含碳固体燃料混合成浆特性及配煤成浆浓度神经网络预测

发布时间：2017-09-28 05:37

  本文关键词：含碳固体燃料混合成浆特性及配煤成浆浓度神经网络预测

  更多相关文章： 水煤浆 石油焦 油砂 成浆特性 配煤成浆 分形理论 神经网络

【摘要】：水煤浆是一种新型的清洁代油燃料和气化原料,已在我国得到较大规模的推广应用,取得了显著的社会和经济效益。随着经济的不断发展和技术研发水平的不断提高,一方面要求拓宽制浆煤种,实现燃料和原料的灵活多样化；另一方面要求进行配煤制浆以适应煤种多变的基本国情。因此,进行多种含碳原料制备高浓度浆体和配煤制浆已成为浆体燃料发展趋势。本文针对多种不同变质程度的煤炭、石油焦和油砂,进行了单一燃料成浆特性和多种燃料共成浆特性研究,建立了配煤神经网络预测成浆浓度的数学模型,应用分形理论深入分析研究了单煤和配煤微观孔隙结构特征及与成浆特性的关系。对20余种不同变质程度的煤的理化特性及成浆特性、流变特性、触变性、稳定性进行了研究,发现煤的内水.含氧量、煤阶(O/C、O/H)、含氧官能团等是影响煤成浆的主要因素,内水高、含氧量大、含氧官能团丰富、煤阶低,则成浆性能差,成浆浓度低。添加剂也是影响水煤浆性能的重要因素,在含碳燃料的成浆过程中,添加剂能够改善煤表面的润湿性,降低煤水界面张力,提高煤表面Zeta电位,从而促进煤的成浆特性。配煤制浆中,难成浆的煤种掺混成浆性好的煤种可以有效提高混合煤的成浆性,反之亦然；合理的配煤甚至能使配煤的成浆浓度比任何参与的单煤的成浆浓度都高。配煤中亲水性强的煤种含量增加会导致配煤成浆性变差,表面疏水性强的煤种含量的增加会改善配煤成浆性。配煤煤种的粒径分布也会影响配煤的成浆性,粒径分布不同的煤种的成浆浓度与线性加权的拟合值之间的误差较大,也就是说粒径分布使得配煤制浆表现出非线性的现象,二种粒径相差大的煤种进行配煤制浆时能获得更高的成浆浓度。无论单煤双峰级配还是配煤双峰级配,粗细颗粒搭配制浆能提高煤种成浆浓度1-2%以上。应用分形理论对单煤和配煤成浆过程中微观孔隙结构变化及与成浆性的关系进行了研究。研究表明无论是配煤还是单煤,分形维数D1与煤样的孔隙结构参数和成浆性之间的线性相关度都不明显。配煤的分形维数D2与孔隙结构参数和配煤成浆性之间有良好的线性相关关系,相关系数R2在0.8562-0.9434之间。随着配煤D2的增加,配煤的BET比表面积和总孔容积呈单调增加的变化趋势,而平均孔直径和成浆浓度则呈单调降低的变化规律。单煤的D2与煤样的BET比表面积和平均孔直径有良好的线性相关关系,相关系数R2分别为0.8977和0.8625。无论是配煤还是单煤,D2不仅与煤样孔隙结构参数之间具有较高的线性相关度,而且D2还可以用来描述煤样孔隙结构的空间粗糙度,因此D2更适合用来评价煤样的成浆性能。进行了含碳燃料与煤共成浆特性研究,发现了煤与油砂、石油焦等含碳燃料混合成浆能取长补短,获得更好的成浆效果。油砂与煤混合制浆的研究表明在油砂浆中加入煤粉能有效降低浆样的粘度,增加浆体的定粘浓度。这两种作用效果能有效降低油砂浆的粘度。石油焦与褐煤混合制浆的研究表明随着掺焦比的增加,煤焦浆的成浆浓度显著提高,假塑性特性逐渐减弱。煤焦浆中褐煤质量的比例增加,混合浆体的析水率将显著下降,浆体的稳定性得到了改善。以煤样的平均粒径(D)、水含量(Mad)、灰含量(Aad)、挥发分(Vad)、氧含量(Oad)、二种煤的配比(R)为输入因子,建立了多种不同因子数的BP神经网络的预测配煤成浆浓度的数学模型,结果表明最佳的BP神经网络预测配煤成浆浓度平均绝对误差为0.47%,而线性拟合误差为0.90%(实验煤种范围内)。利用PSO算法全局寻优的特点,进一步构建了PSO-BP神经网络模型,并预测配煤成浆浓度,预测平均绝对误差仅为0.32%,预测精度优于普通的BP神经网络。本文的研究有助于含碳浆体燃料和原料范围的拓宽,提高配煤成浆浓度的预测精度,为多种含碳原料制备高浓度浆体提供技术支持和理论依据。
【关键词】：水煤浆 石油焦 油砂 成浆特性 配煤成浆 分形理论 神经网络
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TQ517;TP183
【目录】：

• 致谢5-7
• 摘要7-9
• Abstract9-17
• 1 绪论17-43
• 1.1 研究背景17-21
• 1.1.1 我国能源消耗结构17-18
• 1.1.2 油气资源短缺现状18-19
• 1.1.3 开发水煤浆替代燃料的必要性19-21
• 1.2 水煤浆技术的发展及现状21-30
• 1.2.1 含碳浆体燃料的分类21
• 1.2.2 国外水煤浆技术发展21-23
• 1.2.3 国内水煤浆技术的发展23-26
• 1.2.4 水煤浆制备技术26-29
• 1.2.5 浆体燃料的发展趋势29-30
• 1.3 水煤浆特性的研究30-35
• 1.3.1 水煤浆的流变特性30-32
• 1.3.2 水煤浆粘度的影响因素32
• 1.3.3 水煤浆添加剂的研究32-35
• 1.4 混配制浆技术的研究35-40
• 1.4.1 动力配煤技术研究35-36
• 1.4.2 含碳燃料混配制浆技术研究36-39
• 1.4.3 配煤制浆技术研究39-40
• 1.5 人工神经网络40-42
• 1.5.1 人工神经网络的发展40-41
• 1.5.2 BP神经网络的结构及应用41-42
• 1.6 研究内容及方法42-43
• 2 实验方法及仪器43-57
• 2.1 煤及水煤浆特性测试方法及仪器43-50
• 2.1.1 煤样的制备和粒度分析43-44
• 2.1.2 实验室水煤浆制备方法和仪器44-46
• 2.1.3 煤的表面特性46-48
• 2.1.4 煤的微观孔隙结构48-49
• 2.1.5 含氧官能团49-50
• 2.2 水煤浆成浆特性的研究方法及仪器50-52
• 2.2.1 浓度测量方法及仪器50-51
• 2.2.2 粘度测量方法及仪器51-52
• 2.3 水煤浆流变特性的研究方法52-54
• 2.3.1 水煤浆的流变特性52-53
• 2.3.2 流变特性研究方法53-54
• 2.4 水煤浆稳定性研究方法及仪器54-56
• 2.4.1 观察法54
• 2.4.2 析水法54-55
• 2.4.3 棒穿法55
• 2.4.4 倒置法55-56
• 2.4.5 冰冻分析法56
• 2.5 本章小结56-57
• 3 单煤水煤浆成浆特性及其影响因素的研究57-96
• 3.1 引言57
• 3.2 煤质特性分析57-58
• 3.3 单煤水煤浆成浆特性研究58-74
• 3.3.1 单煤水煤浆的定粘浓度58-59
• 3.3.2 单煤水煤浆的流变特性59-67
• 3.3.3 单煤水煤浆的触变特性67-72
• 3.3.4 单煤水煤浆的稳定特性72-74
• 3.4 煤质特性对单煤成浆性的影响74-79
• 3.4.1 煤种内水对单煤成浆性的影响74-75
• 3.4.2 煤种氧含量对单煤成浆性的影响75
• 3.4.3 煤阶对单煤成浆性的影响75-76
• 3.4.4 煤种灰分对单煤成浆性的影响76-79
• 3.5 煤含氧官能团对单煤成浆性的影响79-85
• 3.5.1 红外光谱分析含氧官能团80-82
• 3.5.2 X射线光电子能谱分析含氧官能团82-85
• 3.6 添加剂对单煤成浆性的影响85-93
• 3.6.1 添加剂种类对单煤成浆性的影响86-87
• 3.6.2 添加剂对单煤水煤浆稳定性的影响87-89
• 3.6.3 添加剂对煤表面润湿性的影响89-90
• 3.6.4 添加剂对水煤浆分散系界面张力的影响90-91
• 3.6.5 添加剂对单煤表面Zeta电位的影响91-93
• 3.7 本章小结93-96
• 4 配煤成浆特性及煤种相互作用机理96-124
• 4.1 引言96
• 4.2 配煤成浆特性研究96-106
• 4.2.1 配煤成浆特性96-100
• 4.2.2 配煤成浆的流变性100-104
• 4.2.3 配煤成浆的稳定性104-106
• 4.3 煤种间的作用对配煤成浆的影响106-112
• 4.3.1 煤表面特性影响106-108
• 4.3.2 煤表面特性和粒度分布双重影响108-110
• 4.3.3 配煤成浆浓度变化的非线性规律110-112
• 4.4 粒度级配成浆特性112-123
• 4.4.1 煤种粒度分布112
• 4.4.2 单煤级配成浆特性112-116
• 4.4.3 配煤级配成浆特性116-122
• 4.4.4 配煤级配稳定性122-123
• 4.5 本章小结123-124
• 5 配煤过程微观孔隙结构及其分形特征124-152
• 5.1 引言124
• 5.2 分形理论及模型选择124-126
• 5.3 配煤的微观孔隙结构及其分形特征126-135
• 5.3.1 煤样的吸脱附等温曲线126-129
• 5.3.2 煤样的微观孔隙结构129-131
• 5.3.3 煤样的分形维数131-133
• 5.3.4 配煤的分形维数和孔隙结构参数与成浆性之间的关系133-135
• 5.4 不同煤种的微观孔隙结构及其分形特征135-150
• 5.4.1 煤样的吸脱附等温曲线135-138
• 5.4.2 煤样的微观孔隙结构138-141
• 5.4.3 煤样的分形维数141-144
• 5.4.4 煤样的分形维数和孔隙结构参数与成浆性之间的关系144-146
• 5.4.5 煤样的分形维数与煤质特性之间的关系146-150
• 5.5 小结150-152
• 6 含碳燃料与煤共成浆特性研究152-179
• 6.1 引言152-153
• 6.2 油砂与煤共成浆特性研究153-160
• 6.2.1 实验样品和测试方法153
• 6.2.2 油砂浆的成浆特性153-158
• 6.2.3 油砂与煤共成浆特性158-160
• 6.3 石油焦与煤共成浆特性研究160-171
• 6.3.1 实验样品及实验方法160-161
• 6.3.2 煤焦浆的粘浓特性161
• 6.3.3 掺焦比对煤焦浆成浆性的影响161-162
• 6.3.4 掺焦比对煤焦浆流变性的影响162-167
• 6.3.5 煤焦浆的稳定性167-168
• 6.3.6 石油焦与褐煤的表面特性及相互作用机理168-171
• 6.4 冰冻切片法研究浆体的稳定性171-177
• 6.4.1 固液悬浮浆体稳定性的研究背景171-172
• 6.4.2 快速冰冻切片法172-173
• 6.4.3 浆体制备及粒度分布173
• 6.4.4 切片法研究粘度对水焦浆稳定性影响173-175
• 6.4.5 切片法研究静置时间对水焦浆稳定性影响175-177
• 6.5 小结177-179
• 7 人工神经网络预测配煤成浆浓度179-195
• 7.1 引言179
• 7.2 BP神经网络原理与结构179-183
• 7.2.1 BP神经网络179-182
• 7.2.2 配煤训练样本182-183
• 7.3 BP神经网络算法及参数的确定183-188
• 7.3.1 训练算法183-186
• 7.3.2 归一化处理186-187
• 7.3.3 隐含层神经元数量187-188
• 7.4 不同输入因子的BP网络预测188-191
• 7.4.1 配煤成浆浓度的非线性特征188-189
• 7.4.2 不同因子的BP神经网络预测结果189-191
• 7.5 PSO-BP神经网络预测配煤成浆浓度191-193
• 7.5.1 PSO-BP神经网络特点191-193
• 7.5.2 六因子PSO-BP神经网络预测结果193
• 7.6 本章小结193-195
• 8 全文总结及展望195-202
• 8.1 全文总结195-199
• 8.2 主要创新点199-201
• 8.3 工作展望201-202
• 参考文献202-222
• 作者简历222-223

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