| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·污泥热化学转化技术 | 第13-14页 |
| ·污泥气化特性及制氢工艺研究 | 第14-17页 |
| ·污泥气化特性研究 | 第14-15页 |
| ·污泥气化制氢研究 | 第15-17页 |
| ·气化特性预测模型 | 第17-19页 |
| ·BP神经网络预测模型简述 | 第17-18页 |
| ·BP神经网络的应用研究进展 | 第18-19页 |
| ·本文研究内容及意义 | 第19-20页 |
| ·主要研究内容 | 第19页 |
| ·研究意义 | 第19-20页 |
| ·本文结构安排 | 第20-21页 |
| 第二章 污泥高温水蒸气气化特性实验研究 | 第21-35页 |
| ·实验部分 | 第21-24页 |
| ·污泥样品 | 第21-22页 |
| ·气化装置 | 第22页 |
| ·实验方案设计 | 第22-23页 |
| ·气相产物分析 | 第23-24页 |
| ·实验结果与讨论 | 第24-33页 |
| ·产物产率 | 第24-25页 |
| ·合成气生成规律 | 第25-26页 |
| ·温度和S/C值对合成气特性影响 | 第26-30页 |
| ·温度与S/C值对污泥气化冷煤气效率的影响 | 第30-32页 |
| ·温度与S/C值对污泥中碳及有机相气化转化效率影响 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 污泥水蒸气与空气混合气化特性实验研究 | 第35-47页 |
| ·实验部分 | 第35-37页 |
| ·污泥样品 | 第35页 |
| ·气化装置 | 第35页 |
| ·实验方案设计及数据分析 | 第35-36页 |
| ·气相产物分析 | 第36-37页 |
| ·实验结果与讨论 | 第37-44页 |
| ·产物分布 | 第37-38页 |
| ·合成气特性分析 | 第38-43页 |
| ·污泥气化冷煤气效率分析 | 第43-44页 |
| ·污泥中碳及有机相气化转化效率分析 | 第44页 |
| ·污泥不同热处理方式产气特性对比 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第四章 气化工艺机理分析 | 第47-61页 |
| ·污泥气化残渣表面化学结构分析方法 | 第47-48页 |
| ·污泥主要组分气化反应类型与主要产物生成分析 | 第48-53页 |
| ·污泥有机质气化机理 | 第49-50页 |
| ·污泥无机物气化机理 | 第50页 |
| ·污泥气化过程反应类型分析 | 第50-53页 |
| ·污泥气化产物成因分析 | 第53页 |
| ·污泥气化残渣表面官能团特征分析 | 第53-56页 |
| ·污泥原样表面化学结构 | 第53-54页 |
| ·温度对污泥气化残渣化学结构影响 | 第54-55页 |
| ·气化介质对污泥气化残渣化学结构影响 | 第55-56页 |
| ·气化残渣表面官能团演化规律 | 第56-60页 |
| ·官能团演化相关参数计算方法 | 第56-57页 |
| ·官能团演化相关参数计算结果及分析 | 第57-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第五章 污泥气化特性的BP神经网络预测 | 第61-73页 |
| ·BP神经网络介绍 | 第61-65页 |
| ·BP神经网络基本结构 | 第61-62页 |
| ·BP神经网络的标准学习算法 | 第62-64页 |
| ·BP神经网络的缺陷及改进 | 第64-65页 |
| ·污泥气化特性BP神经网络预测模型 | 第65-68页 |
| ·节点激励函数的选择 | 第65-66页 |
| ·网络训练学习算法的选择 | 第66页 |
| ·网络参数的设置 | 第66-67页 |
| ·网络结构的确定 | 第67-68页 |
| ·网络模型预测结果与分析 | 第68-72页 |
| ·污泥高温水蒸气气化特性预测 | 第68-70页 |
| ·污泥水蒸气与空气混合气化产气及热值预测 | 第70-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-76页 |
| ·结论 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第81页 |