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煤与生物质混燃中生物质识别技术和混燃比校核模型研究

作　者: 徐金苗
导　师: 吕子安
学　校: 清华大学
专　业: 动力工程及工程热物理
关键词: 生物质混燃 图像识别 主成分分析(PCA) 混燃比 SO2
分类号: TK16
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 57次
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内容摘要


目前,生物质能在全球得到广泛重视和应用,已有17个国家建立了211个生物质混燃发电站,混燃发电技术被视为最有发展潜力的技术。2006年以来,中国的生物质纯燃发电项目取得了很大进展,但由于没有混燃发电的补贴政策,混燃发电项目很少。其原因是没有相关的计量技术来确认发电机组实际消耗的生物质数量,无法确定补贴数额。因此,急需开发一种技术,对生物质混燃量进行在线监测,为补贴政策的制定和实施提供技术支持。本文开发了一种图像识别技术,对传输带上的物料进行识别,再辅以称量系统对生物质量进行在线检测。首先搭建了物料图片自动采集系统,开发了采集界面软件,实现了物料图片连续逐帧采集、显示、保存、查询等功能;然后对采集的图片进行光滑、滤波、直方图均衡等处理后,获取了物料灰度、HSV颜色空间、面积、纹理特征等20个统计特征量。除了色相H值的分布杂乱无章之外,其它特征量分布稳定、规律明显,可用于物料分类识别。在对9种物料共计108张图片进行预处理、获取9×12×20个特征量之后,利用主成分分析法（PCA）构建了物料识别的模型库。然后,随机选取另外2组18张物料图片,获取特征量将其映射到主成分空间,结果表明:利用第一、二主成分Z1、Z2组成的空间便可以有效地区分6种生物质和3种煤。本文还研究了另外一种方法:利用生物质与煤含S量的差异,根据SO2排放量反推混燃比,确定生物质燃烧量。利用管式炉-FTIR SO2检测试验台对不同混燃比下神华煤与生物质混燃产生SO2的量进行了检测,结果表明:神华煤与玉米杆、树皮混燃时SO2释放量与混燃比之间呈y=A2+（A1-A2）/（1+exp（x-x0）/x1）递减关系,据此可建立一个经验模型,利用实际检测到的SO2排放量来计算混燃比,并可以用该结果对第一种方法得到的结果进行校核。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-10
第1章 引言  10-26
  1.1 课题背景  10-16
    1.1.1 全球生物质混燃发电技术的工业应用  12-15
    1.1.2 生物质能利用及混燃发电技术特点  15-16
    1.1.3 我国生物质混燃发电项目发展存在的问题  16
  1.2 物料识别技术  16-21
    1.2.1 同位素示踪  17
    1.2.2 X 射线扫描  17-18
    1.2.3 光电效应  18
    1.2.4 热觉传感  18
    1.2.5 红外光谱  18-19
    1.2.6 磁性识别  19-20
    1.2.7 图像识别  20-21
  1.3 生物质图像识别技术  21-23
  1.4 混燃中 SO_2的释放规律研究  23-24
  1.5 本文主要内容  24-26
第2章 数据采集系统  26-37
  2.1 系统硬件设备  26-32
    2.1.1 红外摄像机  26-28
    2.1.2 图像采集卡  28-31
    2.1.3 PC 机  31-32
  2.2 系统软件开发  32-34
    2.2.1 软件开发环境  32-33
    2.2.2 软件功能  33-34
  2.3 数据采集试验及结果  34-36
  2.4 本章小结  36-37
第3章 特征量提取  37-67
  3.1 灰度特征量提取  37-42
    3.1.1 物料灰度分布稳定性  37-39
    3.1.2 物料灰度分布的差异性  39-41
    3.1.3 灰度统计及其结果  41-42
  3.2 HSV 颜色空间特征量提取  42-52
    3.2.1 HSV 颜色空间介绍  42-44
    3.2.2 物料 H、S、V 值分布的稳定性  44-48
    3.2.3 物料 H、S、V 值分布的差异性  48-50
    3.2.4 S、V 值统计量分析  50-52
  3.3 面积、周长、轮廓数提取  52-62
    3.3.1 研究思路  52
    3.3.2 研究过程及原理  52-60
    3.3.3 试验结果及分析  60-62
  3.4 纹理特征量提取  62-65
    3.4.1 纹理及纹理分析的常用方法  62
    3.4.2 灰度共生矩阵介绍  62-63
    3.4.3 灰度共生矩阵的特征参数  63-64
    3.4.4 对特征数影响的关键参数  64
    3.4.5 试验结果及分析  64-65
  3.5 本章小结  65-67
第4章 图像识别  67-83
  4.1 主成分分析法（PCA）  67-76
    4.1.1 PCA 分析的意义  67-69
    4.1.2 PCA 分析原理  69
    4.1.3 PCA 分析的计算步骤  69-71
    4.1.4 PCA 分析结果  71-76
  4.2 图像识别算法选择  76-77
  4.3 基于特征量空间距离的图像识别  77-83
    4.3.1 算法基本思想  77-79
    4.3.2 分类器的训练  79-81
    4.3.3 图像识别步骤及结果  81-82
    4.3.4 将来的研究工作  82-83
第5章 煤与生物质混燃过程中SO_2 释放规律  83-97
  5.1 实验系统介绍  83-84
  5.2 实验方法  84-86
    5.2.1 试验参数  84
    5.2.2 FTIR 红外光谱分析窗口选择  84-85
    5.2.3 管式炉温度控制  85-86
    5.2.4 试验步骤简介  86
  5.3 试验样品制备及分析结果  86-87
  5.4 煤与生物质混燃的失重对比分析  87-90
  5.5 混燃比与 SO_2释放时间的关系  90-91
  5.6 神华煤混燃比与 SO_2产量的关系模型  91-93
  5.7 S 转化率与混燃比的关系  93
  5.8 脱硫贡献率与混燃比的关系  93-95
  5.9 最佳脱硫混燃比  95
  5.10 本章小结  95-97
第6章 结论  97-98
参考文献  98-103
致谢  103-104
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果  104

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中图分类: > 工业技术 > 能源与动力工程 > 热力工程、热机 > 燃料与燃烧
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