国家自然科学基金(50876030) 作品数:50 被引量:174 H指数:8 相关作者: 陈鸿伟 危日光 高建强 杨新 陈江涛 更多>> 相关机构: 华北电力大学 教育部 天津陈塘热电有限公司 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 中央高校基本科研业务费专项资金 国家教育部博士点基金 更多>> 相关领域: 动力工程及工程热物理 化学工程 环境科学与工程 电气工程 更多>>
流化床提升管内气固两相流动压降的预测及试验验证 被引量:4 2010年 提出了提升管压降的计算公式,并考虑了两个模型用于计算提升管中颗粒相的速度.搭建了双循环流化床冷态试验装置台,利用差压变送器对气固提升管内轴向压降进行了系统测试,研究了颗粒循环流率对压降的影响.将利用提升管压降公式计算得到的压降与试验测得的压降进行了比较.结果表明:在提升管加速段,假定提升管气固两相的滑移速度等于颗粒相的终端速度,将计算得到的颗粒相速度代入压降计算式中,得到的预测值与试验值比较吻合;在提升管充分发展段,将利用滑移因子ψ计算得到的颗粒相速度代入压降计算式中,得到的预测值与试验值较吻合. 陈鸿伟 史洋 李德育 刘焕志 危日光 尹萍关键词:流化床 提升管 压降 不同布风板对双流化床循环流率影响实验研究 被引量:2 2014年 颗粒循环流率是双流化床生物质气化装置的重要运行参数,布风方式对其有重要影响。在自行搭建的冷态实验台上,分别研究了采用锥形布风板和水平布风板时一些运行参数对颗粒循环流率的影响。实验结果表明:颗粒循环流率随着气化室和提升管风速增加而增加,增加幅度随着风速的提高而减小;随着颗粒粒径的增大而明显降低;随着物料重量的增大而增加;无论是何种工况,锥形布风板下的循环流率普遍高于水平布风板下的值。所以,锥形布风板是较优的布风方式。 张志才 陈鸿伟 闫景波关键词:颗粒循环流率 中心提升管内循环流化床颗粒循环流率预测研究 被引量:1 2011年 中心提升管内循环流化床生物质气化装置的关键是合理控制物料循环量。自行设计并搭建了中心提升管内循环流化床冷态试验台,在小型试验台上就运行参数对颗粒循环流率的影响进行了试验。试验结果表明:颗粒循环流率随着提升管风速或鼓泡床风速的增加而增加,并且当提升管风速或鼓泡床风速分别增加到一定程度时,颗粒循环流率增加趋于缓慢。在试验基础上,建立了颗粒循环流率预测模型,得到的模型预测值与试验值吻合良好,预测相对误差小于±10%,即在一定操作条件下,验证了该模型的正确性。 陈鸿伟 史洋 刘焕志 尹萍关键词:内循环流化床 提升管 颗粒循环流率 双循环流化床返料量冷态试验研究 被引量:1 2010年 双循环流化床生物质气化装置的关键是合理的控制循环返料量。搭建了一个双循环流化床冷态试验台,它主要由提升管和鼓泡床组成。在试验台上就鼓泡床风速、静床高、物料平均粒径和溢流口高度几方面因素对循环返料量的影响进行了试验。试验结果表明:双循环流化床的循环返料量随静床高和鼓泡床风速的增加而增加,随物料粒径和溢流口高度的增加而减小,并且静床高越高循环返料量随鼓泡床风速变化的线性趋势越明显。试验结果对控制双循环流化床的循环返料量具有一定意义。 刘焕志 陈鸿伟 李晓伟 张艳斌关键词:双循环流化床 提升管 鼓泡床 气化 基于BP神经网络的中心提升管内循环流化床颗粒循环流率预测 被引量:1 2012年 基于BP人工神经网络原理,利用MATLAB神经网络工具箱,以试验得到的243组数据作为样本,建立一个以提升管风速、鼓泡床风速、鼓泡床物料静床高、床料平均粒径为输入变量,以颗粒循环流率为输出变量,用于预测中心提升管内循环流化床颗粒循环流率的BP神经网络模型。对模型的隐含层层数和隐含层节点数对预测结果的影响进行分析,发现在隐含层层数为1,隐含层节点数为15时,模型预测结果误诊率最小,预测相对误差在±8%以内,总体平均偏离度为3.09%,网络性能最优,从而为中心提升管内循环流化床装置的设计和运行提供指导。 陈鸿伟 史洋 尹萍 危日光 高建强关键词:提升管 内循环流化床 颗粒循环流率 BP神经网络 鼓泡流化床风帽压力波动信号的小波局部奇异性检测 2014年 在冷态鼓泡流化床实验台上,针对不同流化数、静床高及床料颗粒粒径下测得的风帽压力波动信号,采用小波模极大值法获取信号的小波局部极大模线,分析了流化数、静床高及床料颗粒粒径对鼓泡流化床风帽压力波动信号奇异性的影响.结果表明:风帽压力波动信号的局部奇异性随着流化数的减小、静床高的增加和床料颗粒粒径的增大而有所增强,说明通过小波局部极大模线可以对风帽压力波动信号的局部奇异性进行描述,并且能够反映鼓泡流化床流化数、静床高和床料颗粒粒径变化时床内气固流动状态的变化. 陈鸿伟 王洋 李德育 姜华伟 武振新关键词:鼓泡流化床 风帽 气固两相流 基于优化的BP神经网络对提升管内循环流化床颗粒循环流率预测研究 被引量:1 2012年 在自行搭建的试验台上,对气化室风速、提升管风速、静床层高度和物料粒径对颗粒循环流率的影响进行试验分析,建立了3种优化的BP神经网络模型对颗粒循环流率进行预测,通过比较发现:基于遗传算法优化的BP神经网络预测颗粒循环流率时,其最大误差为6.934%,平均相对误差为1.107%,模型预测值与试验值较吻合,能较好地预测颗粒循环流率。 陈鸿伟 杨新 申赫男 闫顺林关键词:循环流化床 颗粒循环流率 BP神经网络 遗传算法 中心提升管内循环流化床颗粒循环流率试验与BP神经网络预测研究 被引量:2 2016年 自行设计并搭建中心提升管内循环流化床冷态试验台,就提升管风速、鼓泡床风速、鼓泡床静床高、床料平均粒径几方面因素对颗粒循环流率的影响进行系统的试验研究。试验结果表明:对于给定的床料,颗粒循环流率随两床风速的增大而增大;固定两床风速,颗粒循环流率随鼓泡床静床高的增大而增大,随物料平均粒径的增大而减小。利用Matlab神经网络工具箱,建立3层BP神经网络颗粒循环流率预测模型。预测结果表明:在隐含层神经元数量为6时,误诊率最小,预测相对误差在±9%以内,网络性能最优,能较好地预测颗粒循环流率。 史洋 尹萍 陈鸿伟 郝青哲 李崇关键词:内循环流化床 提升管 颗粒循环流率 BP神经网络 基于风帽压力波动的一次风表观气速对循环流化床气固流态化特征影响的研究 被引量:9 2014年 提出利用采集、分析风帽压力波动信号的方法,实现对循环流化床内气固两相流状态的监测。借助冷态循环流化床实验台,在不同一次风表观气速条件下,测量了床内中心位置风帽的入口压力波动信号、床内沿高度方向相临测压点的差压信号以及系统的颗粒循环流率。采用小波分析、均匀指数和能量加权平均频率等方法对风帽压力波动信号进行分析,得到信号的特征参数。利用床内沿高度方向相临测压点的差压信号计算床内不同位置的截面平均颗粒浓度。然后基于压力信号特征参数、截面平均颗粒浓度和系统的颗粒循环流率等,研究了一次风表观气速对循环流化床内气固流态化特征的影响。结果发现,风帽压力信号特征参数能够反映循环流化床一次风表观气速变化引起的气固流动状态变化,表明所提方法具有可行性。 姜华伟 陈鸿伟 高建强 王洋 武振新关键词:气固两相流 循环流化床 风帽 石灰石分解特性及微观结构迁移规律研究 被引量:6 2013年 采用自建的热重分析仪进行石灰石煅烧分解的热重实验,得到了温度、煅烧气氛及粒径对石灰石分解过程的影响规律,利用扫描电镜(scanning electron microscopy,SEM)和比表面积及孔隙度分析仪重点考察了分解过程中煅烧产物微观结构的迁移变化规律。研究表明:温度是影响石灰石煅烧的关键因素,温度越高,反应越快;CO2分压和粒径的增大对石灰石分解反应有一定的抑制作用;石灰石煅烧产物比表面积和比孔容随煅烧时间的延续快速增加。超过完全分解时间继续煅烧,煅烧产物产生烧结,比表面积和比孔容减小;原始石灰石几乎为无孔形态,随着煅烧过程的进行,微孔、中孔和大孔出现,呈双峰结构分布,煅烧开始至2.5 min时段内中孔增长较多,2.5~6.5 min时段内微孔和大孔快速生成,烧结导致孔的数量减少。 陈鸿伟 陈江涛 危日光 索新良关键词:石灰石 燃烧反应 微观结构