喷动流化床射流穿透深度试验研究

提出射流穿透深度是表征喷动流化床煤气化过程中射流特性的重要参数.在300 mm×30mm×2 000 mm的喷动流化床煤气化炉冷态试验装置上,采用压力信号分析和快速摄像图像分析相结合的方法,系统地考察了喷动气速、喷口直径、物料特性、静止床高和流化气流率对射流穿透深度的影响.结果表明,射流穿透深度随喷动气速、喷口直径的增大而增大,随静止床高、物料密度、物料直径、流化气流率的增大而减小.另外,引入两相弗劳德数(Fr)、颗粒雷诺数(Rep)等无量纲参数,对试验结果进行多元回归分析,建立了喷动流化床射流穿透深度的关联式,该关联式全面考虑了各种影响因素,特别是静止床高和流化气流率的影响.关联式的预测值与本文及国内外其他一些研究者的试验值进行了比较,结果吻合得较好.     

导向管喷动流化床流动特性研究

在内径５０ｍｍ的冷模装置内，考察了喷动气和流化气流速、固体粒子加入量及导向管位置对床层流动特性的影响。发现喷动气的旁路现象对粒子循环速率、中心喷泉高度及床层压降都有显著影响。流化气的引入，可抑制喷动气的旁路趋势，促进了粒子的循环。还得出了计算粒子循环速率及喷泉高度的关联式。     

喷动流化床尿素造粒过程的模拟计算

通过热量衡算推导出了喷动流化床尿素造粒过程最大喷液量的计算方程，基于粒数衡算原理，提出了喷动流化床造粒过程溢流排料动态粒度分布离散化模型。     

加压喷动流化床煤部分气化试验

在热输入0.1MW的喷动流化床煤部分气化炉上以空气和水蒸气的混合物为气化剂,进行了徐州烟煤的加压部分气化试验.考察了气化温度、压力等工艺参数对煤气热值、煤气成分、脱硫效率等指标的影响.试验结果表明:气化温度对煤气化过程影响显著;而增大压力,床内气体速度降低,延长了气化剂在床内的停留时间;另外压力增加改善了床内的流化质量,从而提高了气化效率,改善了煤气质量.提高温度和增大压力均能提高脱硫效率,但温度对脱硫效率的影响更为明显.     

基于颗粒尺度DEM直接数值模拟的喷动流化床颗粒运动特性

采用离散元方法,对喷动流化床内的气固流动进行了三维直接数值模拟.气相场采用欧拉方法,固相场采用拉格朗日方法;对每一个颗粒考虑了碰撞力、携带力和重力;颗粒碰撞采用软球模型;气固耦合采用双向耦合.模拟中跟踪了每个颗粒的运动,获得了颗粒轴向速度、平均速度、颗粒浓度和颗粒平均碰撞频率随操作参数的变化规律.结果表明喷动气速度、流化气速度、颗粒平均速度、颗粒浓度和颗粒平均碰撞频率存在关联性:喷动气速度增加,颗粒在喷射区和环形密相区的平均速度增加,浓度减小,平均碰撞频率减小;流化气速度增加,颗粒速度、浓度和碰撞频率与喷动气速度增加具有相同的变化规律,但环形密相区的变化更为明显.     

导向管喷动流化床固体颗粒的循环量

在内径为182mm的导向管喷动流化床中,用平均粒径为2．2mm的尿素为物料,对喷动流化床固体颗粒循环量进行了研究,考察了对导流管安装高度、喷动口直径和物料床层高度的变化对固体颗粒循环量的影响．实验中发现了当喷动流化床环形区处于移动床状态时,导向管安装高度越高、喷动口直径越大、物料静止床层高度越高,固体颗粒循环量也越大;当环形区处于流化床状态时,喷动口直径和导向管安装高度对固体颗粒循环量影响不大,而物料静止床层高度越高,固体颗粒循环量越大．结果表明,在环形区处于移动床和流化床两种状态下,导向管安装高度和喷动口直径对固体颗粒循环量的影响是不同的．     

导向喷动流化床生物质快速裂解制液体燃料

在冷模试验得到的优化的结构参数基础上,建立了一套生物质最大处理量为5kg／h的导向管喷动流化床生物质裂解反应器。反应在常压和440～520℃进行,以木屑为生物质原料,二氧化碳和氮气为喷动气或流化气,沙子为流化介质。结果表明该喷动流化床反应器可用于生物质的快速裂解。在400～480℃,液体产率随温度增加而上升,高于480℃时,二次反应的加剧又导致液体产品产率下降。固体和气体的产率则随温度的升高而减少。喷动气和流化气流量的增加均强化了反应器内的传热,并使生物质初始裂解产物的停留时间减少,二次反应进行程度减弱。在适当的裂解条件下液体产率可达73．2％,此时气体和焦的产率分别为12．8％和14．0％。所得液体产品为单一相液体,含水约30％,可用于燃烧。与流化床相比,喷动流化床作为生物质快速裂解反应器可明显提高液体产率。     

喷动流化床在生物质快速热解技术中的应用

生物质快速热解技术是国内外生物质资源高效利用的重点研究课题.介绍了目前快速热解反应器的主要类型,并对生物质快速热解技术进行了归纳,重点总结了喷动流化床快速热解反应器的特点和在生物质快速热解方面的应用状况,指出喷动流化床快速热解反应器具有操作灵活、工作稳定、环隙区无死区、介质间传热效果好、易于工业放大等优点,在快速热解领域具有广阔的发展前景.     

木屑-石英砂喷动流化床内流动特性研究

为了开发喷动流化床生物质裂解反应器,建立了一内径为150mm的有机玻璃冷模实验装置,在室温下进行了生物质(木屑)和石英砂混合物在喷动流化床内的流动特性研究。考察了木屑、木屑与石英砂混合物的喷动流化现象。结果发现在喷动流化床其它条件相同时,床层中相同的木屑量,随石英砂量的增加,木屑的循环量减少;而相同的石英砂量,随木屑量的增加,石英砂的循环量增加。最小流化速度实验值与计算值相比略小但相差不大,可用Ergun公式预测床层的最小流化速度,但不能用Muthur公式来预测最小喷动速度,这是由木屑与石英砂颗粒混合物的性质和床层结构特性决定的。随着喷动气速和流化气速的改变,可观察到床内粒子表现出八种不同的流动状态：固定床区、流化床区、局部喷动床区、流化一局部喷动床区、喷动床区、喷动流化床区、喷动垂直输送区、喷动流化垂直输送区。     

喷动流化床流动特性的数值模拟

本文在实验研究的基础上,建立了喷动流化床流动特性的三维湍流数学模型。该模型可揭示气固两相喷动流化床的流动特性,弥补实验手段的不足。模型的气相流场采用欧拉方法,固相颗粒场采用离散单元直接数值模拟的方法,并以SIMPLE算法为基拙,对模型进行了求解。     

生物油催化酯化过程中乙酸转化率的智能预测

以生物油乙酸转化率为提质指标,选用固体超强酸SO42-/SiO2-TiO2对生物油催化酯化进行了实验研究.考察了不同的实验条件,即反应温度、酸醇量比、催化剂用量等对酯化反应的影响,在实验的基础上,运用最小二乘支持向量机建立乙酸转化率智能预测模型,并选用自适应粒子群优化算法对最小二乘支持向量机进行了参数优化.实验结果表明,最佳的生物油酯化工况为反应温度80℃、酸醇量比1.6和催化剂用量为7.5%.通过15个检测样本的检验,发现最小二乘支持向量机预测的平均相对误差能够降低到9.7%,其性能优于常用的BP神经网络与RBF神经网络,最小二乘支持向量机法更适合于预测生物油酯化过程中乙酸的转化率.     

喷动流化床气固流动特性的三维数值模拟

采用离散元方法（DEM）,在用欧拉方法处理气相场的同时用拉格朗日方法处理离散颗粒场,对喷动流化床煤部分气化炉内的气固流动进行了三维数值模拟．直接跟踪床内每一个离散颗粒,考虑了碰撞力、携带力、重力、剪切提升力和Magnus升力,颗粒碰撞采用软球模型．获得了喷动流化床典型操作参数下的流动结构、颗粒的受力、颗粒的速度分布、气体和颗粒的湍流强度等结果．结果表明,颗粒之间碰撞率随着喷动气速的增大而增大,随粒径的增大而减小,然而颗粒与壁面的碰撞率受喷动气速和粒径的影响不明显．颗粒的运动受重力、携带力和碰撞力主导,除喷动区与环形区交界外,Magnus力和Saffman力可以忽略．气体湍流强度是颗粒湍流强度的2～3倍,近壁面区的气体和颗粒的湍流强度均较小．     

基于矢量基学习的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法

为增强最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归建模的稀疏性、鲁棒性和实时性,在加权LS-SVM的基础上,提出了基于矢量基学习的自适应迭代回归算法。在训练过程中,该算法通过矢量基学习和自适应迭代相结合的方法得到1个小的支持向量集,同时采用加权方法确定权值以减小训练样本中非高斯噪声的影响。回归学习和动态系统辩识的仿真结果表明:在回归建模精度相似的情况下,该算法确定的支持向量为全部学习样本的4.9%~8.9%,训练时间为标准LS-SVM的0.011%~0.383%;由于能够鲁棒跟踪时变非线性系统的动态特性,适合在线实时训练;可进一步用于非线性系统的建模和实时控制研究。     

喷动流化床内木屑流动特性的研究(Ⅲ)--床锥底角的影响

为了开发喷动流化床生物质裂解反应器,建立了一床内径为150 mm的有机玻璃冷模实验装置,在室温下考察了不同喷动气和流化气流速时,床锥底角对床层流动特性的影响.就所考察的分别为60°、75°和90°的床锥底角,在其它条件相同时,颗粒循环量和床层压降随锥形角度先减少后增大.另外床锥底角对床层的稳定性也产生了一定的影响.结合实验现象发现对于本装置,床锥底角度为90°的分布板为最佳.     

基于DEM的埋管鼓泡流化床内颗粒运动特性模拟

该文采用离散单元法(DEM)对水平埋管的鼓泡流化床内颗粒流化过程进行了数值模拟研究。DEM方法通过求解Newton方程来模拟颗粒的运动过程,气相仍采用连续流方法模拟。因此,DEM方法能够获得颗粒尺度量级的详细结果。通过模拟不同埋管布置方式下流化床内密相区颗粒流化过程,研究了埋管布置方式对于鼓泡流化床内的颗粒运动的影响。结果表明:埋管布置方式会改变床层有效流通面积和埋管对颗粒的阻碍作用等,从而影响流化床内的颗粒群和气泡形态。埋管数量越多,颗粒与埋管由于相互作用而消耗的能量越大,平均颗粒速度和颗粒温度值越低。不同的埋管布置方式会导致颗粒混合速率的差异,增加埋管数量会降低颗粒混合程度。     

最小二乘支持向量机在害虫预测中的应用

针对害虫发生量数据的小样本、非线性特点,提出一种最小二乘支持向量机的害虫预测方法.首先采用多元线性回归分析法选择害虫发生量的影响因子,然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立害虫发生量与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用二代玉米螟百株幼虫虫量对模型性能进行检验,结果表明,相对于多元线性回归、BP神经网络模型,最小二乘支持向量机提高了二代玉米螟发虫量的预测精度,是一种有效的害虫变化预测方法.     

智能拉普拉斯分类器

 针对拉普拉斯分类器的核参数选择问题,通过首先假设窗的三个估计中核参数取不同的值,然后运用智能遗传算法对核参数进行优选,得到一种新的分类器——智能拉普拉斯分类器。多个基准数据集上的实验结果证明,智能拉普拉斯分类器相对普通拉普拉斯分类器和支持向量机而言,具有较高的分类精度和稳定性,是一种有效的分类方法。     

基于RS与LS-SVR的储层参数预测

该文提出结合粗糙集(RS)和最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的方法.该方法利用RS对原始数据进行约简,更好地减少了支持向量的维数;同时采用LS-SVR解决了常规SVM计算速度慢、抗噪能力差的缺点.实例证明该方法应用在复杂地层储层参数预测中具有优越性.