【摘 要】
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污染物NO对环境、气候和人类的健康影响日益严重,成为一个迫切需要解决的问题.火电厂燃煤产生的NO是排放的主要来源.然而人们对NO的生成机理尤其是燃料型NO生成机理及其复杂,至今还不完全清楚.本文对无烟煤、烟煤及水煤浆的燃料氮析出特性和燃料型NO的生成特性进行了深入的研究,为低NO燃烧系统的开发和设计提供理论基础和数据支持.本文对无烟煤,烟煤,水煤浆及黑液水煤浆的燃料氮析出规律进行了实验研究,主要研
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污染物NO<,x>对环境、气候和人类的健康影响日益严重,成为一个迫切需要解决的问题.火电厂燃煤产生的NO<,x>是排放的主要来源.然而人们对NO<,x>的生成机理尤其是燃料型NO<,x>生成机理及其复杂,至今还不完全清楚.本文对无烟煤、烟煤及水煤浆的燃料氮析出特性和燃料型NO<,x>的生成特性进行了深入的研究,为低NO<,x>燃烧系统的开发和设计提供理论基础和数据支持.本文对无烟煤,烟煤,水煤浆及黑液水煤浆的燃料氮析出规律进行了实验研究,主要研究了温度、停留时间、粒径及煤种对煤中燃料氮析出特性的影响,特别是对NOx前驱物NCH、NH<,3>的影响进行研究.本文首次研究了水煤浆及黑液水煤浆的燃料氮的析出规律,得到了水煤浆与煤粉相比,焦氮含量下降,NH<,3>析出量相对增多的结论,更深一步从机理上证明了水煤浆低NO<,x>排放的特点.燃料氮的析出过程是一个非常复杂的过程,影响其析出的因素多,要建立一个能够预测燃料氮分布的通用模型十分困难,而用神经网络来解决这个问题则比较合适.本文使用BP神经元网络,在微观机理不太了解的情况下,运用实验数据对神经网络进行训练,使其具备一定的知识,从而进行煤燃料氮分布的预测,取得了满意的效果.本文提出了分解燃烧的实验方法,采用固定管式炉快速加热的方式对无烟煤、烟煤、普通水煤浆和黑液水煤浆的挥发分和半焦分别进行研究.主要考察煤种,温度,过量空气系数,粒径对煤粉的NO<,x>生成特性的影响,以及对焦炭氮和挥发份氮转化率的影响,建立了焦氮与挥发份氮二次反应模型,提出焦炭氮和挥发份氮对NO<,x>生成的相对贡献的评价方法.本文研究了无烟煤、烟煤锅炉的NO<,x>排放规律,并对首台全国产水煤浆锅炉的NO<,x>排放进行了试验研究,提出了水煤浆锅炉低NO<,x>运行的优化方法.本文对Fe,Ca等元素对NO<,x>生成特性的影响进行了研究.主要考察煤种,温度,过量空气系数,对加入添加剂后对NO<,x>生成的影响.并得到了水煤浆加入CaO有可能是一种较好的再燃燃料的结论.本文通过建立数学模型,对0.25MW热态试验炉的NO<,x>生成进行了数值模拟,研究温度场、NO<,x>浓度场的分布,并与试验结果进行了对比,利用前面试验得到的试验数据作为初始条件,提高了计算准确性,为将来的工程数值模拟提供参考.
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