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浓相气固分选流态化非稳定性研究

致谢第3-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第24-34页
    1.1 研究背景与意义第24-30页
    1.2 研究内容及方法第30-34页
2 文献综述第34-53页
    2.1 气固流态化概述第34-37页
    2.2 流态化干法分选概述第37-40页
    2.3 流态化系统的复杂性第40-43页
    2.4 流态化非稳定性分析方法第43-53页
3 试验研究系统及试验原料性质第53-69页
    3.1 实验室流化床系统第53-54页
    3.2 半工业流态化分选系统第54-56页
    3.3 试验方案第56-58页
    3.4 试验分析系统及软件第58-61页
    3.5 重介质颗粒性质第61-62页
    3.6 流化床中颗粒堆积特性第62-64页
    3.7 气固临界流化测定试验第64-69页
4 浓相气固分选流态化系统颗粒运动统计分析第69-90页
    4.1 液固流化床中颗粒速度分布第69-71页
    4.2 浓相气固流化床中颗粒速度分布第71-81页
    4.3 浓相气固分选流态化系综分析第81-83页
    4.4 颗粒固体统计分析第83-86页
    4.5 颗粒液体和气体统计分析第86-88页
    4.6 本章小结第88-90页
5 浓相气固分选流态化过程熵值及非稳定性指数第90-105页
    5.1 浓相气固分选流态化过程热力学熵第90-93页
    5.2 浓相气固分选流态化过程Kolmogorov学熵第93-96页
    5.3 浓相气固分选流态化过程微分熵第96-97页
    5.4 浓相气固分选流态化非稳定弛疏指数第97-101页
    5.5 浓相气固分选流态化非稳定弛疏度第101-103页
    5.6 弛疏指数和弛疏度的应用第103-104页
    5.7 本章小结第104-105页
6 浓相气固分选流态化过程非稳定性分析第105-133页
    6.1 压降信号的测量及滤波第105-109页
    6.2 重新构建相空间吸引子第109-121页
    6.3 最大Lyapunov指数估计第121-124页
    6.4 浓相气固分选流态化熵变第124-131页
    6.5 本章小结第131-133页
7 浓相气固分选流态化分选煤炭及非稳定性预测第133-144页
    7.1 原煤特性第133-134页
    7.2 浓相气固分选流态化分选煤炭第134-135页
    7.3 循环神经网络模型简介第135-139页
    7.4 基于循环神经网络非稳定性预测模型第139-142页
    7.5 本章小结第142-144页
8 结论与展望第144-149页
    8.1 结论第144-146页
    8.2 创新点第146-147页
    8.3 展望第147-149页
参考文献第149-163页
附录第163-169页
作者简历第169-172页
学位论文数据集第172页

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