飞灰颗粒流的等离子体特性及其含碳量测量方法研究
发布时间：2021-08-05 10:21
飞灰含碳量是燃煤电厂运营水平的主要指标之一,它直接反映了机械未完全燃烧损失大小,并且关系到NOx排放水平。实现飞灰含碳量的在线测量,有助于指导调整合理的煤粉粒度和风煤比,提高锅炉燃烧控制水平。传统的飞灰含碳量测量采用人工取样和离线检测,其取样时间长,分析滞后,难以满足实时调整锅炉运行的需求,而现有的飞灰含碳量在线测量技术又存在着测量腔堵灰,煤种适应性差等问题。因此,实现可靠的飞灰含碳量在线测量具有广阔的研究前景,它可以为自适应燃烧优化系统提供实时数据。本学位论文利用原子发射光谱技术对颗粒流样品进行直接测量。在调研了飞灰含碳量测量的技术水平和研究现状的基础上,阐述了本论文的研究背景和意义,并介绍了激光诱导击穿光谱技术（Laer-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS）。由LIBS在飞灰含碳量及颗粒流样品测量上的研究现状,提出本文的研究内容。论文搭建了一套适用于颗粒流测量的原子发射光谱实验装置。针对无效光谱的真实起源,掌握了LIBS技术中激光与颗粒流样品的作用机制,并对颗粒粒径和质量流量引起的等离子体特性差异进行研究。在深入研究LIBS技术测量颗粒流的基础上...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
激光烧蚀固体形成样品等离子体作用机制图
第二章 激光诱导击穿飞灰颗粒流等离子特性研究物理特性、不完全汽化现象、热量和质量传递过程，也使其变得十分复杂。综上所述，样品形态对等离子体的形成具有显著的影响，而在对飞灰颗粒流样品进行含碳量测量过程中，颗粒流等离子体的复杂特性也会对检测结果造成很大的影了提高飞灰测量的准确性，本章将通过实验对飞灰颗粒流的等离子体特性进行研探讨提高测量效果的方法。.2. 实验系统及样品为了实现飞灰颗粒流含碳量的直接测量，作者所在研究团队搭建了一套模拟电厂飞灰流动状态的 LIBS 实验台架。如图 2-2 所示，实验系统主要由颗粒流样品单元BS 测量单元两部分组成[91]。
第二章 激光诱导击穿飞灰颗粒流等离子特性研究飞灰样品测量时各收集 1500 个光谱数据进行平均。如图 2-3 所示，在#2 飞灰化处理后的光谱图中，根据原子光谱数据库[92]的鉴定，飞灰中主要元素 C、SiCa、Mg 都可以观察到。然而在用于均一化 1500 个光谱数据中，可以鉴别到无存在，由于这部分光谱不包含完整的飞灰元素信息，称之为无效光谱，将它们谱一起平均进行分析将会影响到定量分析的效果。
【参考文献】：
期刊论文
[1]减少二氧化碳对LIBS检测飞灰中未燃碳含量影响的研究[J]. 南维刚,出口祥啓,王焕然,刘人玮,生友章裕,王珍珍. 光谱学与光谱分析. 2018(01)
[2]不同来源煤灰激光诱导击穿光谱测量特性对比研究[J]. 沈跃良,陆继东,张博. 光谱学与光谱分析. 2016(12)
[3]火力发电厂飞灰取样装置性能分析与改进[J]. 刘景龙,侯凡军,刘科,肖冠华. 山东电力技术. 2016(06)
[4]减小飞灰等离子体谱线干扰的参数优化研究[J]. 姚顺春,殷可经,卞进田,陆继东,范一松,徐嘉隆,白凯杰. 华南理工大学学报(自然科学版). 2016(04)
[5]不同气氛下飞灰含碳量的激光诱导击穿光谱分析[J]. 卞进田,殷可经,姚顺春,陆继东,徐嘉隆. 激光与光电子学进展. 2016(04)
[6]A Study on the Characteristics of Carbon-Related Spectral Lines from a Laser-Induced Fly Ash Plasma[J]. 潘刚,陆继东,董美蓉,姚顺春,谢子鑫,樊炬. Plasma Science and Technology. 2015(08)
[7]C-Fe谱线干扰修正对飞灰含碳量LIBS测量的影响[J]. 姚顺春,陈建超,陆继东,沈跃良,潘刚. 光谱学与光谱分析. 2015(06)
[8]激光能量对飞灰颗粒流中未燃碳LIBS检测影响研究[J]. 白凯杰,田浩臣,姚顺春,张博,沈跃良,徐齐胜,陆继东. 光谱学与光谱分析. 2014(05)
[9]不同环境气体下飞灰等离子体特性分析[J]. 沈跃良,李旭,刘亚明,樊炬,陈前明,陆继东,姚顺春. 中国激光. 2014(05)
[10]粘合剂对激光诱导击穿光谱技术测量粉煤灰未燃碳的影响[J]. 沈跃良,姚顺春,潘刚,徐齐胜,李旭,樊炬,徐少波,陆盛资,李壮扬,陆继东. 中国激光. 2014(03)
博士论文
[1]应用激光诱导击穿光谱进行煤质测量的机理研究[D]. 李捷.华中科技大学 2010
硕士论文
[1]基于灼烧失重法的飞灰含碳量在线监测系统的设计[D]. 王佳亮.燕山大学 2016
[2]火电机组飞灰含碳量软测量模型研究[D]. 刘苹稷.华北电力大学(北京) 2016
[3]失重法飞灰含碳量监测系统设计与性能分析[D]. 赵亮.华北电力大学 2016
[4]基于烧失法的飞灰含碳量在线监测系统研究[D]. 苗鹏.北京交通大学 2012
[5]锅炉烟气的飞灰测碳技术研究[D]. 张翼宇.电子科技大学 2011
[6]激光诱导水击穿阈值的数值分析[D]. 朱微.南京理工大学 2010
[7]红外反射法对测量飞灰含碳量的研究[D]. 徐何伟.浙江大学 2010
[8]基于数据融合技术的氧量软测量研究及其应用[D]. 童文洪.华北电力大学（北京） 2009
本文编号：3323583
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：69 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
激光烧蚀固体形成样品等离子体作用机制图
第二章 激光诱导击穿飞灰颗粒流等离子特性研究物理特性、不完全汽化现象、热量和质量传递过程，也使其变得十分复杂。综上所述，样品形态对等离子体的形成具有显著的影响，而在对飞灰颗粒流样品进行含碳量测量过程中，颗粒流等离子体的复杂特性也会对检测结果造成很大的影了提高飞灰测量的准确性，本章将通过实验对飞灰颗粒流的等离子体特性进行研探讨提高测量效果的方法。.2. 实验系统及样品为了实现飞灰颗粒流含碳量的直接测量，作者所在研究团队搭建了一套模拟电厂飞灰流动状态的 LIBS 实验台架。如图 2-2 所示，实验系统主要由颗粒流样品单元BS 测量单元两部分组成[91]。
第二章 激光诱导击穿飞灰颗粒流等离子特性研究飞灰样品测量时各收集 1500 个光谱数据进行平均。如图 2-3 所示，在#2 飞灰化处理后的光谱图中，根据原子光谱数据库[92]的鉴定，飞灰中主要元素 C、SiCa、Mg 都可以观察到。然而在用于均一化 1500 个光谱数据中，可以鉴别到无存在，由于这部分光谱不包含完整的飞灰元素信息，称之为无效光谱，将它们谱一起平均进行分析将会影响到定量分析的效果。
【参考文献】：
期刊论文
[1]减少二氧化碳对LIBS检测飞灰中未燃碳含量影响的研究[J]. 南维刚,出口祥啓,王焕然,刘人玮,生友章裕,王珍珍. 光谱学与光谱分析. 2018(01)
[2]不同来源煤灰激光诱导击穿光谱测量特性对比研究[J]. 沈跃良,陆继东,张博. 光谱学与光谱分析. 2016(12)
[3]火力发电厂飞灰取样装置性能分析与改进[J]. 刘景龙,侯凡军,刘科,肖冠华. 山东电力技术. 2016(06)
[4]减小飞灰等离子体谱线干扰的参数优化研究[J]. 姚顺春,殷可经,卞进田,陆继东,范一松,徐嘉隆,白凯杰. 华南理工大学学报(自然科学版). 2016(04)
[5]不同气氛下飞灰含碳量的激光诱导击穿光谱分析[J]. 卞进田,殷可经,姚顺春,陆继东,徐嘉隆. 激光与光电子学进展. 2016(04)
[6]A Study on the Characteristics of Carbon-Related Spectral Lines from a Laser-Induced Fly Ash Plasma[J]. 潘刚,陆继东,董美蓉,姚顺春,谢子鑫,樊炬. Plasma Science and Technology. 2015(08)
[7]C-Fe谱线干扰修正对飞灰含碳量LIBS测量的影响[J]. 姚顺春,陈建超,陆继东,沈跃良,潘刚. 光谱学与光谱分析. 2015(06)
[8]激光能量对飞灰颗粒流中未燃碳LIBS检测影响研究[J]. 白凯杰,田浩臣,姚顺春,张博,沈跃良,徐齐胜,陆继东. 光谱学与光谱分析. 2014(05)
[9]不同环境气体下飞灰等离子体特性分析[J]. 沈跃良,李旭,刘亚明,樊炬,陈前明,陆继东,姚顺春. 中国激光. 2014(05)
[10]粘合剂对激光诱导击穿光谱技术测量粉煤灰未燃碳的影响[J]. 沈跃良,姚顺春,潘刚,徐齐胜,李旭,樊炬,徐少波,陆盛资,李壮扬,陆继东. 中国激光. 2014(03)
博士论文
[1]应用激光诱导击穿光谱进行煤质测量的机理研究[D]. 李捷.华中科技大学 2010
硕士论文
[1]基于灼烧失重法的飞灰含碳量在线监测系统的设计[D]. 王佳亮.燕山大学 2016
[2]火电机组飞灰含碳量软测量模型研究[D]. 刘苹稷.华北电力大学(北京) 2016
[3]失重法飞灰含碳量监测系统设计与性能分析[D]. 赵亮.华北电力大学 2016
[4]基于烧失法的飞灰含碳量在线监测系统研究[D]. 苗鹏.北京交通大学 2012
[5]锅炉烟气的飞灰测碳技术研究[D]. 张翼宇.电子科技大学 2011
[6]激光诱导水击穿阈值的数值分析[D]. 朱微.南京理工大学 2010
[7]红外反射法对测量飞灰含碳量的研究[D]. 徐何伟.浙江大学 2010
[8]基于数据融合技术的氧量软测量研究及其应用[D]. 童文洪.华北电力大学（北京） 2009
本文编号：3323583
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