| 致谢 | 第5-7页 |
| 前言 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第17-34页 |
| 1.1 课题背景意义 | 第17-19页 |
| 1.2 动力配煤的国内外研究现状技术综述 | 第19-32页 |
| 1.2.1 动力配煤的技术发展现状 | 第19-24页 |
| 1.2.2 非线性理论在动力配煤中的应用研究 | 第24-25页 |
| 1.2.3 燃煤烟气CO_2的转化利用研究现状 | 第25-32页 |
| 1.3 本文研究目的和内容 | 第32-34页 |
| 1.3.1 本文研究目的 | 第32页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第32-34页 |
| 2 实验装置和方法 | 第34-47页 |
| 2.1 实验材料 | 第34-39页 |
| 2.1.1 动力配煤及原煤的煤质分析 | 第34-37页 |
| 2.1.2 热解制焦的实验煤种分析 | 第37-39页 |
| 2.2 实验装置 | 第39-44页 |
| 2.3 分析测试方法 | 第44页 |
| 2.4 数据分析与计算 | 第44-47页 |
| 2.4.1 配煤着火温度和活化能的求解 | 第44-45页 |
| 2.4.2 配煤最大燃烧速率和固定碳燃烬率的求解 | 第45-46页 |
| 2.4.3 煤焦分形维数的求解 | 第46-47页 |
| 3 采用ESBP神经网络预测动力配煤的着火特性 | 第47-62页 |
| 3.1 引言 | 第47-48页 |
| 3.2 动力配煤的热天平着火特征 | 第48-51页 |
| 3.3 皮尔逊相关性分析 | 第51-52页 |
| 3.4 线性和非线性回归分析 | 第52-54页 |
| 3.5 构建ESBP神经网络 | 第54-58页 |
| 3.5.1 神经网络的拓扑结构 | 第54-56页 |
| 3.5.2 神经网络的训练算法 | 第56-57页 |
| 3.5.3 数据预处理方法 | 第57页 |
| 3.5.4 神经网络隐层节点数 | 第57-58页 |
| 3.6 ESBP神经网络预测动力配煤着火特性 | 第58-61页 |
| 3.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 4 采用ESBP神经网络预测动力配煤的燃烧特性 | 第62-78页 |
| 4.1 引言 | 第62-63页 |
| 4.2 动力配煤的热天平燃烧特征 | 第63-66页 |
| 4.3 皮尔逊相关性分析 | 第66-67页 |
| 4.4 线性和非线性回归分析 | 第67-69页 |
| 4.5 构建ESBP神经网络预测模型 | 第69-73页 |
| 4.5.1 神经网络的拓扑结构 | 第69-71页 |
| 4.5.2 神经网络的训练算法 | 第71-72页 |
| 4.5.3 数据预处理方法 | 第72页 |
| 4.5.4 神经网络隐层节点数 | 第72-73页 |
| 4.6 ESBP神经网络预测动力配煤燃烧特性 | 第73-77页 |
| 4.7 本章小结 | 第77-78页 |
| 5 热解煤焦的孔隙分形结构及其燃烧特性 | 第78-90页 |
| 5.1 引言 | 第78-79页 |
| 5.2 煤粉热解对煤焦孔隙分形的影响 | 第79-82页 |
| 5.2.1 煤质成分对煤焦分形维数的影响 | 第79-80页 |
| 5.2.2 热解活化能对煤焦分形维数的影响 | 第80-82页 |
| 5.3 煤焦孔隙的分形结构特征 | 第82-85页 |
| 5.3.1 煤焦分形维数与孔径的关系 | 第84页 |
| 5.3.2 煤焦分形维数与孔容积的关系 | 第84-85页 |
| 5.4 煤焦孔隙形维数对着火燃烧的影响 | 第85-89页 |
| 5.4.1 分形维数对煤焦着火温度的影响 | 第86-87页 |
| 5.4.2 分形维数对煤焦着火活化能的影响 | 第87-88页 |
| 5.4.3 分形维数对固定碳燃烬率的影响 | 第88-89页 |
| 5.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 6 燃煤烟气CO_2的水热催化还原研究 | 第90-101页 |
| 6.1 引言 | 第90页 |
| 6.2 水热反应还原CO_2的热力学分析 | 第90-92页 |
| 6.3 铝镍体系水热催化还原CO_2 | 第92-97页 |
| 6.3.1 铝镍对还原产物甲酸产物的影响 | 第92-93页 |
| 6.3.2 镍对还原产物甲酸的影响 | 第93页 |
| 6.3.3 铝对还原产物甲酸的影响 | 第93-95页 |
| 6.3.4 时间对还原产物甲酸的影响 | 第95-96页 |
| 6.3.5 温度对还原产物甲酸的影响 | 第96-97页 |
| 6.4 铝铜体系水热催化还原CO_2 | 第97-100页 |
| 6.4.1 铜催化铝水热还原CO_2 | 第97-98页 |
| 6.4.2 铜对还原产物甲酸的影响 | 第98-99页 |
| 6.4.3 铝对还原产物甲酸的影响 | 第99-100页 |
| 6.5 本章小结 | 第100-101页 |
| 7 电厂非线性多元优化动力配煤的一维炉燃烧特性 | 第101-117页 |
| 7.1 引言 | 第101页 |
| 7.2 国电龙山电厂常用煤种分析 | 第101-105页 |
| 7.3 非线性多元优化动力配煤计算 | 第105-107页 |
| 7.4 动力配煤的一维炉燃烧试验研究 | 第107-115页 |
| 7.4.1 着火温度的确定 | 第107-109页 |
| 7.4.2 配煤对煤着火特性的影响 | 第109-111页 |
| 7.4.3 配煤着火特性的影响因素 | 第111-112页 |
| 7.4.4 配煤燃烧的烟气污染排放特性 | 第112-114页 |
| 7.4.5 配煤燃烧的烟气污染排放的影响因素 | 第114-115页 |
| 7.4.6 配煤燃烧的结渣特性 | 第115页 |
| 7.5 本章小结 | 第115-117页 |
| 8 针对枣庄煤场开发动力配煤专家系统应用于示范工程 | 第117-135页 |
| 8.1 引言 | 第117页 |
| 8.2 枣庄煤场动力煤源采样分析 | 第117-118页 |
| 8.3 动力煤煤质综合性能评价体系确定 | 第118-121页 |
| 8.4 非线性多元优化配煤核心计算模型 | 第121-123页 |
| 8.5 动力配煤生产管理系统开发 | 第123-128页 |
| 8.6 枣庄煤场优化动力配煤示范工程 | 第128-133页 |
| 8.6.1 示范工程建设概况 | 第128-130页 |
| 8.6.2 示范工程关键设备选型 | 第130-131页 |
| 8.6.3 动力配煤的生产工艺流程 | 第131-132页 |
| 8.6.4 动力配煤的链条炉燃烧测试 | 第132-133页 |
| 8.7 本章小结 | 第133-135页 |
| 9 全文总结与展望 | 第135-138页 |
| 9.1 全文总结 | 第135-136页 |
| 9.2 主要创新点 | 第136-137页 |
| 9.3 研究展望 | 第137-138页 |
| 参考文献 | 第138-146页 |
| 作者简历 | 第146-147页 |