RBF神经网络在煤的热解特性研究中的应用

在MATLAB5．3环境下，利用神经网络工具箱中的RBF神经网络算法，通过煤的元素分析和工业分析对煤的热解特性进行了研究，对热解析温度T1，最大反应速度对应的温度T1max，热解前期热解量G1以及热解完成时间 t进行了预报，预测结果表明用RBF神经网络来研究煤的热解特性，可以达到较高精度，是一种很好的研究方法。     

煤燃烧过程中颗粒表面的特性

利用不同的方法计算不同阶段半焦颗粒的表面分形维数,讨论了各种方法之间的差异,并利用簇分析对半焦颗粒表面SEM图像的孔洞进行重构,计算出不同燃烧阶段半焦表面颗粒孔洞分形维数,揭示了燃烧过程孔洞的生长过程.研究表明,利用这些方法可以获得SEM图像定量信息,有利于进一步研究煤颗粒燃烧这一复杂过程.     

燃煤颗粒物三模态的有效识别

为有效识别燃煤颗粒物模态, 提出了一种新的基于Al元素粒径分布的识别方法, 结果证明燃煤颗粒物实际上呈三模态分布, 而非传统的双模态分布. 分析表明超细模态产生于无机物的气化-凝结过程, 粗模态主要由熔融矿物的聚合形成, 而中间模态主要由气态组分在细小残灰颗粒上的异相冷凝/反应生成. 对S元素粒径分布的研究进一步证明了Al元素粒径分布在燃煤颗粒物三模态识别中的合理性和有效性. 研究表明利用Al元素粒径分布不仅能有效识别颗粒物三模态, 而且能准确地定义各模态的分界粒径, 比常用的质量或体积等粒径分布具有更大的优越性, 为深入揭示颗粒物的形成机理及其物化特性表征提供了新的研究思路.     

煤焦膨胀特性与残灰颗粒物的形成

研究了煤焦的膨胀特性及其对1~5μm残灰颗粒物生成的影响.将一种烟煤筛分为小于63μm,[63~100)μm和[100~200)μm三种粒径,并在实验室沉降炉中进行了热解和燃烧实验,反应温度分别为1 373 K,1 523 K和1 673 K.利用激光粒度分析仪和扫描电子显微镜等对热解和燃烧产物进行了分析.研究结果表明,该种烟煤由于含有较高的镜质组成分,在热解过程中表现出明显的膨胀特性,而且煤粉粒径越小,其镜质组含量越高,因此在热解过程中膨胀越厉害,形成的煤胞型颗粒越多.膨胀厉害的煤焦在燃烧过程中很容易发生破碎,形成更多的1~5μm残灰颗粒物.     

燃烧过程中超细颗粒物的研究现状与发展趋势

本文对燃烧过程中超细颗粒的物国内外研究现状进行了综述，介绍了国内外近期开展的有关超细颗粒的研究课题，研究方向，简述了常用的超细颗粒物的采样和分析方法，并对超细颗粒物研究的发展趋势进行了预测，由此提出了目前我们应该开展研究的重点方向。     

燃烧过程中脱挥发分引起煤颗粒破碎的研究

从理论上分析了燃烧过程中脱挥发分引起的煤颗粒破碎机理,并通过模型预测了脱挥发分过程中球型颗粒内部的压力和应力分布,研究了颗粒大小、温度等几个因素对脱挥发分引起的破碎的影响,研究表明,煤颗粒的挥发分含量越高、炉膛内的温度越高,颗粒越容易破碎;颗粒越小,发生破碎需要的时问越短,但是极小的颗粒可能不会发生脱挥发分破碎,这和颗粒内部的对流孔径有关;此外,挥发分含量极小的颗粒,可能不会发生脱挥发分破碎。     

燃煤残灰颗粒物中主量元素的粒径分布

在电加热沉降炉中进行了三个不同煤种的燃烧实验, 研究了主量元素Al, Si, S, P, Na, Mg, K, Ca和Fe在残灰颗粒物(>0.4 µm)中的粒径分布. 结果发现, 在所研究的粒径范围内, Al, Si的浓度随粒径减小而降低, S, P的浓度随粒径减小而升高, 而Na, Mg, K, Ca和Fe的分布没有一致的趋势. 研究显示描述痕量元素粒径分布的沉积模型对于主量元素也同样适用. 模拟结果表明难气化元素Al, Si的粒径分布主要受气化元素在颗粒表面沉积的影响; S和P主要发生气化, 表面凝结、反应或吸附等沉积过程决定了它们在颗粒物中的分布; Na, Mg, K, Ca和Fe在颗粒物中的分布机理相对复杂.     

煤燃烧过程中的热应力破碎的研究

从理论上分析了煤燃烧过程中热应力破碎的特性．结果表明煤颗粒的抗压强度越小、煤的热传导系数越小、颗粒越大、炉膛内的温度越高、烟气对颗粒的传热性能越好，煤颗粒越容易或越早破碎．对于小颗粒的情况，尽管颗粒内部的温度梯度很小，但是由于温度的瞬时巨大的变化，在极短的时间内颗粒内部还是产生很大的应力，使得颗粒可能发生破碎。     

混煤燃烧对颗粒物生成特性的影响

燃煤过程中产生的细微颗粒物, 因严重威胁到人类的健康, 其生成和控制受到越来越多的关注. 混煤燃烧被认为是一种可有效减少电厂燃煤过程中细微颗粒物生成的控制手段. 将具有不同矿物组成的褐煤和烟煤进行不同混合比例(9:1, 7:3, 5:5, 3:7, 1:9)和不同燃烧气氛下(O₂/N₂和O₂/CO₂)的沉降炉燃烧实验, 通过对其燃烧生成的颗粒物进行质量粒径分布、生成浓度、元素组成和形貌成分等分析, 研究了不同燃烧气氛下混煤燃烧对颗粒物生成特性的影响. 煤粉燃烧生成的颗粒物由具有13级粒径分级功能的低压撞击器(LPI)进行收集. 研究结果表明, 两种实验煤粉混合燃烧后, PM1的生成相比于通过两种单一煤种加权平均得到的计算值有不同程度的减少, 说明来自不同煤种的矿物之间的交互作用抑制了燃煤过程中PM1的生成. 煤粉混合比例对PM1生成的抑制程度有重要影响, 在本实验研究中, 当褐煤与烟煤的混合质量比为7:3时, PM1的生成所受抑制程度最大. O₂/CO₂气氛对混煤燃烧过程细微颗粒物的生成特性有影响, 相比于O₂/N₂燃烧气氛, O₂/CO₂燃烧气氛下, 混煤燃烧后矿物交互作用减弱, PM1的生成所受抑制程度下降. 与计算值相比, 混煤燃烧后PM1中的Ca, Fe元素生成浓度和质量百分数均减少, 而PM₁₀₊中Ca, Fe, Si, Al元素生成浓度增多, 烟煤中所含的大量硅铝酸盐与褐煤燃烧过程中生成的含Ca, Fe等细颗粒物的交互作用是混煤后PM₁生成减少的主要途径.     

燃煤纳米颗粒物的物化特性及其潜在健康危害

纳米颗粒物污染可能造成比粗颗粒更为严重的健康危害, 但是相关知识还十分缺乏. 利用低压撞击器将燃煤锅炉生成的纳米颗粒物细分成三个粒度段, 采用高分辨率场发射电子显微镜和XRF对其物化特性进行了表征. 结果表明燃煤纳米颗粒物主要为20~150 nm的一次颗粒及其聚结体. 无机纳米颗粒主要由无机成灰元素构成, 其聚结体的结构较紧密. 而有机纳米颗粒的主要成分为元素C, 其聚结体的结构较松散. 同一锅炉生成的纳米颗粒物具有相似的化学组成, 主要含S、难熔元素和碱金属/碱土金属元素, 还含有少量的过渡元素和其他重金属元素. 不同锅炉纳米颗粒物的生成量及其元素相对含量存在差异, 可能是使用了低NO_x燃烧器的缘故. 燃煤纳米颗粒物具有微尺度、高比表面积和复杂的化学构成等突出特点, 可能对人体健康产生严重影响.