摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
目录 | 第7-9页 |
第1章 绪论 | 第9-13页 |
·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
·混煤燃烧污染物排放特性的国内外研究现状 | 第10-12页 |
·本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
第2章 试验装置系统及其试验方法 | 第13-16页 |
·试验装置及试验方法 | 第13-14页 |
·试验装置 | 第13页 |
·高温管式炉系统设计 | 第13-14页 |
·样品选取及数据记录 | 第14页 |
·高温管式炉燃烧系统试验参数 | 第14-15页 |
·试验数据的处理方法 | 第15页 |
·本章小结 | 第15-16页 |
第3章 单煤及混煤燃烧SO_2排放特性试验研究分析 | 第16-25页 |
·试验煤粉燃烧SO_2析出的动态特性 | 第16-17页 |
·不同煤种硫成分对硫析出的影响 | 第17-18页 |
·煤粉燃烧工况对硫排放的影响 | 第18-21页 |
·温度对SO_2析出的影响 | 第19-20页 |
·氧浓度对SO_2析出的影响 | 第20-21页 |
·混煤燃烧硫析出特性试验 | 第21-23页 |
·不同煤种混燃对硫析出的影响 | 第21-22页 |
·燃烧温度对混煤SO_2析出特性的影响 | 第22-23页 |
·不同氧浓度下混煤燃烧对SO_2析出的影响 | 第23页 |
·本章小结 | 第23-25页 |
第4章 单煤混煤燃烧氮氧化物排放特性试验及分析 | 第25-33页 |
·煤粉燃烧过程中污染物NO_X的机理特性 | 第25-26页 |
·单煤燃烧NO_X排放特性试验研究 | 第26-28页 |
·混煤燃烧NO_X排放特性试验研究 | 第28-31页 |
·挥发分影响混煤燃烧NO_X析出特性试验分析 | 第28-30页 |
·温度影响NO_X排放特性曲线的试验分析 | 第30-31页 |
·氧量影响NO_X排放特性曲线的试验分析 | 第31页 |
·本章小结 | 第31-33页 |
第5章 混煤污染物排放的神经网络预测模型 | 第33-48页 |
·现代预测模型综述 | 第33-34页 |
·BP神经网络简介 | 第34-41页 |
·BP神经网络算法原理 | 第35-36页 |
·BP神经网络学习算法 | 第36-38页 |
·数据的预处理 | 第38-41页 |
·混煤燃煤污染物析出的BP神经网络预测模型 | 第41-44页 |
·模型预测结果及分析 | 第44-46页 |
·网络模型的预测结果 | 第44-45页 |
·污染物排放BP神经网络预测模型的相关性分析 | 第45-46页 |
·本章小结 | 第46-48页 |
第6章 结论及展望 | 第48-49页 |
参考文献 | 第49-53页 |
致谢 | 第53页 |