| 【中文题名】 | 生物质混煤燃烧及污染物排放特性研究 |
| 【英文题名】 | Study on the Combustion and Pollutant Emission Characterictics of Biomass and Blending with Coal |
| 【学科专业】 | 热能工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-7-19 |
| 【中关键词】 | 生物质,热重分析,燃烧,污染物排放,BP神经网络, |
| 【英关键词】 | biomass,thermal gravimetric analysis （TGA）,combustion,pollutant emission,BP artificial neural network, |
| 【分类导航】 | 工业技术>能源与动力工程>热力工程、热机>燃料与燃烧>> |
| 【论文摘要】 |
能源是人类生存和发展的重要物质基础，是人类从事各种经济活动的原动力。随着人类社会经济的发展，能源的消耗量急剧增长。然而，目前世界各国正面临着能源短缺的巨大挑战。同时，由燃煤排放的污染物对环境产生的污染严重影响着国家的资源安全和社会经济持续发展，威胁着人类的生存。面对这种严峻的形势，人类迫切要求寻找新的能源，以逐步减少和替代化石能源的使用。在众多的可再生能源中，具有广泛使用价值的是生物质能。生物质与煤共燃是利用生物质简单方便经济有效的方法之一，但其利用方面还面临着许多困难。
本文应用热分析方法研究了生物质和煤各自的燃烧特性以及混合后的燃烧特性，试验研究了生物质种类、升温速率以及混合比例等参数对样品燃烧特性的影响，进而得到了各样品燃烧的动力学特性；应用静态燃烧试验系统对生物质和煤分别燃烧以及混合燃烧后的污染物排放特性进行了研究，试验分析了炉温、混合比例等对污染物排放特性的影响。
首先，本文利用TGA／SDTA851综合热分析仪(瑞士Mettler-Toledo公司)研究了试验参数对燃烧特性的影响。试验煤种为取自山东里彦电厂的烟煤，生物质样品包括：玉米秆、稻秆、麦秆、花生壳、棉秆和杨木屑，... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
10-12 |
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ABSTRACT |
12-15 |
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符号表 |
15-16 |
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1 前言 |
16-27 |
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1.1 本课题研究背景及意义 |
16-21 |
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1.1.1 开发生物质能的意义 |
16 |
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1.1.2 生物质能的特点 |
16-17 |
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1.1.3 生物质能的利用转化技术及现状 |
17-21 |
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1.2 生物质与煤共燃的研究现状 |
21-25 |
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1.2.1 生物质与煤共燃的燃烧特性 |
21-23 |
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1.2.2 生物质与煤共燃的污染物排放特性 |
23-25 |
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1.3 研究目的及研究内容 |
25-27 |
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1.3.1 研究目的 |
25-26 |
|
1.3.2 研究内容 |
26-27 |
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2 试验装置及测试方法 |
27-35 |
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2.1 试验样品制备 |
27 |
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2.2 试验装置简介 |
27-29 |
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2.2.1 TGA/SDTA851~e热分析系统 |
27-29 |
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2.2.2 静态燃烧试验系统 |
29 |
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2.3 试验方法及数据处理方法 |
29-33 |
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2.3.1 燃烧特性试验方法 |
29 |
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2.3.2 燃烧曲线特征参数的求取方法 |
29-32 |
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2.3.3 污染物排放特性试验方法及数据处理方法 |
32-33 |
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2.4 试验内容 |
33-34 |
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2.4.1 燃烧特性的试验 |
33-34 |
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2.4.2 污染物排放特性的试验 |
34 |
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2.5 本章小结 |
34-35 |
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3 生物质混煤的燃烧特性及其动力学特性的试验研究 |
35-51 |
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3.1 燃烧特性的试验研究 |
35-46 |
|
3.1.1 生物质与煤单独燃烧时燃烧特性的试验研究 |
35-38 |
|
3.1.2 生物质对煤的燃烧特性的影响规律 |
38-41 |
|
3.1.3 升温速率对共燃燃烧特性的影响规律 |
41-43 |
|
3.1.4 混合比例对共燃燃烧特性的影响规律 |
43-46 |
|
3.2 动力学特性研究 |
46-49 |
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3.2.1 热分析动力学方程 |
46-48 |
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3.2.2 动力学参数的求取及分析 |
48-49 |
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3.3 本章小结 |
49-51 |
|
4 混煤燃烧过程中的污染物排放特性 |
51-69 |
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4.1 SO_2的排放特性研究 |
51-59 |
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4.1.1 煤和生物质单独燃烧时SO_2的排放规律 |
52-54 |
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4.1.2 混合比例对混煤燃烧时SO_2排放的影响规律 |
54-56 |
|
4.1.3 炉温对混煤燃烧时SO_2排放的影响规律 |
56-59 |
|
4.2 NO的排放特性研究 |
59-68 |
|
4.2.1 煤和生物质单独燃烧时NO的排放规律 |
61-64 |
|
4.2.2 混合比例对混煤燃烧时NO排放的影响规律 |
64-65 |
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4.2.3 炉温对混煤燃烧时NO排放的影响 |
65-68 |
|
4.3 本章小结 |
68-69 |
|
5 生物质混煤污染物排放的神经网络预测模型 |
69-87 |
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5.1 引言 |
69-70 |
|
5.2 BP网络简介 |
70-75 |
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5.3 生物质混煤污染物排放的BP预测模型 |
75-81 |
|
5.3.1 网络模型的输入与输出 |
75-76 |
|
5.3.2 数据的预处理 |
76-77 |
|
5.3.3 隐含层数的选择 |
77-78 |
|
5.3.4 激励函数和训练函数的选择 |
78-79 |
|
5.3.5 隐含层节点数的选择 |
79-81 |
|
5.3.6 网络初始权值的选取 |
81 |
|
5.4 BP神经网络模型的效果 |
81-86 |
|
5.4.1 BP网络的训练 |
81-84 |
|
5.4.2 BP网络的预测结果及其相关性分析 |
84-86 |
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5.5 本章小结 |
86-87 |
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6 结论 |
87-102 |
|
参考文献 |
102-109 |
|
致谢 |
109-110 |
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硕士在读期间发表论文情况 |
110-111 |
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学位论文评阅及答辩情况表 |
111 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.130670 |
