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以120种煤样为数据基础,采用布谷鸟算法(CS)优化BP(Back Propagation)神经网络,建立了CSBP模型对单煤、煤掺添加剂和配煤等3类样本的煤灰变形温度(DT)样本进行预测。模型以煤灰化学成分及其组合参数等13个变量作为输入量,以变形温度(DT)作为输出量。CSBP模型预测结果与BP神经网络模型预测结果进行对比发现,无论是单煤、煤掺添加剂还是配煤,CSBP模型较BP模型对煤灰变形温度(DT)的预测都更加精准,平均相对误差分别达到了3.11%、4.08%和4.22%。另外,对比3类样本预测结果发现,无论是CSBP模型还是BP模型,相比单煤预测而言,煤掺添加剂及配煤的预测误差都有明显的增加。 相似文献
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为了研究纳米碳酸钙和纳米添加剂在促进燃煤脱硫中的特性,在ZCS-1智能测硫仪中进行纳米碳酸钙脱硫实验研究。结果表明,在炉温900℃、钙硫比为2的条件下,脱硫效率高达90%;1 150℃时达到50%以上。三种纳米碳酸钙的脱硫效果明显好于普通碳酸钙。研究还表明,粒径越小,脱硫效果越好;不同煤种对脱硫效率有较大影响,主要和煤中硫分的含量和硫的分布形态有关;温度是决定脱硫效果的主要因素,900℃下效果最好,超过1 100℃后效果明显下降。SEM和BET分析结果表明,纳米碳酸钙促进脱硫主要是由于其较为丰富的孔隙结构。添加纳米Al2O3和纳米ZnO都能在一定程度上促进纳米碳酸钙脱硫。其中,纳米Al2O3的效果较好,1 150℃能使脱硫效率提高20%左右,达到62%以上。 相似文献
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配煤燃烧过程中煤灰熔融性研究 总被引:6,自引:3,他引:6
采用灰熔点较低的神华煤和较高的准格尔煤以及这两种煤组成的混煤在沉降炉内进行实验,模拟实际电站锅炉内结渣的形成过程。采用SEM、XRD技术对煤粉和灰渣的微观形貌和晶相成分进行分析。结果表明,准格尔煤粉中包含的大量高岭石和勃姆石为莫来石的大量生成提供了条件,神华煤中不含勃姆石,高岭石的含量也不多,莫来石的生成量很少。莫来石在高温下遇到石灰石的分解产物CaO,要与之反应生成钙长石,这是神华煤灰渣中没有检测到莫来石衍射峰的主要原因。莫来石是一种高熔点矿物(1850℃),能显著改善煤灰的熔融温度,神华煤灰渣中不含莫来石,灰渣中缺少大量能在其熔融过程中发挥“骨架”作用的成分,这是导致神华煤灰熔融温度较低的一个重要原因。 相似文献
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大型电站煤粉炉自身固硫灰渣的微观晶相分析 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了电站1 025 t/h煤粉炉燃用Ca/S(摩尔比)=2.02的神木煤自身固硫灰渣的晶相组成,XRD分析表明,入炉煤中无定形的非晶相质量分数高达91.2%,CaCO3晶相质量分数为2.1%。满负荷下飞灰中因高温熔融形成的玻璃态非晶相质量分数高达70.5%,煤灰自身固硫产物CaSO4质量分数为3.4%,CaCO3和CaO质量分数为6.9%,使其仍具有进一步固硫的能力。满负荷下炉底渣中钠长石质量分数高达59.2%,非晶相质量分数为25.7%,未发现CaSO4、CaCO3或CaO晶相。当锅炉负荷降低时,飞灰中非晶相质量分数相应降低,炉底渣中非晶相质量分数升高。 相似文献
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