检索结果-南通市图书馆

作者：高天洋中国矿业大学

学位级别：硕士

煤炭分选加工是能源绿色低碳转型时代合理利用煤炭资源、保护生态环境最经济有效的方式,也是煤炭深加工、煤炭清洁利用的必要途径。干法选煤技术由于不需要使用水、成本低且无污染,因此为煤炭资源的高效、清洁分选提质和煤炭工业的转型... 详细信息

煤炭分选加工是能源绿色低碳转型时代合理利用煤炭资源、保护生态环境最经济有效的方式,也是煤炭深加工、煤炭清洁利用的必要途径。干法选煤技术由于不需要使用水、成本低且无污染,因此为煤炭资源的高效、清洁分选提质和煤炭工业的转型发展提供了一种有效方法。干法选煤过程涉及多个参数,如气速、颗粒密度、床层高度等。在工业应用过程中实时监测和控制这些参数以优化分选效果具有一定难度,为克服这些难点,研究人员正努力开发新型气固流态化选煤技术。本文的目标在于使用神经网络算法,对气固流化床的关键参数进行分析处理,构建相应智能模型,从而为未来实现煤炭的智能化分选提供研究基础。结合试验气速与床层压降的关联曲线,探究不同配比条件下Geldart A、B、C类多元混合加重质的流化特性,总结多元加重质最小流化气速变化规律,并汇总最小流化气速数据,建立相应数据集。在多元加重质最小流化气速数据集的基础上结合BP神经网络算法,构建以加重质密度、粒度、质量分数、流化床横截面积、床层静高共10个因素为输入变量,最小流化气速为输出变量的BP神经网络模型,其网络拓扑结构为10-13-1。模型的网络训练相关度为0.9910,预测数据的平均绝对百分比误差为12.59%,预测数据均方根误差为1.9776。探究多元加重质床层密度轴向、径向分布规律与床层密度均匀稳定性情况,汇总多元加重质床层密度分布数据,构建相应数据集。在多元加重质床层密度分布数据集的基础上,以加重质密度、粒度、质量分数、流化床横截面积、床层静高、床层高度、最小流化气速、流化数共13个因素为输入变量,以床层密度为输出变量,建立13-14-1的多元加重质床层密度预测模型,该模型的网络训练相关度为0.9773,平均绝对百分比误差为3.04%,均方根误差为0.0844,其中该模型对单一加重质的预测准确度更高,平均绝对百分比误差为4.17%,均方根误差为0.0298。在多元加重质床层密度预测模型基础上,使用遗传算法对该模型进行优化调整,得到GA-BP神经网络模型,该模型的网络训练相关度为0.9824,平均绝对百分比误差为2.46%,均方根误差为0.0747,其中该模型对单一加重质预测优化效果最好,均方根误差较原始模型降低27.41%。结合最小流化气速与床层密度预测模型,构建多元加重质床层密度预测机制,以加重质颗粒性质、流化床设备关键数据与操作气速为关键参数,实现对多元加重质床层密度的预测。该预测流程所需参数均为气固分选流化床的基本参数,无需复杂测量手段即可获得,可以有效解决气固分选流化床工业应用过程中流化效果难于精确控制的问题。该论文有图57幅,表11个,参考文献89篇。

关键词：气固分选流化床多元加重质 BP神经网络算法床层密度最小流化气速

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基于马尔可夫理论的气固分选流化床密度的预测

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煤炭学报 2011年第1期36卷 105-109页

作者：骆振福陈尚龙赵跃民陈增强唐利刚中国矿业大学化工学院江苏徐州221116

运用加权马尔可夫链模型对不同时刻气固分选流化床密度进行预测,结果表明:从开始记录流化床密度起,气固分选流化床在60 min时密度所处的状态最有可能位于[1.784 702,1.805 832)g/cm3,在62 min时最有可能位于[1.803 719,1.826 962)g/cm3... 详细信息

运用加权马尔可夫链模型对不同时刻气固分选流化床密度进行预测,结果表明:从开始记录流化床密度起,气固分选流化床在60 min时密度所处的状态最有可能位于[1.784 702,1.805 832)g/cm3,在62 min时最有可能位于[1.803 719,1.826 962)g/cm3;而实际测得气固分选流化床在60 min时密度为1.794 g/cm3,在62 min时密度为1.806 g/cm3。对加权马尔可夫链模型的预测精度进行分析,得到其预测偏差均值为0.262 879,预测偏差均方差为0.341 727。可见,利用加权马尔可夫链模型可以实现气固分选流化床密度的预测,预测精度较高。

关键词：气固分选流化床马尔可夫链预测模型

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基于电容层析成像技术对于气固流化床中颗粒分选行为的研究

基于电容层析成像技术对于气固流化床中颗粒分选行为的研究

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作者：王烜中国矿业大学

学位级别：硕士

电容层析成像技术(Electrical Capacitance Tomography,ECT)能够以非接触方式测量被测物场内介质的电容数值,通过电容值的变化情况将介质介电常数分布情况重建为物质分布的图像,其具有使用简单、快捷、实时成像测量等优点,本文将ECT技... 详细信息

电容层析成像技术(Electrical Capacitance Tomography,ECT)能够以非接触方式测量被测物场内介质的电容数值,通过电容值的变化情况将介质介电常数分布情况重建为物质分布的图像,其具有使用简单、快捷、实时成像测量等优点,本文将ECT技术运用于流化床内气固流化现象的观察研究,对于气泡运动现象、煤颗粒的运动轨迹等进行了一系列研究。分析比较了不同ECT图像重建算法的优劣特点,选用适用于本文试验工况的LBP非迭代算法进行研究工作;通过Comsol仿真软件对于ECT传感器的三维模型进行了建模工作,针对ECT传感器的电势分布、空满场电容情况进行了研究。发现靠近激励电极处场域的电势较高,与激励电极相近的极板处的电容值最高。同时发现随着介电常数的增大,不同极板之间的满场电容近似成线性关系增加;在靠近电极的传感器区域其灵敏度更大,对于场内的介电常数变化更加敏感,为后续的试验工作提供理论依据和基础。利用ECT技术对于Geldart B类加重质分选流化床中的气泡运动行为进行研究,结合ECT测量的方式以及Matlab图像处理技术手段,开发了利用ECT技术对于气泡参数测量的方法,提出Geldart B类加重质流化床中对于气泡尺寸的预测模型,对于气泡尺寸的影响因素进行分析;发现在不同床层物料高度下,气速对气泡直径的影响呈现出规律性,不同ECT测量平面气泡的直径整体随着流化气速的增大而变大,当气速增大到一定程度时气泡尺寸增长趋势趋于平缓;气泡尺寸与床高的关系仍不明确,床高因素对其气泡直径的影响无法直接体现。结合气泡尺寸模型,建立气泡的运动速度模型,将建立的气泡尺寸、上升速度模型与传统的经验公式模型进行对比、验证,发现建立的关于气泡行为模型可以较准确地预测三维流化床内气泡尺寸和运动速度,对于传统的Darton气泡尺寸模型进行修正,使其适用于B类颗粒流化床中ECT测量环境下气泡尺寸预测。为理解气泡的运动行为提供了理论基础。通过ECT技术对于煤颗粒运动进行示踪研究,发现不同条件下的煤颗粒的运动特点不同,对于气速越大的情况下,煤颗粒在床内的运动范围和幅度越大,随着煤颗粒的密度增大,煤颗粒在床内的运动轨迹受重力的影响较大,煤颗粒的运动状态趋于稳定;不同形状的煤颗粒的运动方式不同,棒状的煤颗粒在床内运动的连续性更强,片状煤颗粒受到摩擦力、床内曳力等的影响较大;通过ECT技术对于煤颗粒的浮沉情况进行判断和捕捉,结合ECT测量的床内轴向浓度的变化情况进行煤颗粒的浮沉试验得到床层分选密度。该论文有图64幅,表10个,参考文献100篇。

关键词：电容层析成像气固分选流化床气泡运动煤颗粒示踪

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