煤与生物质混燃中生物质识别技术和混燃比校核模型研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-26页 |
| ·课题背景 | 第10-16页 |
| ·全球生物质混燃发电技术的工业应用 | 第12-15页 |
| ·生物质能利用及混燃发电技术特点 | 第15-16页 |
| ·我国生物质混燃发电项目发展存在的问题 | 第16页 |
| ·物料识别技术 | 第16-21页 |
| ·同位素示踪 | 第17页 |
| ·X 射线扫描 | 第17-18页 |
| ·光电效应 | 第18页 |
| ·热觉传感 | 第18页 |
| ·红外光谱 | 第18-19页 |
| ·磁性识别 | 第19-20页 |
| ·图像识别 | 第20-21页 |
| ·生物质图像识别技术 | 第21-23页 |
| ·混燃中 SO_2的释放规律研究 | 第23-24页 |
| ·本文主要内容 | 第24-26页 |
| 第2章 数据采集系统 | 第26-37页 |
| ·系统硬件设备 | 第26-32页 |
| ·红外摄像机 | 第26-28页 |
| ·图像采集卡 | 第28-31页 |
| ·PC 机 | 第31-32页 |
| ·系统软件开发 | 第32-34页 |
| ·软件开发环境 | 第32-33页 |
| ·软件功能 | 第33-34页 |
| ·数据采集试验及结果 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 特征量提取 | 第37-67页 |
| ·灰度特征量提取 | 第37-42页 |
| ·物料灰度分布稳定性 | 第37-39页 |
| ·物料灰度分布的差异性 | 第39-41页 |
| ·灰度统计及其结果 | 第41-42页 |
| ·HSV 颜色空间特征量提取 | 第42-52页 |
| ·HSV 颜色空间介绍 | 第42-44页 |
| ·物料 H、S、V 值分布的稳定性 | 第44-48页 |
| ·物料 H、S、V 值分布的差异性 | 第48-50页 |
| ·S、V 值统计量分析 | 第50-52页 |
| ·面积、周长、轮廓数提取 | 第52-62页 |
| ·研究思路 | 第52页 |
| ·研究过程及原理 | 第52-60页 |
| ·试验结果及分析 | 第60-62页 |
| ·纹理特征量提取 | 第62-65页 |
| ·纹理及纹理分析的常用方法 | 第62页 |
| ·灰度共生矩阵介绍 | 第62-63页 |
| ·灰度共生矩阵的特征参数 | 第63-64页 |
| ·对特征数影响的关键参数 | 第64页 |
| ·试验结果及分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第4章 图像识别 | 第67-83页 |
| ·主成分分析法（PCA） | 第67-76页 |
| ·PCA 分析的意义 | 第67-69页 |
| ·PCA 分析原理 | 第69页 |
| ·PCA 分析的计算步骤 | 第69-71页 |
| ·PCA 分析结果 | 第71-76页 |
| ·图像识别算法选择 | 第76-77页 |
| ·基于特征量空间距离的图像识别 | 第77-83页 |
| ·算法基本思想 | 第77-79页 |
| ·分类器的训练 | 第79-81页 |
| ·图像识别步骤及结果 | 第81-82页 |
| ·将来的研究工作 | 第82-83页 |
| 第5章 煤与生物质混燃过程中SO_2 释放规律 | 第83-97页 |
| ·实验系统介绍 | 第83-84页 |
| ·实验方法 | 第84-86页 |
| ·试验参数 | 第84页 |
| ·FTIR 红外光谱分析窗口选择 | 第84-85页 |
| ·管式炉温度控制 | 第85-86页 |
| ·试验步骤简介 | 第86页 |
| ·试验样品制备及分析结果 | 第86-87页 |
| ·煤与生物质混燃的失重对比分析 | 第87-90页 |
| ·混燃比与 SO_2释放时间的关系 | 第90-91页 |
| ·神华煤混燃比与 SO_2产量的关系模型 | 第91-93页 |
| ·S 转化率与混燃比的关系 | 第93页 |
| ·脱硫贡献率与混燃比的关系 | 第93-95页 |
| ·最佳脱硫混燃比 | 第95页 |
| ·本章小结 | 第95-97页 |
| 第6章 结论 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第104页 |
