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燃煤锅炉燃烧运行调整的主要方法是基于尾部烟道参数的负反馈调节法,为解决该方法调节灵敏度低、精度差且滞后严重的问题,利用Fluent数值模拟计算得到炉膛内部温度分布,并通过现场热态实验数据对模拟结果进行验证;结合BP神经网络算法搭建燃烧区域温度预测模型,根据预测结果绘制炉内燃烧区域温度分布云图,实现运行参数改变时炉膛燃烧区域温度分布快速、高精度及可视化预测。结果表明:该预测模型基于对已知工况模拟结果的训练,能够对未知工况温度场进行准确预测,预测结果相对偏差为4.11%。 相似文献
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为了研究煤粉燃烧过程中挥发分释放与焦炭燃烧之间存在竞争/协同关系,基于煤粉颗粒物理模型,结合能量守恒与质量守恒方程,在利用随机孔模型处理煤粉燃烧的同时,采用化学反应模型计算挥发分释放与焦炭燃烧过程,联立NO生成与还原模型,并考虑各模型之间的相互耦合作用,建立一个集成多种模型优势的煤粉恒温燃烧数值模型,实现煤粉恒温燃烧过程中NO生成特性的准确预测。结果表明:计算结果与实验结果误差较小,拟合R~2接近于1,相同自由度下,计算F值小于查表F值;多模型耦合预测方法能够有效、准确地预测煤粉恒温燃烧过程中NO的释放特性,且泛化能力强。 相似文献
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