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黄台电厂贫煤及燃用混煤硫释放特性试验研究

作　者: 李英杰
导　师: 路春美
学　校: 山东大学
专　业: 热能工程
关键词: 贫煤 混煤 硫释放 燃烧 BP神经网络
分类号: TQ534
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 95次
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内容摘要


煤在一次能源中具有极其重要的地位,而劣质煤在我国煤中占有较大的比重,这些煤在燃烧过程中所产生的硫污染物不仅给环境带来巨大的破坏,而且极大的威胁着电站运行的安全性和经济性。目前,虽然对控制燃煤硫污染物已有大量的研究,但在如空气分级燃烧、引入贴壁风等条件下煤粉的硫释放特性,燃用劣质煤及混煤燃烧的硫释放特性的研究较少。因此研究劣质贫煤及贫煤掺烧其它煤种组成混煤的硫释放特性有着重要的意义。 首先,选择黄台电厂贫煤为主要试验煤种,研究了贫煤随燃烧工况变化的SO2和H2S释放特性,燃烧工况参数包括:温度、过量空气系数、煤粉粒度、分级送风条件下一二次风配比及贴壁风风量。研究发现,随着过量空气系数、煤粉粒度、温度的变化,贫煤的SO2和H2S释放呈现出明显的规律性;在分级送风条件下,不同的一二次风比对硫释放特性也有一定的影响,在燃烧初期,随着一次风比例的增大,SO2浓度也明显增大,H2S浓度减小,一次风比例较小时,SO2释放较早;加入贴壁风后H2S浓度的急剧降低,但对SO2释放浓度影响不大。 其次,研究了在黄台电厂贫煤中掺入贫煤、烟煤、无烟煤等煤种组成不同混煤的硫释放特性及燃烧特性。研究发现随着在黄台电厂贫煤中掺入煤种的变化及各单煤掺配比例的不同,混煤的燃烧特性也不相同。混煤的燃尽率与各单煤的燃尽特性及掺配比密切相关。对不同混煤燃烧特性的分析为进一步分析混煤硫释放特性奠定了基础。不同混煤一维燃烧的硫释放特性比较复杂,混煤燃烧SO2沿程释放浓度随掺配比的变化基本介于各组分煤之间。随煤种及掺配比的不同,混煤按组分煤掺配比加权得到的SO2计算浓度与实测浓度相差较大。混煤H2S释放浓度受工况影响较大,随掺配比变化规律较为复杂,有时混煤H2S释放浓度不介于各组分煤之间。 最后,应用BP人工网络模型对黄台电厂贫煤与其它煤组成混煤燃烧过程中SO2和H2S的释放浓度进行预测。以各单煤的煤质特性、燃尽特性、含硫量、各单煤掺配比、混煤煤粉浓度、炉膛温度等与混煤硫释放特性密切相关的参数作为神经网络的输入变量,以炉膛中3号测点处的H2S释放浓度和炉膛尾部SO2释放浓度为输出变量,建立了典型的三层网络结构。经过比较,选择隐含层神经元个数为6时预测值的相对误差最小。采用引入动量项的BP网络算法对21组混煤的样本数据进行训练,并用3组混煤数据检验网络的有效性。把3组混煤数据的预测值和试验值相比较,发现这些预测值与试验值相比最小相对误差为3.7%,最大相对误差为21%,满足工程需要,因此该神经网络是能够预测混煤一维燃烧的硫释放情况。

全文目录


摘要  6-8
ABSTRACT  8-10
符号表  10-11
1 前言  11-18
  1．1 研究背景  11-12
  1．2 国内外研究现状  12-13
  1．3 硫在煤中的赋存形态及燃烧转化机理  13-16
    1．3．1 硫在煤中的赋存形态  13-15
    1．3．2 有机硫的转化机理  15
    1．3．3 黄铁矿的氧化还原反应  15-16
  1．4 本研究的目的和内容  16-18
2 试验系统及研究方法  18-26
  2．1 试验系统简介  18-22
    2．1．1 一维煤粉燃烧试验台  18-20
    2．1．2 TGA/SDTA851~e热重分析仪  20-21
    2．1．3 管式炉静态燃烧试验台  21-22
  2．2 试验煤种特性和试验工况  22-25
    2．2．1 试验煤种的基本特性  22
    2．2．2 试验工况  22-25
  2．3 试验系统误差分析  25
  2．4 本章小结  25-26
3 黄台电厂燃用贫煤硫释放特性  26-34
  3．1 温度对硫释放特性的影响  26-27
  3．2 过量空气系数对硫释放特性的影响  27-28
  3．3 煤粉粒度对硫释放特性的影响  28-29
  3．4 一二次风配比对硫释放特性的影响  29-31
  3．5 贴壁风对硫释放特性的影响  31-32
  3．6 本章小结  32-34
4 黄台电厂贫煤掺烧其它煤种对其硫释放特性的影响  34-47
  4．1 各单煤及混煤的燃烧特性  34-40
    4．1．1 煤粉燃烧特性的热重分析  34-38
    4．1．2 单煤及混煤在一维煤粉燃烧试验台上的燃尽特性  38-40
  4．2 不同混煤的硫污染物释放特性  40-45
    4．2．1 黄台电厂贫煤的硫污染物释放特性  40-41
    4．2．2 贫煤与贫煤混煤的硫释放特性  41-42
    4．2．3 贫煤与烟煤混煤的硫释放特性  42-44
    4．2．4 贫煤与无烟煤混煤的硫释放特性  44-45
  4．3 本章小结  45-47
5 混煤硫释放的神经网络模型  47-59
  5．1 BP神经网络简介  47-52
    5．1．1 BP网络的基本原理  48
    5．1．2 BP神经网络的学习算法  48-50
    5．1．3 BP神经网络的算法流程  50-51
    5．1．4 神经网络隐含层节点的最佳数  51-52
    5．1．5 BP神经网络的缺点  52
  5．2 混煤燃烧硫释放 BP网络预测模型  52-57
    5．2．1 网络参数的选择  52-53
    5．2．2 数据的预处理  53-55
    5．2．3 训练算法的确定  55
    5．2．4 网络拓扑结构的确定  55-56
    5．2．5 BP网络迭代次数的确定  56
    5．2．6 用 BP网络仿真  56-57
    5．2．7 神经网络误差分析  57
    5．2．8 在大型锅炉中应用神经网络模型对硫释放进行预测  57
  5．3 本章小结  57-59
6 结论  59-61
参考文献  61-65
致谢  65-66
硕士在读期间发表论文情况  66-67
学位论文评阅及答辩情祝表  67

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中图分类: > 工业技术 > 化学工业 > 煤化学及煤的加工利用 > 煤的燃烧
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