混煤燃烧氮氧化物排放特性试验研究

混煤燃烧氮氧化物排放特性试验研究

论文摘要

我国是目前世界上最大的煤炭生产国和消费国,也是唯一的以煤炭为主要能源的大国,这种以煤为主的能源结构在今后相当长的时间内不会改变。我国大部分煤炭是直接用于燃烧的,其燃烧产生的大气污染物是破坏生态环境的主要污染源之一,其中氮氧化物(NOx)排放控制更是近20年来国内外研究的热点问题。这些污染物严重威胁着人类健康和居住环境,引起了世界各国的广泛关注。环境和能源问题已严重制约着人类发展,如何提高燃煤电站效率的同时能减少污染物的排放是世界各国亟需解决的问题之一。近年来,国内外学者对煤粉燃烧过程中的大气污染物形成及排放控制等方面进行了一系列的理论和试验研究,取得了一定的成果,但对于混煤燃烧过程中氮氧化物排放特性的研究非常少。由于我国煤炭运输能力不足以及国家有关对锅炉等燃烧设备尽量燃用劣质煤的政策等原因,造成用煤企业不可能燃用单一煤种,而不得不燃用两种或两种以上组分的混煤。合理使用混煤可以节约煤炭资源,提高锅炉效率和经济收益;若混煤配制不合理,则会引起污染物排放增加等问题。因此,探讨混煤燃烧过程中氮氧化物的析出规律,以控制污染物排放,实现煤粉的高效清洁燃烧,这是目前非常有意义的一项工作。本文对混煤燃烧过程中氮氧化物排放特性进行了研究。首先,研究了煤粉燃烧过程中氮氧化物的排放特性;探讨了挥发分对氮氧化物峰值、峰值出现时刻、总释放时间和排放量的影响规律,结果表明,挥发分含量和上述几个参数总体上呈线性关系,随挥发分含量增大,氮氧化物峰值相应变大、峰值出现时刻提前、总释放时间缩短、排放量也相应变小;研究了氮氧化物排放量与峰值、峰值出现时刻及总释放时间的关系,结果说明,从总体趋势上来看,峰值越大,氮氧化物排放量越小、峰值出现时刻越滞后,氮氧化物排放量越大、总释放时间越长,氮氧化物排放量越大;利用灰色关联理论,对煤粉燃烧过程中氮氧化物排放量的主要煤质指标进行了排序,结果表明,碳含量、氮含量、氢含量(干燥无灰基)为主要的影响因素;基于灰色关联分析建立了煤粉燃烧过程中氮氧化物排放量回归预测模型,最终预测结果与试验测量值符合得较好,故本文所建立的数学模型可以较准确地预测煤粉燃烧过程中氮氧化物的排放量。其次,重点研究了混煤燃烧氮氧化物排放特性,考查了组分煤种、掺混比例、温度以及氧浓度对混煤燃烧时氮氧化物排放特性的影响;结果表明,混煤燃烧氮氧化物生成过程异常复杂,存在着各种因素相互作用和相互影响,组分煤种的燃烧过程是既相互独立又相互影响;混煤燃烧氮氧化物析出是平行交错的过程,存在着煤种的相互反应和相互制约。掺混比例、温度及氧浓度都是混煤燃烧氮氧化物排放特性的重要影响因素,它们对混煤燃烧氮氧化物排放特性的影响因组分煤种的不同而有所区别。最后,利用BP神经网络建立了二元混煤燃烧过程中氮氧化物排放的数学模型,该模型中以组分煤种特性参数、掺混比例、温度及氧浓度等11个因素为输入因子,氮氧化物排放量为输出因子,结果表明,仿真值和测量值基本一致,该模型可以用来预测混煤燃烧过程中氮氧化物的排放量。本文对混煤燃烧过程中氮氧化物排放特性进行了较为详尽的研究,以期在该研究领域中充实和积累有价值的试验数据和理论研究结论,为燃用混煤的大型电站的合理设计、制造及安全、经济和清洁运行提供参考依据。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 符号表
  • 1 绪论
  • 1.1 课题研究的背景及意义
  • 1.2 NOx生成机理
  • 1.2.1 热力型NOx
  • 1.2.2 快速型NOx
  • 1.2.3 燃料型NOx
  • 1.3 混煤燃烧NOx排放特性研究现状
  • 1.4 研究目的及内容
  • 2 试验系统与研究方法
  • 2.1 试验装置
  • 2.1.1 管式炉燃烧试验系统
  • 2.1.2 管式炉燃烧试验系统特性
  • 2.2 试验煤样
  • 2.3 试验工况的选取
  • 2.4 试验数据处理方法
  • 2.5 本章小结
  • 3 煤粉燃烧氮氧化物排放特性试验研究
  • 3.1 氮氧化物排放特性试验研究
  • 3.2 挥发分含量对氮氧化物排放特性的影响规律
  • 3.2.1 挥发分对NOx峰值的影响规律
  • 3.2.2 挥发分对NOx峰值出现时刻的影响规律
  • 3.3.3 挥发分对NOx总释放时间的影响规律
  • 3.3.4 挥发分对NOx排放量的影响规律
  • 3.4 氮氧化物排放量与重要参数关系试验研究
  • 3.4.1 NOx峰值对排放量的影响规律
  • 3.4.2 NOx峰值出现时刻对排放量的影响规律
  • 3.4.3 NOx总释放时间对排放量的影响规律
  • 3.5 氮氧化物排放量灰色关联分析
  • 3.5.1 灰色关联分析
  • 3.5.2 计算实例
  • 3.6 氮氧化物排放量回归预测模型
  • 3.7 本章小结
  • 4 混煤燃烧氮氧化物排放特性试验研究
  • 4.1 组分煤种对NOx排放特性的影响规律
  • 4.2 混煤燃烧NOx排放特性与组分煤种的比较
  • 4.3 掺混比例对NOx排放特性的影响规律
  • 4.4 温度对NOx排放特性的影响规律
  • 4.5 氧浓度对NOx排放特性的影响规律
  • 4.6 本章小结
  • 5 混煤燃烧氮氧化物排放量预测研究
  • 5.1 预测方法综述
  • 5.2 BP神经网络简介
  • 5.3 氮氧化物排放的BP神经网络预测模型
  • 5.3.1 BP神经网络的设计
  • 5.3.2 BP神经网络的训练算法
  • 5.3.3 样本数据的预处理
  • 5.3.4 样本数据分割
  • 5.4 预测实例
  • 5.4.1 输入及输出节点的确定
  • 5.4.2 隐含层层数及隐含层节点数
  • 5.4.3 传递函数
  • 5.4.4 训练算法
  • 5.5 试验结果与分析
  • 5.6 本章小结
  • 6 全文总结
  • 6.1 全文总结
  • 6.2 创新点
  • 6.3 建议
  • 附录A 回归预测模型源程序
  • 附录B 试验样本数据
  • 附录C BP神经网络预测模型源程序
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间发表论文情况
  • 学位论文评阅及答辩情况表
  • 相关论文文献

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