基于网格搜索和支持向量机的灰熔点预测

为了预测混煤的灰熔点,采用支持向量机建立煤灰软化温度模型,模型将煤的灰成分作为输入量,煤的软化温度作为输出量,利用网格搜索寻优方法对支持向量机(SVM)模型的参数进行了优化,在设定的不同精度下分别获得模型的最优参数,利用优化后的模型对单煤和混煤的灰熔点进行了预测,并将不同精度下的预测结果与实验结果进行对比.煤灰软化温度模型设定精度为0.01时,单煤样本预测相对误差最小,其最大相对误差和平均相对误差分别为3.00%和0.48%;运用此模型对混煤预测的最大相对误差和平均相对误差分别为1.74%和0.62%.预测结果表明,经网格搜索优化后的支持向量机模型对煤灰熔点预测较精确.     

神经网络在配煤系统中的应用研究

针对煤炭系统配煤流程中混煤特性与组成单煤之间并非简单的加权关系,而是具有强烈的非线性特征,对其采用神经网络控制方法加以数学描述,得到了配煤数学模型及相关的知识库,这种控制有效地实现了配煤系统的生产过程的控制要求.     

利用MATLAB软件解决实际配煤问题

根据朝阳发电厂的实际情况,在随机规划学的基础之上,建立电厂优化配煤的多目标机会约束数学模型.在模型中燃煤的煤质特性包括发热量、挥发分、灰分、水分、灰的熔融特性温度和硫分等均被认为符合正态分布规律的随机变量.利用MATLAB6.5软件进行编程计算动力配煤的各单煤的配比,在配煤的性能发挥和经济性等多方面考虑,最后得出符合朝阳发电厂锅炉燃用指标的动力配煤.论证了该技术的可行性和经济性.     

两种煤配煤降低淮南煤高灰熔融性温度的研究

通过两两配煤的方法,对高灰熔融性淮南煤与4种灰熔融性温度较低煤进行配加,可以显著降低淮南煤的高灰熔融性温度,基本符合Texaco气化炉液态排渣要求。配煤灰熔融性温度的变化不是两种单煤灰熔融性温度简单的加和关系,而是非线形的关系,这与灰熔融过程中结晶矿物形成的种类不同有关。通过X-衍射分析,初步探讨灰熔融性机理。     

优化配煤专家系统的研究及应用

对配煤燃烧进行了大量的实验分析和理论研究,验证了混煤特性与组成单煤之间并非是简单的加权关系,而是具有强烈的非线性特征,这种特征可以综合运用神经网络、模糊数学等现代数学方法加以满意地描述,并在此基础上成功地开发了优化配煤专家系统．     

神华配煤孔隙分形对燃烧特性的影响

利用氮气吸附仪、沉降炉、扫描电镜(SEM)和X-射线能谱仪(EDS)研究了动力配煤的孔隙分形结构对着火和燃烧特性的影响.对神华煤分别与准格尔煤和澳洲煤组成的配煤研究表明,配煤孔隙分形维数随单煤比例呈现出单调变化规律,并且与比表面积和比孔容积的变化规律基本一致.当神华配煤的分形维数由2.451增加到2.482和2.532时,着火温度由783 ℃降低到587 ℃和462 ℃,飞灰中碳的质量分数由3.62%减少到2.83%和1.83%,说明配煤的分形维数越大则越容易着火和燃尽.随着准格尔煤比例增加和神华煤比例减少,燃烧渣样中硅铝质量比减小且灰熔点提高,导致配煤的结渣程度明显减轻.     

基于广义回归神经网络与遗传算法的煤灰熔点优化

考虑固态和液态排渣锅炉对煤灰熔点的不同要求，采用广义回归神经网络建立了煤灰软化温
度模型。神经网络的输入变量为7个，即煤灰中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、TiO2、Na2O & K2O的质
量分数。以煤灰软化温度作为目标函数，采用遗传算法寻优计算获得当煤灰软化温度最高和最低时煤灰中
氧化物的组成。广义回归神经网络仅需30个训练样本，最大和平均相对误差分别为21.8%和1.55%。优化结
果表明，掺烧高钙煤或者向燃煤中添加石灰石等富含Ca的原料可以降低煤灰熔点；而增加Al2O3的质量分
数可以提高煤灰熔点。     

动力配煤主要煤质指标可加性的研究

针对配煤煤质指标可加性的争论,从理论上探讨了动力配煤煤质指标的可加性,并用数理统计的方法进行了论证,得出动力配煤的灰分、水分、硫分、挥发分、发热量等主要煤质指标的分析基指标具有线性可加性的重要结论,为动力配煤提供了理论基础。     

利用XRD分析高温下淮南煤灰矿物质变化

利用X射线衍射分析四种淮南煤在不同温度下煤灰矿物组成变化。结果表明：淮南煤中主要晶体矿物有高岭石、石英、方解石、黄铁矿等,高岭石类矿物含量越高,煤灰熔点越高;方解石和黄铁矿含量越高,煤灰熔点越低。煤灰中主要晶体矿物有石英、硬石膏、赤铁矿等,硬石膏和赤铁矿含量越大煤灰熔点越低。随着温度的升高,煤灰中石英、硬石膏、赤铁矿等结晶矿物含量逐渐减少,生成新的矿物质,莫来石的生成是导致淮南煤灰熔点高的主要原因,钙长石起到降低煤灰灰熔点的作用。     

广义回归神经网络在煤灰熔点预测中的应用

为了提高估算煤灰熔点的精度,采用广义回归神经网络(GRNN)对求解煤灰熔点问题进行了建模.将煤灰组分作为网络输入,煤灰软化温度作为网络输出,采用实验数据训练网络,训练完成的网络作为模型预测煤灰熔点.仿真结果表明,GRNN的预测值与实验值的最大相对误差为2.81%,而反向传播神经网络(BPNN)预测煤灰熔点的相对误差为3.62%.由于GRNN可应用于小样本问题的学习,GRNN比BPNN对煤灰熔点具有更好的预测和泛化能力.GRNN具有设计简单与收敛快的优点,并提高了实时处理与反映最新运行工况参数的预测能力.     

煤炭企业动力配煤方案优化方法研究

利用最优化理论及相关的数学知识,对动力配煤方案优化方法进行了创新性研究,提出了适合于煤炭企业常规动力配煤的多目标规划的优化计算方法,研制了配煤软件,丰富了动力配煤理论,增加动力配煤过程中的适用性,为煤炭企业动力配煤提供了行之有效的科学手段和决策依据.     

低阶烟煤结构组成与工艺特性的差异性研究

基于低灰低硫的低阶烟煤用于配煤炼焦工业生产,对比研究了几种低阶烟煤(长焰煤与气煤)的结构组成与工艺特性的差异,结果表明长焰煤的氧及酸性官能团含量明显较高,该类煤及其显微组分均没有粘结性,对粘结性煤具有较强的降粘作用;尽管长焰煤与气煤及其抽提物、萃余物波谱特征具有一定的相似性,但结构参数存在差异。     

TGA-DTA-DSC联用对秸秆与煤混烧灰化行为的研究

运用TGA-DTA-DSC联合技术研究了生物质与煤不同掺混比例下的燃烧特性、灰热解特性。通过对热重分析仪运行进行四段式设置,实现了安全燃烧和灰热解的连续进行。实验结果表明,秸秆与煤掺混后燃烧特性得到改善,并且在低于20％掺煤比时表现出脱灰效应,而40％掺煤比的混烧则表现出增灰效应;灰的高温热解过程随掺混比的变化规律分为两类,低掺混比混烧灰中无机物间的耦合反应加剧了脱灰效应,而掺煤40％的混烧灰中耦合反应加剧了增灰效应。这些反应与灰中含氯组分／CaS0。／CaCO。的质量分数有关。低掺煤比对混烧电厂解决积灰具有明显的优势,可指导生物质与煤掺混燃烧灰化行为的研究和灰问题的解决。     

动力配煤在燃煤电厂的应用前景

从节能、环保等方面阐述了动力配煤在洁净煤技术中的重要地位,指出发展动力配煤是节约能源和减少污染的重要途径,探讨了动力配煤的研究现状,并提出了动力配煤的发展方向和技术。     

动力配煤研究

动力配煤是国内近年来大力推广的节煤节能技术，本文在单种动力煤和配合动力煤常规分析和热重分析的基础上，讨论并首次提出了适合于常规动力配煤的综合质量指标和动力配煤的最优化计算方法。不仅丰富了动力配煤理论，增加配煤过程的适用性，而且降低了动力配煤成本，使配煤取得最大经济效益．     

弱还原性气氛条件下CaO对高灰熔点煤灰熔融性影响的研究

选取CaO为助熔剂,分别与2种煤灰样进行不同比例的混合,在弱还原性气氛条件下对煤灰熔融性进行研究.结果表明,CaO作为助熔剂可有效降低煤灰熔融温度.这是由于助熔剂的加入改变了煤灰化学成分中的酸性氧化物与碱性氧化物的比例,以及煤中矿物质在高温下与CaO发生反应最终形成低熔点共熔物,从而使得煤灰熔融温度下降.     

掺烧高炉煤气对锅炉传热特性影响的研究

为了提高某300 MW电站中高炉煤气的掺烧比例,在混合燃料燃烧的热力计算方法的基础上,分别计算了不同煤种在不同高炉煤气掺烧比例时对理论燃烧温度、炉膛出口烟温、飞灰浓度、排烟温度、锅炉效率等方面的影响。计算结果表明,随着高炉煤气掺烧比例的增加,锅炉效率下降,排烟温度升高。当燃烧煤种1高炉煤气掺烧比例为20%时,排烟温度升高38℃,锅炉效率下降2.76%;当燃烧高灰份的煤种2高炉煤气掺烧比例为20%时,排烟温度升高45℃,锅炉效率下降3.49%。