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随着我国经济的飞速发展,作为重要基础材料的水泥产品需求量极大且趋于稳定。水泥生产过程中的NOx排放与燃煤火电厂和汽车尾气产生的NOx排放已成为空气污染的主要来源,而分解炉是降低水泥生产工艺中NOx排放的有效设备。笔者在引入高温烟气的模拟分解炉内进行空气分级燃烧试验,研究配风位置、配风比例以及石灰石/煤比例对分解炉内燃烧和NOx排放特性的影响规律。试验稳定过程中,高温烟气发生装置的给煤量和配风量保持不变。此时,高温烟气发生装置的时间平均温度为911℃,其产生的高温烟气温度稳定在750℃左右,高温烟气中NOx主要以NO和N2O的形式存在,其浓度分别为261.49×10^-6和12.96×10^-6。该股高温烟气将模拟实际回转窑产生的烟气进入分解炉内。在分解炉的上部区域(距离顶部0~2 000 mm区域)的温度为800~1 000℃,与实际分解炉运行温度一致,排放烟气中NOx主要以NO和N2O形式存在。随着中间配风位置的下移,煤粉燃烧放热区域下移,而顶部区域的石灰石吸热量变化较小,则原有热量平衡被打破且原有吸热量高于现有放热量,导致顶部区域内燃烧温度降低。此时,还原气氛中煤粉燃烧和石灰石分解反应时间均变长,导致NOx的还原反应更加充分。但石灰石分解产生的氧化钙(CaO)作为中间产物会促进NO的生成反应,其反应时间增加也促进了NO的生成;另一方面,石灰石作为催化剂参与焦炭和挥发分还原NO的反应过程,分解炉顶部区域的温度下降使得该还原反应变弱。综上,NO的最终排放浓度是以上反应的综合结果。随着配风位置的下移,该变化对NO的生成作用更加明显,故NO的排放浓度逐渐升高。当一级风量与二级风量的配风比例降低时,分解炉上部区域的煤粉燃烧份额减少和石灰石分解量降低,而分解炉下部区域的煤粉燃烧份额增加和未分解的石灰石份额增加,但石灰石的吸热增加量高于燃烧增加份额的放热量,因此分解炉内整体温度均降低。分解炉内NO浓度是由石灰石催化的氧化过程和还原过程综合决定的。一级风量变小时,尾部CO浓度随之增加,烟气中NO浓度呈现降低的趋势。当石灰石/煤比例增加时,分解炉内沿程温度逐渐下降。随着石灰石给粉量增加,分解炉内石灰石受热分解产生的CaO浓度增加,CaO催化NO还原反应更剧烈,从而NO浓度逐渐降低。而石灰石给粉量增加和分解炉温度降低的过程导致尾部的CO浓度升高。 相似文献
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连续纤维增强氮化物陶瓷基复合材料是耐高温透波材料的主要发展方向,纤维是目前制约耐高温透波复合材料发展的关键,而SiBN陶瓷纤维是一种兼具耐高温、透波、承载的新型陶瓷纤维。以聚硅氮烷为陶瓷先驱体,以SiBN连续陶瓷纤维为增强体,采用先驱体浸渍-裂解法制备了SiBN陶瓷纤维增强SiBN陶瓷基复合材料,研究了复合材料的热膨胀特性、力学性能、断裂模式以及微观结构。结果表明:SiBN陶瓷纤维增强SiBN陶瓷基复合材料呈现明显的脆性断裂特征,复合材料的弯曲强度和拉伸强度分别为88.52 MPa和6.6 MPa,纤维的力学性能仍有待于提高。 相似文献
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通过流化床反应器模拟水泥分解炉高CaO/CO_2环境,并结合分子动力学广义梯度密度泛函理论,研究了CaO对CO还原NO的催化特性和CO_2促使CaO催化失效规律。在900℃、体积分数15%CO_2下,CaO催化作用可使NO脱除效率提高18%左右。在900℃时,当CO_2体积分数由5%升至30%,CO对NO还原率由97.0%降低到23.4%,且随反应时间增长CaO对CO还原NO的催化作用不断减弱。基于广义梯度密度泛函理论计算,CO_2,CO,NO在CaO表面活性位点的吸附能依次为CO_2(-1.869 eV)>NO(-0.781 eV)>CO(-0.669 eV),随着CO_2体积分数升高或反应时间增长,吸附在CaO表面的CO和NO减少,高体积分数CO_2促使CaO催化作用失效。CO还原NO的反应势垒(10.84 eV)大于CaO表面CO还原NO反应势垒(2.06 eV),CaO易催化CO还原NO。 相似文献
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以CO2跨临界循环冷热联供系统为研究对象,通过理论计算分析了传热窄点温差约束下系统供热温度、供冷温度、制热系数(COPh)和制冷系数(COPc)随压缩机排气压强、气体冷却器出口工质温度和蒸发温度的变化规律。结果表明:供热温度随压缩机排气压强和气体冷却器出口工质温度的提高而升高,随蒸发温度的提高而降低;供冷温度只随蒸发温度变化;COPh和COPc随气体冷却器出口工质温度的提高而减小,随蒸发温度的提高而增大;当气体冷却器出口工质温度为30~40 ℃时,随压缩机排气压强的增大,COP减小,当气体冷却器出口工质温度为45 ℃时,COP先增大后减小;在考察工况下,当蒸发温度为-25 ℃、气体冷却器出口温度为45 ℃时,循环系统在压缩机排气压强为14 MPa可以达到最大供热温度120.65 ℃、最低供冷温度-15 ℃,此时系统COP为2.94。 相似文献
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高精准度气动力测量是激波风洞试验中的关键技术。在开展测力试验时,测力系统在风洞流场起动瞬间的冲击激励下产生振动,但振动信号无法在较短的有效试验时间内快速衰减,导致天平输出信号中耦合了惯性干扰。基于深度学习技术,对激波风洞天平信号在频域内开展数据处理,并针对动态信号的频域特征进行卷积神经网络建模分析,旨在消除测力信号中的惯性干扰。在频域模型训练样本和验证样本的结果分析中,天平信号的大幅惯性振动干扰被消除,达到预期的结果,验证频域建模分析方法的有效性和可靠性。此外,对处理结果进行误差分析,进一步验证该方法在激波风洞天平数据处理中具有较好的工程应用价值。 相似文献
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