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文中对循环流化床锅炉设计和运行尚待进一步研究的问题进行了综述 ,包括 :循环物料的分离 ;循环流化床内固体颗粒的浓度选取 ;炉内受热面布置和温度控制 ;运行风速 (或截面热负荷 )的确定 ;返料机构 ;循环流化床锅炉部件的磨损 ;低污染燃烧 ;炉内传热 ;尾部受热面的设计等 相似文献
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循环流化床整体物料平衡通用动态数学模型 总被引:6,自引:0,他引:6
建立了考虑排渣、飞灰、排循环灰以及物料磨耗等一般情形的循环流化床宽筛分物料平衡动态数学模型,模型通用性强而且符合实际运行情况。通过对改变料位设定值以及突然排放循环灰两种动态过程的仿真,揭示了排渣量,排循环灰量等操作参数与流化床主要运行参数间的作用关系,证明所建模型能够反映流化床内部的复杂作用关系。它为建立循环流化床整体动态数学模型,研究流化床控制策略,乃至仿真培训器的开发打下了基础。 相似文献
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为了实现固硫灰的高附加值利用,采用模压成型制备改性固硫灰/聚丙烯/乙烯-醋酸乙烯酯共聚物(MCFA/PP/EVA)复合材料,通过万能测试机、扫描电镜、同步热分析仪、示差扫描量热仪和熔融流动速率仪考察了改性固硫灰(MCFA)对复合材料力学性能、断面形貌、热性能和加工性能的影响。结果表明,添加少量MCFA可提高PP/EVA复合材料的断裂伸长率,当MCFA用量为15%时增韧效果尤为明显,断裂伸长率最大为80.20%,进一步增加MCFA用量,增韧效果下降。随着MCFA用量增加,MCFA/PP/EVA复合材料的熔融指数降低,热稳定性增加。 相似文献
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燃煤循环流化床锅炉模型化的人工神经网络方法 总被引:6,自引:0,他引:6
采用多层前向型神经网络,对燃煤循环流化床锅炉模型化进行了研究。以机理数学模型产生的数据样本对神经网络进行训练,结果表明,训练后的神经网络不仅可以精确地再现机理数学模型现有计算结果,而且可以比较精确地和机理模型一样对锅炉的性能进行预测。由于神经网络模型预测时间极短,并且可以不断随着新的数据样本进行自适应学习,从而为循环流化床锅炉的模型化及其实时应用(如实时训练仿真器、模型预测控制等)提供一个有效的新途径。 相似文献
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进行了医疗垃圾CFBC洁净燃烧炉内料层阻力特性试验,得出了料层阻力与一次风量的关系,研究料层厚度及粒径大小对料层阻力和临界流化风量的影响,确定了冷态临界流化风量;比较煤和医疗垃圾两种不同燃料的阻力特性,发现在料层厚度相同的情况下,物料为医疗垃圾的临界流化风量要小于物料为煤的临界流化风量,在一次风量相同的情况下,医疗垃圾料层阻力也比较小。 相似文献
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