【摘 要】
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中心提升管内循环流化床生物质气化装置稳定运行的关键技术之一是合理控制物料循环量。颗粒循环流率直接影响物料在床中的停留时间和床空隙率,是设计内循环流化床的一个重要
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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中心提升管内循环流化床生物质气化装置稳定运行的关键技术之一是合理控制物料循环量。颗粒循环流率直接影响物料在床中的停留时间和床空隙率,是设计内循环流化床的一个重要参数。自行设计并搭建了中心提升管内循环流化床冷态试验台,试验研究了提升管风速、鼓泡床风速、鼓泡床静床高、床料平均粒径对颗粒循环流率的影响。试验结果表明:对于给定的床料,颗粒循环流率随两床风速的增加而增加,并且当提升管风速或鼓泡床风速分别增加到一定程度时,颗粒循环流率增加趋于缓慢;固定两床风速,颗粒循环流率随鼓泡床静床高的增大而增加,随物料平均粒径的增大而减小。通过实验数据回归,得到了颗粒循环流率计算关联式,计算值和实验值误差小于±18%。在试验基础上,基于气固两相流理论,建立了颗粒循环流率动力学预测模型,得到的模型预测值与试验值吻合良好,预测相对误差在±20%以内;基于BP神经网络原理,利用MATLAB神经网络工具箱,以试验得到的243组数据作为样本,建立了一个以提升管风速、鼓泡床风速、鼓泡床物料静床高、床料平均粒径为输入变量,以颗粒循环流率为输出变量,用于预测中心提升管内循环流化床颗粒循环流率的BP神经网络模型。对模型的隐含层层数和隐含层节点数对预测结果的影响进行了分析,发现在隐含层层数为1,隐含层节点数为15时,模型预测结果误诊率达到最小,预测相对误差在±8%以内,总体平均偏离度为3.09%,网络性能达到最优,从而为中心提升管内循环流化床装置的设计和运行提供指导。
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