褐煤热解平行反应动力学模型研究

采用热重分析方法对海拉尔和霍林河褐煤进行了等速升温热解实验研究.在无需预定子反应活化能分布和转化率的前提下,建立了新的热解平行反应模型,并利用所得到的热解实验数据,通过计算获得了褐煤热解动力学模型参数.模型中各子反应的活化能E主要分布在100-500 kJ/mol之间,而指前因子A主要在107到1026s-1之间,E与InA表现出了很好的线性关系,说明所建模型具有很好的动力学补偿效应.利用该热解动力学模型对两种褐煤的热解过程进行了预测,结果表明,该模型可实现热解中失重速率以及剩余质量曲线的准确预测,最大平均偏差均分别小于9.12%和0.73%.采用该模型对不同煤与实验条件下的热解过程进行了预测,结果均符合较好,表明该模型具有较宽的适用范围.     

煤热解特性及热解反应动力学研究

采用热分析法对煤热分解特性进行了热重分析研究,探讨了粒径和升温速率对煤热解失重过程的影响。研究指出,当粒径小于0.25mm时,磨煤过程中煤岩组分富集对热解的影响会大于传热传质对热解的影响。根据试验数据建立了热解动力学模型,分别用积分法和微分法对热解动力学参数求解,得到煤的热解反应级数为3,热解反应动力学参数的计算结果能真实地反映煤的热解情况。     

生活垃圾典型组分的等温热解特性研究

通过自行设计的能进行大物量热重分析的实验装置,对垃圾典型组分(纸屑、木屑、织物、塑料、橡胶和厨余)及其模化组合的快速热解特性进行了实验研究。列出了单组分热解实验部分的实验结果,并同程序升温热解的实验结果进行比较,得出它们的异同之处。     

城市生活垃圾典型可燃组分热解气化动力学参数的实验研究

对成都市生活垃圾中典型可燃组分进行热解气化特性试验,根据TG、DTG曲线描述了各组分的热解气化特性,并阐释各组分在反应温度区间内影响失重的原因。通过所选取的反应机理函数拟合实验结果得出了反应动力学参数,并将试验结果与计算值比较,结果表明各组分有较好的符合性,本文中所选取的反应模型能够准确描述热解气化动力学过程,所获得的热解气化动力学参数能为后续研究提供参考。     

混煤热解特性的热重实验研究

利用热分析法对混煤的热解特性进行实验研究和相应的动力学分析.通过混煤煤质特性分析发现混煤的元素分析、工业分析及发热量等指标基本上可由相应的单煤特性指标加权平均计算.热重实验结果表明,混煤的热解特性介于参与混配的单煤之间,但并不是单煤特性的简单线性叠加;混煤热解中水分析出单煤保持各自的独立性,挥发分的析出具有交互作用.混煤热解反应的活化能均小于单煤活化能加权平均的结果,且动力学参数之间存在动力学补偿效应.     

污泥与生物质秸秆共热解实验研究

为了使农林废弃物和污泥两者潜在的能量最大化利用,对两种污泥(城市工业污泥、造纸污泥)以及一种典型生物质秸秆开展了共热解的实验研究.研究结果表明,添加生物质可有效改善污泥热解特性;生物质秸秆与污泥热解特性存在显著差异,在共热解过程中组分样品之间存在复杂的交互影响,各特性参数呈现非线性变化规律.工业污泥掺混秸秆时,随着秸秆...     

生活垃圾典型可燃组分的热解产气特性

在接近实际生活垃圾热解处理工况的升温条件下,对垃圾中典型可燃组分如橡胶、塑料、竹木、废纸进行了热解产气特性的研究.结果显示,4种物料的热解过程存在较大的差异,塑料在热解过程中存在很强的吸热效应,致使其升温速率明显下降;塑料、橡胶热解的可燃产气以甲烷、乙烯为主,而废纸、竹木则以一氧化碳为主;各物料的产气速率及产气总量受其挥发分含量、氧含量及气相分解速率的影响.     

王草的热解与燃烧特性实验研究

采用热重分析仪以10、20、30℃／min的温升速率对王草进行了热解特性实验,以20℃／min的温升速率进行了燃烧特性实验,得到热解与燃烧的特性参数。通过动力学分析得到热解与燃烧的活化能等动力学参数。研究结果表明, 王草的热解过程可分为3个阶段:预热干燥阶段、挥发分析出阶段、碳化阶段,热解失重主要发生在挥发分析出阶段。随着温升速率的上升,王草各热解特征温度都有所升高。王草燃烧曲线有2个明显的失重过程,存在二次着火现象。王草燃烧差热(DTA)曲线后面放热峰明显大于前面的放热峰, 表明固定碳燃烧放热量大于挥发分燃烧放热量。实验结果可以为王草的能源化利用提供指导。     

PVC、PS与浒苔共热解过程分析及动力学研究

为了更好地处置废塑料中主要典型组分聚氯乙烯（PVC）与聚苯乙烯（PS），将其与浒苔在氮气气氛中进行了共热解研究。结果表明:提高升温速率，可以使主要热解温度区间朝着高温区移动，热解速度变大；随着浒苔质量分数的增加，PVC与浒苔共热解主要热解温度区间朝着低温区移动，PS与浒苔共热解主要热解温度区间朝着高温区移动；PVC与浒苔共热解具有较好的协同作用，PVC质量分数为75%时，相对值可达34.5%；PS与浒苔共热解具有一定的抑制作用，PS质量分数为50%时，其协同作用相对值可达28%；动力学分析表明，一级动力学模型可以很好地描述二者的共热解过程，二者存在动力学补偿效应。     

混煤热解反应动力学特性研究

利用热天平试验测试数据，采用Coats-Redfern积分方法求解无烟煤和烟煤不同比例混煤的热解动力学参数。在整个活泼热解阶段，无烟煤和烟煤的活化能与其热解反应性的对应关系发生了歧变，无烟煤具有较低的活化能，而烟煤具有较高的活化能。煤的热解机制在不同的反应阶段是变化的，通过热分析手段所得的动力学参数反映的是整个热解区域的平均值。对混煤热解进行分段拟合处理的结果表明，混煤在低温段热解机制为一维扩散模型；中、高温度段热解机制为3级化学反应模型。研究结果表明不能仅从活化能数据判断无烟煤和烟煤混煤热解反应性的高低。     

基于改进BP神经网络的建筑用电量预测

在建立城市层面的建筑用电量预测模型时,对BP神经网络结构及其训练算法进行了研究。针对常规BP网络算法收敛速度慢、易陷入局部最小点的缺点,采用了具有较快收敛速度及稳定性的L-M算法进行了改进,建立了基于改进BP神经网络的建筑预测模型。最后通过上海市某栋公共建筑原始用电能耗统计数据作为样本对该预测模型进行了验证,验证结果表明,基于改进BP神经网络的预测模型适合建筑的用电量预测。     

基于人工神经网络水性涂料电脑配色(英文)

本文提出了一种基于多层BP人工神经网络的水性涂料电脑配色方法。实验表明,BP神经网络模型经训练后能够较好地反映水性涂料反射样本色度参数空间到配方参数空间的非线性映射关系。     

基于BP与RBF级联神经网络的日负荷预测

在采用分段预测方法的基础上,利用小规模BP(back propagation)神经网络学习时间短和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络自身训练速度快的优点,提出了基于BP和RBF网络的级联神经网络日负荷预测模型,将影响日负荷变化的非负荷因素(气象、日类型等)与历史负荷因素分别加入BP和RBF网络中分开考虑,进一步简化了预测模型。计算实例表明,该模型较一般级联神经网络模型收敛更快速、高效,预测精度有了很大提高。     

小波神经网络预测电价的新改进

预测市场边际电价对于电力市场的参与者有十分重要的意义.该文首先分析了BP神经网络在电价预测方面的优劣势,然后基于小波分析,即用母小波取代Sigmoid函数建立了小波神经网络的电价预测模型,并用遗传算法优化神经网络的拓扑结构和各权重系数,从而避免BP神经网络的预测电价陷入局部极小值.实际计算表明,改进后的预测模型有效地提...     

基于径向基函数神经网络的开关磁阻电机建模

基于径向基函数神经网络的局部逼近理论 ,利用高斯基函数 ,在分析测量数据和开关磁阻电机非线性磁特性的基础上 ,建立了开关磁阻电机的模型。通过与样机实测数据比较 ,验证了模型的有效性。与传统的局部线性化方法及BP神经网络比较 ,本文所建模型有更好的泛化能力和更快的速度 ,比较准确地反映了开关磁阻电机的磁特性 ,这对于开关磁阻电机的实时在线控制具有重要意义     

基于神经网络的生活垃圾低位热值计算模型的研究与应用

新能源利用是国家能源战略的重要组成部分,垃圾焚烧发电将在新能源中扮演重要的角色。生活垃圾低位热值不但是垃圾处理方式选择的重要参考指标,也是垃圾焚烧电厂设计的重要依据。介绍了基于BP（back propagation）神经网络建立的生活垃圾低位热值计算模型,该模型通过对以往热值计算实例进行学习,能自动从实例中提取生活垃圾热值计算的方法,给出不同物理成分的垃圾低位热值大小。最后,用该模型对3 个城市的垃圾低位热值进行计算,并与理论计算结果和实验室测量结果对比,可以得知本计算模型可以较好地计算垃圾低位热值,具有一定的工程应用意义。     

基于优化BP神经网络的开关磁阻电机定子电阻辨识方法

为解决直接转矩控制下的开关磁阻电机低速运行时磁链计算受电阻变化影响比较大的问题,详细观察分析了电阻对于相电流的影响,通过比对电阻可调的电机模型与实际的电机模型的输出电流,提出了一种基于优化BP神经网络的电阻辨识器。优化BP网络数学理论,结构简单,学习算法清晰明白,基于该网络的算法能够对变化的定子电阻进行辨识。将该方法置于Simulink控制系统上进行仿真,同时比较有无电阻辨识器前后仿真波形。试验表明,该电阻辨识方法可以提高开关磁阻电机低速运行时系统性能。     

基于盲数和神经网络的电价预测模型

利用盲数理论结合经典电价预测方法,在有限的历史电价、负荷及其他相关数据的基础上对电价进行准确预测。首先提出了基于盲数和神经网络市场出清电价预测模型,利用BP神经网络对历史数据进行训练学习,在得到网络学习权重后,结合盲数理论,引用盲数代替实数进行价格预测。算例结果表明,模型消除不确定性因素对预测结果的影响,实际历史电价都很好地落在了预测结果最大置信度的置信区间中,较好地完成了预测任务,证实了设计的可行性和模型的可靠性。     

基于神经网络的水轮发电机组的建模分析

水轮发电机组是一个具有非线性的复杂受控对象。本文分别采用BP和RBF神经网络模型对水轮发电机组进行动态建模，经MATIAB仿真实验，结果表明用神经网络可方便的建立非线性系统的模型。通过分析比较两种网络动态建模方法，可知采用RBF网络进行建模相对采用BP网络具有明显的优点，RBF所用的学习时间和所用到的神经元个数大大减少，在某种程度上克服了BP网络的训练时间长、训练不完全和容易到达局部极小的缺陷。     

BP神经网络在三相桥式全控整流电路故障诊断中的应用

针对电力电子技术中三相桥式全控整流电路中晶闸管的故障问题提出了基于BP神经网络故障诊断的方法。借助Matlab仿真软件建立了三相桥式全控整流电路的仿真模型。通过仿真试验提取出用于BP神经网络训练的学习样本,并确定出用于不同类故障的三层的BP神经网络结构。仿真结果表明了该方法的有效性。