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多晶硅还原炉还原过程能耗分析及预测

发布时间:2021-03-13 19:20
  还原炉是生产多晶硅的重要设备,也是多晶硅生产中能耗最高的设备。采取一定的措施来减少还原炉的能耗已经成为多晶硅企业关注的热点。为此,对还原炉沉积生产过程中的能耗进行分析并探究其在生产过程中的能耗损失途径是很有意义和必要的。还原炉沉积生产过程是随机动态的过程,每时每刻的能耗都在变化,其生产过程的能耗存在不确定性,因此对其能耗进行预测研究,探究影响因素与能耗之间的内在联系,有利于对还原生产过程的管控。本文针对多晶硅还原炉,通过对多晶硅还原过程能耗进行多角度全面分析,并探究了还原过程的能耗损失途径。并在此基础上,针对还原炉沉积生产过程的随机动态性,对还原过程的能耗进行了预测研究,以便提前预知沉积过程未来一段时间的能耗情况。本文的研究内容具体如下:1.根据多晶硅还原炉沉积生产工艺过程,系统分析了还原炉设备,还原工艺流程和还原过程能流分析,揭示了还原沉积生产的能耗特点及能耗影响因素。2.探究了还原炉沉积生产过程的能耗损失途径,其途径主要有硅棒表面对炉壁的辐射散热损失、进出气体换热损失以及化学反应热损失。针对24对棒还原炉的结构特点及其工艺参数,利用玻尔兹曼辐射定律对其在生产沉积过程不同阶段的辐射散... 

【文章来源】:广东工业大学广东省

【文章页数】:77 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

多晶硅还原炉还原过程能耗分析及预测


论文的组织结构图

多晶硅还原炉还原过程能耗分析及预测


改良西门子法工艺流程

多晶硅还原炉还原过程能耗分析及预测


还原炉结构示意图

【参考文献】:
期刊论文
[1]Aspen Plus软件在化工热力学课程教学中的应用[J]. 李微,曹秋娥,刘世熙,袁申富.  广东化工. 2017(19)
[2]基于模糊证据理论的多传感器数据融合算法[J]. 璩晶磊,李少波,张成龙.  仪表技术与传感器. 2017(10)
[3]一种开放识别框架下的证据合成方法[J]. 史健,蒋建中.  信息工程大学学报. 2017(01)
[4]最小二乘支持向量机的参数优化及其应用研究[J]. 姚晔.  科技经济导刊. 2016(29)
[5]基于灰色模型企业电能预测系统的研究[J]. 孟祥忠,林存海.  电子测量技术. 2016(09)
[6]基于时间序列预测电力系统用电量的方法分析[J]. 程佩芬,郝旭东.  电子技术与软件工程. 2015(14)
[7]影响多晶硅生产电耗的因素及控制措施[J]. 黄开金,平述煌.  氯碱工业. 2015(04)
[8]多晶硅还原炉能耗分析[J]. 王东京,盛斌,赵建,詹水华.  广州化工. 2014(14)
[9]西门子法生产多晶硅还原过程节能降耗的模拟优化[J]. 梁志武,陶升东,符开云,张瑞.  化学工程. 2014(07)
[10]改良西门子法多晶硅还原工序节能降耗研究[J]. 李玉焯,孙强,汤传斌.  中国有色冶金. 2014(03)

硕士论文
[1]智能算法的研究与应用[D]. 杜康宇.江南大学 2017
[2]支持向量机算法研究及其在目标检测上的应用[D]. 孙舒琬.山东大学 2017
[3]改良西门子法还原过程辐射换热数值模拟研究[D]. 聂陟枫.昆明理工大学 2014
[4]多晶硅还原工艺设计要点分析[D]. 杨志国.西北大学 2013
[5]新型多晶硅还原炉温度,流动和能耗的模拟[D]. 段连.天津大学 2013
[6]高校电能预测算法及系统的研究[D]. 张保航.天津理工大学 2012
[7]多晶硅还原炉流场、温度场数值模拟及能耗分析[D]. 孙鹏.华中科技大学 2012
[8]最小二乘支持向量机算法及应用研究[D]. 熊杨.国防科学技术大学 2010



本文编号:3080772

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