导读:本文包含了循环流率论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:流化床,双循环,颗粒,参数,双流,钛铁矿,模型。
循环流率论文文献综述
杨新,陈鸿伟,许文良,刘啸东,赵争辉[1]（2019）在《基于动力学模型的双循环流化床颗粒循环流率实验研究与预测》一文中研究指出基于不同快速床压降的计算方法建立动力学模型实现对颗粒循环流率的预测计算,并进行冷态系统的实验验证。研究发现:颗粒循环流率随鼓泡床流化床风速的增大无明显变化;随快速床风速(二次风风速)的增大,出现增大趋势,但增长速率逐渐放缓;颗粒循环流率随经床层高度的增加而增大,随平均粒径的减小而增大,且平均粒径的影响程度较大。在实验各工况下模型计算值与实验值误差的最大误差为18.59%,在工业允许范围内验证该动力学模型的准确性。(本文来源于《太阳能学报》期刊2019年09期）
周棋,刘行磊,李维成,吴朝刚,岳鹏飞[2]（2019）在《循环流化床炉膛颗粒浓度分布和循环流率实验研究》一文中研究指出在高度为10 m循环流化床冷态试验台上,采用差压法和积料法分别测定流化床炉膛颗粒浓度分布和物料循环流率,研究不同颗粒物料、在不同气流速度炉内颗粒浓度分布特性和循环流率规律。研究表明循环流化床颗粒浓度沿炉膛高度方向呈现先急剧降低后缓慢减小的规律。对于一定的颗粒物料,炉膛气流速度(截面速度)决定了炉膛稀相区区域物料浓度和和循环流化床锅炉的固体物料循环流率。(本文来源于《东方电气评论》期刊2019年02期）
刘贤东,张扬,杨海瑞,张缦,张海[3]（2019）在《循环流化床返料阀结构对循环流率动态响应特性的影响》一文中研究指出循环流化床锅炉燃烧技术是一种洁净煤燃烧技术,其应对负荷变化的灵活性未来会得到更多的关注。但目前对于负荷变化的研究集中于调峰策略优化,缺乏提升CFB本身变负荷速率的影响因素研究。在CFB锅炉负荷变化时,循环流率也随之变化,并达到新的平衡态,而返料阀的结构是循环流率的重要影响因素。因此,为了研究CFB锅炉变负荷响应速率的影响因素,基于CPFD方法对某75 t/h循环流化床锅炉立管及返料阀内在循环流率变化时的流动行为进行模拟,研究不同返料阀结构对循环流率变化的响应速度。结果表明,在立管远离回料阀侧及回料阀水平横段底部存在一定的流动死区,返料阀及立管内物料仅在较小的区域内有较大的移动速度。当循环流率增加时,较小的颗粒移动区域限制了其达到更大流量平衡的时间,减弱了系统变负荷的响应速率。在松动风、流化风分别为0. 14和0. 30 m/s,循环流率从50 kg/(m~2·s)提升到60 kg/(m~2·s)时,随着水平横段长度的增加,系统响应时间先急剧减小后缓慢上升;返料阀水平横段长度与立管直径之比为3. 5时,最短响应时间为67 s。保持流化风量不变并改变松动风大小,系统响应时间随松动风量的增加而减小,但不同返料阀结构下系统响应时间的规律相似。返料阀对循环流率变化的响应速度与返料阀内的流动死区大小密切相关。(本文来源于《洁净煤技术》期刊2019年03期）
杨新,麻哲瑞,赵争辉,陈鸿伟[4]（2018）在《双循环流化床内稻壳-石英砂混合颗粒循环流率的实验研究与预测》一文中研究指出混合颗粒循环流率是气化反应的双循环流化床系统稳定运行的关键。在自行搭建的双循环流化床冷态系统上,对气化室风速、提升管风速、初始物料质量和石英砂粒径等控制参数对不同稻壳质量比的稻壳-石英砂混合颗粒的循环流率的影响进行实验研究。研究表明:混合颗粒循环流率随着气化室和提升管风速的增加而增加;随着初始物料质量的增加,气化室侧返料管压力增加,混合颗粒循环流率增大;随着粒径增加,石英砂颗粒流化困难,循环流率减小;由于稻壳密度小,形状不规则,在一定程度上阻碍物料的流化,因此随着稻壳质量比的增加循环流率下降;基于以上各参数提出经验关联式,预测误差在-18. 04%～19. 8%间,能够很好地对双循环流化床系统中稻壳-石英砂双组份物料颗粒的循环流率进行预测。(本文来源于《热能动力工程》期刊2018年11期）
陈鸿伟,杨新,梁占伟,许文良,孙超[5]（2018）在《双循环流化床颗粒循环流率的冷态实验研究与预测》一文中研究指出在自行搭建的双循环流化床冷态实验系统上研究了鼓泡床静床层高度、颗粒平均粒径、鼓泡床流化风速、快速床总流化风速及一次风量比例等控制参数对颗粒循环流率的影响,提出了基于上述控制参数的颗粒循环流率计算关联式。结果表明:随着鼓泡床流化风速的增加,颗粒循环流率变化不明显;随着快速床中一次风量比例和总流化风速的增加,颗粒循环流率均增大,当一次风量比例和总流化风速达到一定值后,颗粒循环流率的增幅逐渐变缓;颗粒循环流率随着静床层高度的增加而增大,随颗粒平均粒径的增大而减小,且颗粒平均粒径的影响程度较大;所提出的关联式能够较好地预测颗粒循环流率。(本文来源于《动力工程学报》期刊2018年05期）
陈鸿伟,杨新,贾建东,麻哲瑞,赵振虎[6]（2018）在《双循环流化床颗粒循环流率实验研究》一文中研究指出为实现颗粒循环流率的合理控制,在自行搭建的双循环流化床系统上对鼓泡床流化风速、快速床总风速和配风比、鼓泡床静床层高度、颗粒平均粒径等控制参数对颗粒循环流率的影响进行了研究,基于附加动量算法、Levenberg-Maraquardt算法和遗传算法3种不同的权值优化算法,建立了BP神经网络优化模型,并比较了模型预测值与实际值间的误差。研究结果表明:颗粒循环流率受鼓泡床流化风速变化影响较小;颗粒循环流率随快速床一次风比、总风速和鼓泡床静床层高度的增加而增加,随颗粒平均粒径增大而减小;基于遗传算法优化的BP神经网络在对测试样本测试时平均误差为0.436 5%,标准方差为0.064 1,预测值与实验值比较吻合,为较优的BP神经网络模型。(本文来源于《热力发电》期刊2018年02期）
史洋,尹萍,陈鸿伟,郝青哲,李崇[7]（2016）在《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》一文中研究指出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。(本文来源于《太阳能学报》期刊2016年06期）
陈鸿伟,吴晶,何骏鹏,李岩[8]（2015）在《基于GA-BP对锥形布风板双流化床颗粒循环流率的预测研究》一文中研究指出为了合理地控制锥形布风板双流化床的颗粒循环流率,在自行搭建的冷态实验台上,研究了一些参数对颗粒循环流率的影响。结果显示,颗粒循环流率分别随着气化室风速、提升管风速、床料重量的增加而增加,随着颗粒粒径的增加而减小,随着锥形布风板角度的增加而增加。建立了GA-BP神经网络模型,利用预测值与实际值的最大相对误差和均方差来评价模型优劣,通过比较,找到了模型的最优参数设置,其预测结果的最大相对误差仅为0.108 7,均方差为0.002 0。(本文来源于《热力发电》期刊2015年02期）
李松,范晓旭,郭冬彦,初雷哲[9]（2014）在《生物质双循环流化床质量循环流率冷态实验研究》一文中研究指出基于生物质双循环流化床气化冷态实验,分析了静床床高、鼓泡床物料堆积高度、快速流化床一次流化风速、下返料器风速、物料粒径对生物质气化设备稳定运行的关键因素质量循环流率的影响。实验结果表明:不同运行条件对物料质量循环流率均产生较大影响。质量循环流率随静床床高增加而增大,达到一定高度后增幅明显;随鼓泡床物料堆积高度增加而减小;随快速流化床一次流化风速和下返料风速增加而增大,当料层高度较低时,两床压差波动较大,物料循环不稳定;通过对比两种不同粒径的质量循环流率发现,物料粒径越小,受气固扰动越剧烈,质量循环流率增幅加倍。(本文来源于《中国农机化学报》期刊2014年04期）
陈鸿伟,成岭[10]（2014）在《内循环流化床循环流率预测模型及试验验证》一文中研究指出提出了终端速度法和滑移系数法2种内循环流化床循环流率的计算模型,并搭建了内循环流化床试验台,利用容积测量法得到循环流率试验值。对比模型预测值和试验值,发现以滑移系数计算颗粒相速度的模型预测值与试验值较吻合。(本文来源于《热力发电》期刊2014年05期）
循环流率论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在高度为10 m循环流化床冷态试验台上,采用差压法和积料法分别测定流化床炉膛颗粒浓度分布和物料循环流率,研究不同颗粒物料、在不同气流速度炉内颗粒浓度分布特性和循环流率规律。研究表明循环流化床颗粒浓度沿炉膛高度方向呈现先急剧降低后缓慢减小的规律。对于一定的颗粒物料,炉膛气流速度(截面速度)决定了炉膛稀相区区域物料浓度和和循环流化床锅炉的固体物料循环流率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
循环流率论文参考文献
[1].杨新,陈鸿伟,许文良,刘啸东,赵争辉.基于动力学模型的双循环流化床颗粒循环流率实验研究与预测[J].太阳能学报.2019
[2].周棋,刘行磊,李维成,吴朝刚,岳鹏飞.循环流化床炉膛颗粒浓度分布和循环流率实验研究[J].东方电气评论.2019
[3].刘贤东,张扬,杨海瑞,张缦,张海.循环流化床返料阀结构对循环流率动态响应特性的影响[J].洁净煤技术.2019
[4].杨新,麻哲瑞,赵争辉,陈鸿伟.双循环流化床内稻壳-石英砂混合颗粒循环流率的实验研究与预测[J].热能动力工程.2018
[5].陈鸿伟,杨新,梁占伟,许文良,孙超.双循环流化床颗粒循环流率的冷态实验研究与预测[J].动力工程学报.2018
[6].陈鸿伟,杨新,贾建东,麻哲瑞,赵振虎.双循环流化床颗粒循环流率实验研究[J].热力发电.2018
[7].史洋,尹萍,陈鸿伟,郝青哲,李崇.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[J].太阳能学报.2016
[8].陈鸿伟,吴晶,何骏鹏,李岩.基于GA-BP对锥形布风板双流化床颗粒循环流率的预测研究[J].热力发电.2015
[9].李松,范晓旭,郭冬彦,初雷哲.生物质双循环流化床质量循环流率冷态实验研究[J].中国农机化学报.2014
[10].陈鸿伟,成岭.内循环流化床循环流率预测模型及试验验证[J].热力发电.2014
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