非线性理论应用于动力配煤燃烧特性研究

发布时间：2017-10-03 22:11

  本文关键词：非线性理论应用于动力配煤燃烧特性研究

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【摘要】：动力配煤是适合我国国情的一种洁净煤技术,有利于提高煤炭热能利用率、加强燃煤设备安全可靠性、并且降低燃煤污染物排放。本文利用热天平试验表明动力配煤的燃烧特性与煤质特性之间存在强烈非线性,利用早停止技术防止神经网络模型过拟合精确预测了配煤燃烧特性,采用分形理论剖析了煤热解生成的煤焦孔隙分形结构及其着火燃烧特性,针对枣庄煤场开发了非线性多元优化动力配煤专家系统成功应用于示范工程。采用Early-stopping back-propagation(ESBP)神经网络精确预测了16种典型动力煤种及其48种配煤的着火温度和活化能,利用早停止技术解决了神经网络对训练数据的过拟合问题,明显提高了网络泛化能力和对新数据的预测精度。基于煤质分析建立了三层神经网络模型,神经网络预测配煤着火温度和活化能的平均误差分别为0.29%和1.28%,远低于二次非线性回归的平均误差2.24%%和5.91%。采用ESBP神经网络精确预测了16种典型动力煤种及其48种配煤的最大燃烧速率和固定碳燃烬率,利用早停止技术解决了神经网络对训练数据的过拟合问题,明显提高了网络泛化能力和对新数据的预测精度。基于煤质分析建立了三层神经网络模型,神经网络预测配煤最大燃烧速率和固定碳燃烬率的平均误差分别为1.97%和0.91%,远低于二次非线性回归的平均误差7.06%和4.03%。剖析了煤热解生成的煤焦孔隙分形结构及其着火燃烧特性。当空干基原煤中挥发分和水分的总含量由15.22%增加到39.49%时,煤粉热解的活化能降低导致煤焦孔隙分形维数由2.30增加到2.84,在孔径为3.7nnm处形成的微分比表面积峰值增加,而颗粒平均孔径降低。相应地煤焦着火温度由617℃C降低到486℃,煤焦燃烧活化能降低导致固定碳燃烬率由84%升高到91%。探索了燃煤烟气CO2的水热催化还原反应特性,针对水热还原CO2存在的4条可能反应途径进行了热力学分析,发现最容易进行的反应途径为：HC03-+2H"RHCOO'+H2O,试验表明铜催化剂水热还原CO2效果明显优于镍催化剂。当同时加入16mmol的铜粉和铝粉时,得到还原产物甲酸的浓度为6694ppm,水热还原CO2的转化效率达到29.1%。研究了电厂非线性多元优化动力配煤的一维炉燃烧特性。根据国电河北龙山电厂的锅炉设计煤种和实际煤源情况确定了五种配煤指标,利用非线性多元优化动力配煤模型计算得到优化配煤方案。利用一维炉对优化配煤进行了燃烧特性试验,采用微分差热法确定沉降炉试验中配煤的着火温度,通过优化配煤缩短了主力煤种(昔阳煤和国阳煤)的着火距离,降低了着火温度,同时降低了SO2和NOx排放。针对枣庄煤场开发了非线性多元优化动力配煤专家系统。采用ESBP神经网络预测动力配煤的着火燃烬特性构建多元优化动力配煤计算模型,提出根据多煤质指标权重计算配煤综合评价指数的方法。实现了非线性多元优化动力配煤的核心计算程序,结合煤场进储销管理模块设计完成计算机专家系统软件,成功应用于枣庄煤场的200万吨／年动力配煤示范工程。对专家系统计算得到的优化动力配煤方案在一台6t/h链条炉上进行燃烧测试,经第三方检测表明：链条炉热效率由64.9%提高到71.4%,节煤率达到10%。
【关键词】：动力配煤 着火燃烧 神经网络 孔隙分形 非线性优化 专家系统
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TK16
【目录】：

• 致谢5-7
• 前言7-8
• 摘要8-10
• Abstract10-17
• 1 绪论17-34
• 1.1 课题背景意义17-19
• 1.2 动力配煤的国内外研究现状技术综述19-32
• 1.2.1 动力配煤的技术发展现状19-24
• 1.2.2 非线性理论在动力配煤中的应用研究24-25
• 1.2.3 燃煤烟气CO_2的转化利用研究现状25-32
• 1.3 本文研究目的和内容32-34
• 1.3.1 本文研究目的32
• 1.3.2 主要研究内容32-34
• 2 实验装置和方法34-47
• 2.1 实验材料34-39
• 2.1.1 动力配煤及原煤的煤质分析34-37
• 2.1.2 热解制焦的实验煤种分析37-39
• 2.2 实验装置39-44
• 2.3 分析测试方法44
• 2.4 数据分析与计算44-47
• 2.4.1 配煤着火温度和活化能的求解44-45
• 2.4.2 配煤最大燃烧速率和固定碳燃烬率的求解45-46
• 2.4.3 煤焦分形维数的求解46-47
• 3 采用ESBP神经网络预测动力配煤的着火特性47-62
• 3.1 引言47-48
• 3.2 动力配煤的热天平着火特征48-51
• 3.3 皮尔逊相关性分析51-52
• 3.4 线性和非线性回归分析52-54
• 3.5 构建ESBP神经网络54-58
• 3.5.1 神经网络的拓扑结构54-56
• 3.5.2 神经网络的训练算法56-57
• 3.5.3 数据预处理方法57
• 3.5.4 神经网络隐层节点数57-58
• 3.6 ESBP神经网络预测动力配煤着火特性58-61
• 3.7 本章小结61-62
• 4 采用ESBP神经网络预测动力配煤的燃烧特性62-78
• 4.1 引言62-63
• 4.2 动力配煤的热天平燃烧特征63-66
• 4.3 皮尔逊相关性分析66-67
• 4.4 线性和非线性回归分析67-69
• 4.5 构建ESBP神经网络预测模型69-73
• 4.5.1 神经网络的拓扑结构69-71
• 4.5.2 神经网络的训练算法71-72
• 4.5.3 数据预处理方法72
• 4.5.4 神经网络隐层节点数72-73
• 4.6 ESBP神经网络预测动力配煤燃烧特性73-77
• 4.7 本章小结77-78
• 5 热解煤焦的孔隙分形结构及其燃烧特性78-90
• 5.1 引言78-79
• 5.2 煤粉热解对煤焦孔隙分形的影响79-82
• 5.2.1 煤质成分对煤焦分形维数的影响79-80
• 5.2.2 热解活化能对煤焦分形维数的影响80-82
• 5.3 煤焦孔隙的分形结构特征82-85
• 5.3.1 煤焦分形维数与孔径的关系84
• 5.3.2 煤焦分形维数与孔容积的关系84-85
• 5.4 煤焦孔隙形维数对着火燃烧的影响85-89
• 5.4.1 分形维数对煤焦着火温度的影响86-87
• 5.4.2 分形维数对煤焦着火活化能的影响87-88
• 5.4.3 分形维数对固定碳燃烬率的影响88-89
• 5.5 本章小结89-90
• 6 燃煤烟气CO_2的水热催化还原研究90-101
• 6.1 引言90
• 6.2 水热反应还原CO_2的热力学分析90-92
• 6.3 铝镍体系水热催化还原CO_292-97
• 6.3.1 铝镍对还原产物甲酸产物的影响92-93
• 6.3.2 镍对还原产物甲酸的影响93
• 6.3.3 铝对还原产物甲酸的影响93-95
• 6.3.4 时间对还原产物甲酸的影响95-96
• 6.3.5 温度对还原产物甲酸的影响96-97
• 6.4 铝铜体系水热催化还原CO_297-100
• 6.4.1 铜催化铝水热还原CO_297-98
• 6.4.2 铜对还原产物甲酸的影响98-99
• 6.4.3 铝对还原产物甲酸的影响99-100
• 6.5 本章小结100-101
• 7 电厂非线性多元优化动力配煤的一维炉燃烧特性101-117
• 7.1 引言101
• 7.2 国电龙山电厂常用煤种分析101-105
• 7.3 非线性多元优化动力配煤计算105-107
• 7.4 动力配煤的一维炉燃烧试验研究107-115
• 7.4.1 着火温度的确定107-109
• 7.4.2 配煤对煤着火特性的影响109-111
• 7.4.3 配煤着火特性的影响因素111-112
• 7.4.4 配煤燃烧的烟气污染排放特性112-114
• 7.4.5 配煤燃烧的烟气污染排放的影响因素114-115
• 7.4.6 配煤燃烧的结渣特性115
• 7.5 本章小结115-117
• 8 针对枣庄煤场开发动力配煤专家系统应用于示范工程117-135
• 8.1 引言117
• 8.2 枣庄煤场动力煤源采样分析117-118
• 8.3 动力煤煤质综合性能评价体系确定118-121
• 8.4 非线性多元优化配煤核心计算模型121-123
• 8.5 动力配煤生产管理系统开发123-128
• 8.6 枣庄煤场优化动力配煤示范工程128-133
• 8.6.1 示范工程建设概况128-130
• 8.6.2 示范工程关键设备选型130-131
• 8.6.3 动力配煤的生产工艺流程131-132
• 8.6.4 动力配煤的链条炉燃烧测试132-133
• 8.7 本章小结133-135
• 9 全文总结与展望135-138
• 9.1 全文总结135-136
• 9.2 主要创新点136-137
• 9.3 研究展望137-138
• 参考文献138-146
• 作者简历146-147

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本文编号：966995