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生物质混燃发电混燃比监测及细颗粒物脱除技术研究

发布时间:2017-09-03 20:32

  本文关键词:生物质混燃发电混燃比监测及细颗粒物脱除技术研究


  更多相关文章: 生物质 ~(14)C监测 误差分析 湿式电除尘 数值模拟 颗粒物


【摘要】:生物质能是一种清洁可再生能源,近年来生物质发电逐渐兴起,成为了控制温室气体排放的重要途径之一。生物质发电主要分为直燃和混燃两种方式。生物质直燃方式由于生物质热值较低,含水量高,并且具有季节性,在经济性以及适应性方面不如混合燃烧方式,但混燃存在一些技术瓶颈亟待解决。混燃电厂中生物质含量难以监测,造成国家难以制定合理补贴标准,并且生物质在燃烧过程中产生微细颗粒物排放,用传统除尘方法难以有效解决。本文通过实验室小型试验台和在电厂中实际测试,研究了~(14)C监测技术监测生物质含量的准确性和可行性,并搭建~(14)C检测技术的数据处理平台,使之能够计算。在搭建的数据处理平台上对~(14)C检测方法进行误差分析,确定其结果的敏感变量,理论验证了该方法的误差能控制在10%以内。利用Fluent软件对湿式电除尘器内流场、静电场和捕集过程进行数值模拟,探究湿式电除尘器对粒径分布在0.01μm至20μm之间的颗粒物的脱除效果。数值模拟结果显示,湿式电除尘技术对脱硫装置出口残余的细微粉尘颗粒有非常好的脱除效果,除尘效率达到80%左右,与实际工程项目的测量值相吻合。数值模拟研究表明在生物质混燃电厂锅炉尾部烟道加装湿式电除尘设备能够很好地脱除烟气中的微细颗粒物。
【关键词】:生物质 ~(14)C监测 误差分析 湿式电除尘 数值模拟 颗粒物
【学位授予单位】:清华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM619;X773
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-7
  • 第一章 引言7-20
  • 1.1 研究背景7-8
  • 1.2 生物质发电技术综述8-14
  • 1.2.1 生物质发电的优势8-9
  • 1.2.2 直燃发电9-10
  • 1.2.3 混燃发电10-12
  • 1.2.4 生物质混燃存在的问题12-14
  • 1.3 混燃比监测技术综述14-16
  • 1.3.1 前端识别检测技术14-15
  • 1.3.2 后端监测方法15-16
  • 1.4 生物质发电颗粒物排放控制技术16-19
  • 1.4.1 惯性除尘器16
  • 1.4.2 重力沉降室16-17
  • 1.4.3 电除尘器17-18
  • 1.4.4 布袋除尘器18
  • 1.4.5 湿式电除尘器18-19
  • 1.5 研究目的及研究内容19-20
  • 第二章 ~(14)C监测技术及实验验证20-34
  • 2.1 煤及生物质中的~(14)C20-22
  • 2.2 ~(14)C监测技术22-26
  • 2.2.1 烟气采样23-24
  • 2.2.2 前处理过程24
  • 2.2.3 AMS分析24-25
  • 2.2.4 计算25-26
  • 2.3 实验验证26-33
  • 2.3.1 实验装置介绍26-29
  • 2.3.2 燃料样品及分析29-30
  • 2.3.3 试验步骤30-31
  • 2.3.4 结果分析31-33
  • 2.4 小结33-34
  • 第三章 ~(14)C监测技术工程应用研究34-57
  • 3.1 数据处理平台搭建34-44
  • 3.1.1 平台实现目标及开发软件介绍34-36
  • 3.1.2 程序主要结构及主要运算36-42
  • 3.1.3 数据处理平台42-44
  • 3.2 现场采样及分析44-47
  • 3.2.1 测试电厂介绍44
  • 3.2.2 采样44-45
  • 3.2.3 样品分析及~(14)C检测分析45-47
  • 3.3 数据处理结果及误差分析47-55
  • 3.3.1 处理结果47-50
  • 3.3.2 误差分析50-55
  • 3.4 小结55-57
  • 第四章 湿式电除尘捕集混燃细颗粒物模拟研究57-81
  • 4.1 湿式除尘器内流动数值模拟的相关数学模型57-62
  • 4.1.1 气相湍流模型57-59
  • 4.1.2 气固两相流动模型59-61
  • 4.1.3 多孔介质模型61-62
  • 4.2 结构及网格介绍62-70
  • 4.2.1 结构介绍62-65
  • 4.2.2 模型边界条件设置65-69
  • 4.2.3 网格介绍69-70
  • 4.3 数值模拟结果70-79
  • 4.3.1 气相流场计算分析结果70-73
  • 4.3.2 无电场作用下颗粒相的模拟结果分析73-75
  • 4.3.3 电场作用下颗粒相模拟结果分析75-79
  • 4.3.4 现场运行结果79
  • 4.4 本章小结79-81
  • 第五章 结论及展望81-83
  • 参考文献83-88
  • 致谢88-89

【参考文献】

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本文编号:787183

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