摘要 | 第1-8页 |
ABSTRACT | 第8-10页 |
第一章 绪论 | 第10-18页 |
·研究背景 | 第10-11页 |
·研究现状 | 第11-13页 |
·国外动力配煤技术发展及现状 | 第11-12页 |
·国内动力配煤技术发展及现状 | 第12-13页 |
·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
参考文献 | 第14-18页 |
第二章 实验设备与研究方法 | 第18-26页 |
·主要实验台架与仪器设备 | 第18-23页 |
·SINKU RIKO-5000RH型示差热天平 | 第18页 |
·一维沉降炉试验台 | 第18-20页 |
·ROSEMOUNT NGA2000MLT多组分烟气分析仪 | 第20-21页 |
·Autosorb-1-C氮气吸附仪 | 第21-22页 |
·Hitachi S570 SEM扫描电镜 | 第22-23页 |
·Hitachi PV9900 X-ray能谱仪 | 第23页 |
·研究方法 | 第23-25页 |
·实验室研究 | 第23页 |
·沉降炉配煤燃烧结渣特性研究 | 第23页 |
·电厂多元优化动力配煤方案及燃烧特性研究 | 第23-25页 |
参考文献 | 第25-26页 |
第三章 神经网络对配煤燃烧动力学特性的预测研究 | 第26-55页 |
·引言 | 第26页 |
·实验部分 | 第26-33页 |
·实验材料 | 第26-31页 |
·实验条件及方法 | 第31-33页 |
·实验结果与讨论 | 第33-36页 |
·单煤及混煤的燃烧过程分析 | 第33-34页 |
·单煤及混煤的燃烧特性指标与动力学参数汇总 | 第34-36页 |
·单煤与混煤着火温度与活化能的回归分析 | 第36-44页 |
·线性回归分析 | 第36-42页 |
·非线性回归分析 | 第42-44页 |
·单煤与混煤着火温度与活化能的人工神经网络分析 | 第44-52页 |
·神经网络模型的拓扑与算法描述 | 第44-45页 |
·神经网络的算法与参数确定 | 第45-48页 |
·神经网络的Levenberg-Marquardt(L-M)算法 | 第45-46页 |
·数据的预处理 | 第46-47页 |
·学习率和隐层节点的确定 | 第47-48页 |
·结果与分析 | 第48-52页 |
·着火温度的预测与分析 | 第48-50页 |
·活化能的预测与分析 | 第50-52页 |
·本章小结 | 第52-54页 |
参考文献 | 第54-55页 |
第四章 配煤孔隙分形结构对燃烧特性的影响研究 | 第55-67页 |
·引言 | 第55页 |
·实验部分 | 第55-56页 |
·实验材料 | 第55页 |
·实验条件及方法 | 第55-56页 |
·实验结果与讨论 | 第56-64页 |
·不同比例配煤的孔隙分形结构 | 第56-60页 |
·配煤孔隙分形对着火燃尽的影响 | 第60-61页 |
·配煤燃烧的热力条件优化 | 第61-62页 |
·不同比例配煤的结渣组合 | 第62-64页 |
·本章小结 | 第64-65页 |
参考文献 | 第65-67页 |
第五章 电厂多元优化动力配煤方案及燃烧特性研究 | 第67-86页 |
·引言 | 第67页 |
·实验部分 | 第67-75页 |
·实验材料 | 第67-69页 |
·优化动力配煤方案确定 | 第69-71页 |
·实验方案确定 | 第71-75页 |
·实验条件 | 第75页 |
·实验结果分析与讨论 | 第75-83页 |
·着火特性分析 | 第75-80页 |
·着火点的确定 | 第75-76页 |
·不同原煤单烧及其配煤的燃烧特性 | 第76-77页 |
·燃煤挥发分变化时的燃烧特性 | 第77-78页 |
·燃煤发热量变化时的燃烧特性 | 第78-79页 |
·燃煤细度变化时的燃烧特性 | 第79-80页 |
·颗粒燃尽率分析 | 第80-83页 |
·不同原煤及其配煤的颗粒燃尽分析 | 第80-82页 |
·燃煤挥发分变化时的颗粒燃尽分析 | 第82-83页 |
·燃煤发热量变化时的颗粒燃尽分析 | 第83页 |
·燃煤细度变化时的颗粒燃尽分析 | 第83页 |
·本章小结 | 第83-85页 |
参考文献 | 第85-86页 |
第六章 全文总结与展望 | 第86-88页 |
·全文总结 | 第86页 |
·展望 | 第86-88页 |
附录 | 第88-89页 |
致谢 | 第89页 |