【摘要】：生物質(zhì)氣化技術(shù)是實(shí)現(xiàn)生物質(zhì)能高效利用的重要方式之一，然而燃?xì)饨褂图拔廴疚锏拇嬖谥萍s著氣化燃?xì)獾耐茝V應(yīng)用。目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)生物質(zhì)氣化燃?xì)饨褂图拔廴疚飪艋矫娴难芯慷嗉性趦艋に�、催化劑特性、試�?yàn)方法等領(lǐng)域，而從優(yōu)化控制角度對(duì)生物質(zhì)氣化燃?xì)饨褂图拔廴疚锩摮^(guò)程的分析研究較為缺乏。 鑒于此，本文在對(duì)生物質(zhì)氣化燃?xì)饨褂图拔廴疚锩摮^(guò)程特性、影響因素、脫除工藝方法全面分析總結(jié)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了生物質(zhì)氣化燃?xì)饨褂图拔廴疚镎w脫除方法。并分別從工藝設(shè)計(jì)、試驗(yàn)方案、建模及工況優(yōu)化等角度對(duì)該方法進(jìn)行了闡述。 參照生物質(zhì)氣化燃?xì)饨褂图拔廴疚镎w脫除工藝，本文提出了一種新的融入灰色關(guān)聯(lián)度分析（GRA）的最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）建模方法。該建模方法通過(guò)對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的GRA分析，提取氣化焦油及污染物脫除過(guò)程的強(qiáng)相關(guān)因素作為模型訓(xùn)練樣本，避免了樣本數(shù)據(jù)中冗余信息的干擾�；谖墨I(xiàn)[23]和文獻(xiàn)[67]的試驗(yàn)過(guò)程，分別建立了生物質(zhì)氣化爐內(nèi)焦油脫除過(guò)程、爐外焦油催化裂解過(guò)程和氨催化脫除過(guò)程的LS-SVM模型。驗(yàn)證結(jié)果表明，融入GRA的LS-SVM模型較單純的LS-SVM模型具有更好的擬合效果和泛化能力，模型擬合誤差和外推誤差均小于10%，可以滿足工程預(yù)測(cè)要求。 依據(jù)所建立的三個(gè)LS-SVM模型，分別設(shè)計(jì)了生物質(zhì)氣化爐內(nèi)焦油脫除過(guò)程、爐外焦油催化裂解過(guò)程和氨催化脫除過(guò)程多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，并通過(guò)并列遺傳算法尋優(yōu)得到了氣化爐內(nèi)脫焦過(guò)程、爐外焦油催化裂解過(guò)程和氨催化脫除過(guò)程Pareto最優(yōu)解集。尋優(yōu)結(jié)果表明，在Pareto最優(yōu)解集工況條件下，燃?xì)饨褂图拔廴疚锩摮^(guò)程總體性能優(yōu)于試驗(yàn)值，氣化燃?xì)饨褂秃亢蜔嶂的軌虻玫接行Э刂�，，氨催化分解轉(zhuǎn)化率能達(dá)到98.5%以上。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TK6

【參考文獻(xiàn)】

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