫水泥熟料和回收熱量的關(guān)鍵設(shè)備,其換熱效率的高低直接影響熟料質(zhì)量和水泥生產(chǎn)能耗。因此研究篦冷機(jī)內(nèi)高溫熟料層的氣固換熱機(jī)理及溫度預(yù)測(cè)模型,對(duì)篦冷機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行、提高熱回收效率、降低熟料生產(chǎn)能耗、減少尾氣排放,具有重要的理論意義和社會(huì)價(jià)值。本文針對(duì)目前篦冷機(jī)氣固換熱研究的局限性,建立了考慮高溫熟料顆粒間熱輻射效應(yīng)的篦冷機(jī)非穩(wěn)態(tài)高溫滲流換熱模型,并提出了相應(yīng)流熱耦合求解算法,給出了熟料顆粒層非均勻分布下的高溫水泥熟料滲流換熱規(guī)律。在此基礎(chǔ)上,提出了雙并聯(lián)雙隱含層快速學(xué)習(xí)機(jī)(Double Parallel and Double Hidden Layers Fast Learning Machine,DDFLM),建立了融合高溫滲流換熱機(jī)理與DDFLM的篦冷機(jī)混合溫度預(yù)測(cè)模型。具體研究工作如下:首先,將多孔介質(zhì)滲流換熱理論引入到水泥熟料層換熱研究中,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)給出料層內(nèi)顆粒直徑與孔隙率的分布情況;在熟料顆粒輻射傳熱研究中,將高溫水泥熟料顆粒等效為光學(xué)厚介質(zhì),推導(dǎo)熱傳導(dǎo)與熱輻射綜合作用下的顆粒間傳熱系數(shù);基于非線性達(dá)西定律與局部非熱平衡理論,建立考慮堆積顆粒間輻射傳熱效應(yīng)的一維、二維篦冷機(jī)非穩(wěn)態(tài)高溫滲流換熱模型。其次,基于有限差分法針對(duì)所建立一維模型與二維模型,分別進(jìn)行求解區(qū)域與數(shù)學(xué)模型的離散化,建立各維度的流熱耦合求解算法,完成篦冷機(jī)非穩(wěn)態(tài)高溫滲流換熱模型的流熱耦合求解;給出非均質(zhì)高溫水泥熟料層的氣固溫度分布,并驗(yàn)證所建模型與所提出算法的正確性;通過(guò)數(shù)值模擬研究料層顆粒特性與篦冷機(jī)主要工作參數(shù)對(duì)高溫熟料冷卻過(guò)程的影響,獲得篦冷機(jī)非均質(zhì)高溫水泥熟料層的滲流換熱規(guī)律。再次,為了克服非穩(wěn)態(tài)高溫滲流換熱模型對(duì)篦冷機(jī)溫度預(yù)測(cè)所產(chǎn)生的誤差,在超限學(xué)習(xí)機(jī)的基礎(chǔ)上提出了雙并聯(lián)雙隱含層快速學(xué)習(xí)機(jī),通過(guò)典型的回歸問(wèn)題測(cè)試所提出的DDFLM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效性,并基于DDFLM進(jìn)行非穩(wěn)態(tài)高溫滲流換熱模型的誤差辨識(shí)研究,將DDFLM作為非穩(wěn)態(tài)高溫滲流換熱模型誤差的估計(jì)器,建立融合高溫滲流換熱機(jī)理與DDFLM的篦冷機(jī)混合溫度預(yù)測(cè)模型。最后,利用篦冷機(jī)實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)與高溫熟料堆積體冷卻實(shí)驗(yàn)平臺(tái),分別進(jìn)行篦冷機(jī)內(nèi)測(cè)點(diǎn)溫度的預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)與高溫水泥熟料堆積體強(qiáng)制風(fēng)冷的熟料溫度預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證本文所建立的融合高溫滲流換熱機(jī)理與DDFLM的混合溫度預(yù)測(cè)模型對(duì)于篦冷機(jī)內(nèi)測(cè)點(diǎn)溫度預(yù)測(cè)與料層溫度直接預(yù)測(cè)的可行性。
[Abstract]:Cement grate cooler is the key equipment for cooling high temperature cement clinker and recovering heat in cement production line. Its heat transfer efficiency directly affects clinker quality and cement production energy consumption. Therefore, it is of great theoretical significance and social value to study the gas-solid heat transfer mechanism and temperature prediction model of high temperature clinker layer in grate cooler, which is of great theoretical significance and social value for steady operation of grate cooler, improvement of heat recovery efficiency, reduction of energy consumption in clinker production and reduction of tail gas emission. In view of the limitation of the research on gas-solid heat transfer of grate cooler at present, a non-steady heat transfer model of grate cooler considering the effect of heat radiation between high temperature clinker particles is established, and the corresponding fluid-heat coupling algorithm is proposed. The percolation heat transfer law of high temperature cement clinker under non-uniform distribution of clinker granular layer is given. On this basis, a double parallel double hidden layer fast learning machine (Double Parallel and Double Hidden Layers Fast Learning Machine,DDFLM) is proposed, and a hybrid temperature prediction model of grate cooler is established, which combines the heat transfer mechanism of high temperature seepage flow and DDFLM. The specific research work is as follows: firstly, the theory of percolation heat transfer in porous media is introduced into the heat transfer study of cement clinker layer, and the distribution of particle diameter and porosity in the layer is given through experiments. In the study of radiative heat transfer of clinker particles, the high-temperature cement clinker particles are equivalent to optical thick medium, and the heat transfer coefficient between particles under the combined action of heat conduction and heat radiation is deduced. Based on the nonlinear Darcy's law and the local non-thermal equilibrium theory, a one-dimensional and two-dimensional heat transfer model of unsteady high temperature percolation of grate cooler considering the radiation heat transfer effect between stacked particles is established. Secondly, based on the finite difference method, the solution region and mathematical model are discretized respectively for the one-dimensional model and the two-dimensional model, and the fluid-heat coupling algorithm for each dimension is established. The fluid-heat coupling solution of the unsteady high temperature percolation heat transfer model of grate cooler is completed. The gas-solid temperature distribution of heterogeneous high-temperature cement clinker is given, and the correctness of the established model and the proposed algorithm is verified. The effects of particle characteristics and main working parameters of grate cooler on the cooling process of high temperature clinker were studied by numerical simulation, and the seepage heat transfer law of heterogeneous high temperature cement clinker layer of grate cooler was obtained. Thirdly, in order to overcome the error caused by the unsteady heat transfer model of high temperature seepage to the temperature prediction of grate cooler, a double-parallel double-hidden layer fast learning machine is proposed based on the over-limited learning machine. The validity of the proposed DDFLM neural network is tested by a typical regression problem, and the error identification of the unsteady high temperature seepage heat transfer model is studied based on DDFLM. DDFLM is used as the estimator of the error of the unsteady high temperature seepage heat transfer model. The mixing temperature prediction model of grate cooler combined with high temperature percolation mechanism and DDFLM was established. Finally, based on the actual production data of grate cooler and the cooling test platform of high temperature clinker, the prediction experiment of temperature at the test point inside the grate cooler and the prediction experiment of clinker temperature by forced air cooling of high temperature cement clinker accumulator are carried out, respectively. The feasibility of combining the heat transfer mechanism of high temperature percolation with the mixed temperature prediction model of DDFLM for the temperature prediction of test points in grate cooler and the direct prediction of material layer temperature is verified in this paper.
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TQ172.622.4

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本文編號(hào)：2418189