基于SSA-LSTM的瓦斯浓度预测模型

为了更好地捕捉瓦斯浓度的时变规律及有效信息,实现对采煤工作面瓦斯浓度的精准预测,采用麻雀搜索算法（SSA）优化长短期记忆(LSTM)网络,提出了一种基于SSA-LSTM的瓦斯浓度预测模型。采用均值替换法对原始瓦斯浓度时序数据中的缺失数据及异常数据进行处理,再进行归一化和小波阈值降噪;对比测试了SSA与灰狼优化(GWO)算法、粒子群优化（PSO）算法的性能差异,验证了SSA在寻优精度、收敛速度和适应能力等方面的优势;利用SSA的自适应性依次对LSTM的学习率、隐藏层节点个数、正则化参数等超参数进行寻优,以此来提高全局寻优能力,避免预测模型陷入局部最优;将得到的最佳超参数组合代入LSTM网络模型中,输出预测结果。将SSA-LSTM与LSTM、GWO-LSTM、PSO-LSTM瓦斯浓度预测模型进行比较,实验结果表明：基于SSA-LSTM的瓦斯浓度预测模型的均方根误差（RMSE）较LSTM,PSO-LSTM,GWO-LSTM分别减少了77.8%,58.9%,69.7%;平均绝对误差（MAE）分别减少了83.9%,37.8%,70%,采用SSA优化的LSTM预测模型相较于传统LSTM模型具有更高...     

氢气在烃类混合溶剂中高压溶解度的测定

为了研究氢气在煤液化油中的溶解规律和煤液化反应过程中的氢耗,选择煤液化油中几种代表性物质的混合组分十六烷-四氢萘、四氢萘-喹啉、十六烷-喹啉作为溶剂,利用平衡液相取样法气体溶解度测定装置,测定了氢气在上述溶剂中不同温度和压力下的溶解度数据(453.15 K～623.15 K,1 MPa～10 MPa),同时给出了氢气在这些混合溶剂体系中的溶解度规律.利用数学模型lnxH2=-a/T+6T+clnT+dlnPH2+e(式中参数可由氢气在相应溶剂中的溶解度数据关联得到)和P/N/A方法计算相关溶解度数据,发现该数学模型的计算预测值与实验值的平均绝对误差(η)在5.52%左右,而通过P/N/A方法的计算,预测值与实验值的平均绝对误差较大,这表明该数学模型在计算氢气在有机混合溶剂中的溶解度方面具有很好的应用价值.     

煤矸石充填重构土壤后多环芳烃的淋溶特征研究

以大同煤矿集团忻州窑矿煤矸石为研究对象,采用动态淋溶装置模拟煤矸石中所含多环芳烃在雨水淋溶作用下的迁移,利用化学检测手段对淋溶前后煤矸石中所含多环芳烃进行定量分析,从而找到煤矸石充填重构土壤后多环芳烃的迁移特征。研究表明,煤矸石中所含多环芳烃在雨水淋溶作用下随着埋藏时间和覆土深度的增加逐渐全部迁移到周围土壤中,其迁移数量为中分子量物质小分子量物质高分子量物质,埋藏时间较覆土深度对多环芳烃的迁移影响更占优,在覆土4a埋藏50cm时,模拟结果与实际结果最大相对误差8.8%,说明该动态淋溶模拟装置的可靠性较高。     

BP网络预测H_2在煤液化油混合组分中的溶解度

为满足煤制油工业化过程中设计和操作需要,以H_2在神华煤液化油模型组分混合溶剂中实测溶解度为基础,考察利用人工神经网络法预测H_2在该系统中溶解度的能力。结果表明,神经网络的计算精度随着循环次数的增加而提高;对于不同种类的混合溶剂,随着隐藏层个数的增加,计算值与试验值之间的相对误差呈现逐渐减小的趋势,从减小计算量的角度考虑,选定为4个隐藏层;3-4-1网络结构对于H_2在不同混合溶剂中溶解度的计算值与试验值最大相对误差为4.48%,这表明该模型能够满足H_2在该系统中溶解度的预测需要。     

煤高温快速液化过程中的单原子与双原子氢转移机理

氢转移对煤的加氢液化至关重要,理解氢转移机理对于改善煤液化过程具有重要意义。在微型反应釜中通过考察氢气的溶解、溶剂类型以及不同类型催化剂对煤高温快速液化的影响,揭示了煤高温快速液化过程中单原子氢和双原子氢的转移机理。结果表明,在以四氢萘、氢气为条件的高温快速液化过程中,主要的活性氢来源于溶剂所提供的单原子;在以四氢萘、氮气为条件的高温快速液化过程中,不同催化剂对溶剂提供单原子氢的影响不同。在以四氢萘和萘、氢气为条件的高温快速液化过程中,双原子氢基本未参与液化反应,溶解并不是其参与液化反应的主要影响因素。以萘为溶剂、氢气气氛下的高温快速液化过程中,双原子氢参与反应需要一定的时间。在以萘或四氢萘、氢气为条件的高温快速液化过程中通过加入一定量的催化剂,可以促使双原子氢快速参与反应。     

改良ADA脱硫工艺中含硫物质与ADA反应的研究

为了从微观的角度了解改良ADA脱硫机理,采用循环伏安法研究了改良ADA脱硫工艺中含硫物质与ADA的反应机理。结果表明,溶液中ADA可以直接和仿H2S吸收液中的含硫物质发生反应,该反应过程分为初始快速反应阶段(前5s内)和慢速稳定反应阶段(5s之后)。通过对慢速稳定反应阶段中含硫物质和ADA的反应动力学研究表明,仿H2S吸收液中含硫物质和ADA反应为一级反应,速率常数为0.00175s-1。     

铁系催化剂对煤高温快速液化的影响

以兖州煤为研究对象,采用微型反应釜研究了两种铁系催化剂对煤高温快速液化的影响.结果表明,担载Fe2S3的催化剂和高分散铁系催化剂对煤的热解行为影响较小;担载Fe2S3催化剂促进了氢气参与反应和煤液化产物向轻质化转化,在优秀和足量的供氢溶剂条件下,溶剂的供氢速度明显优于氢气转换的供氢速度,催化剂的作用不明显;对比添加高分散铁系催化剂并加助剂S和添加Fe2S3催化剂的煤高温快速液化,发现元素S的作用与S和主催化剂铁的结合形态有关.     

大同煤温和超临界热溶-炭化耦合转化过程研究

为了实现低阶煤的分级提质高效综合利用,以大同煤为原料,利用温和超临界热溶-炭化耦合技术对其处理,获得热溶油和高比表面积活性炭材料,采用SEM、XRD、FT-IR对活性炭进行表征,并评价其对亚甲基蓝的吸附性能。结果表明,煤的热溶率达到26. 23%,热溶残渣炭材料和大同煤炭材料的收率分别为45. 95%和46. 87%;热溶残渣炭材料最高吸附量达到1 340 mg/g,对亚甲基蓝的脱除率达到95. 7%;而大同煤炭材料最大吸附量仅为1 040 mg/g,对亚甲基蓝的脱除率为74. 3%。说明通过温和超临界热溶-炭化耦合技术不仅可得到一定数量的热溶油,热溶残渣还可在中低温条件下制备高比表面积活性炭材料,该材料对亚甲基蓝的吸附性能优于普通活性炭。     

一种新的煤直接液化方法

从煤直接液化反应机理入手,综述了在过去几十年采用“煤短时液化”的思想研究煤直接液化机理的成果,以及以该思想为基础开发的“煤的高温短时液化”工艺.在上述2种研究成果的基础上,提出了一种新的煤直接液化方法,即“煤的高温快速液化”,并列出了相关实验室实验成果,这些结果将对工业化装置的开发产生深远的影响.     

氢气在煤液化初始高活性阶段的作用机理

采用GJ-2型共振搅拌反应釜,首先研究了一定条件下煤液化转化率随时间的变化关系.结果表明,煤液化反应过程中存在着初始高活性反应阶段,而且煤在该阶段完成了绝大部分液化反应;接着研究了氢气在煤液化初始高活性阶段的作用机理.结果如下:1)在无催化液化条件下,氢气在煤液化初始高活性阶段几乎不参与煤液化反应;2)煤液化初始高活性阶段氢气能够快速溶解于煤液化溶剂中,因此氢气的溶解过程不是其未有效参与煤液化反应的主要原因;3)在煤液化初始高活性阶段添加高分散性铁系催化剂和助剂硫,氢气在催化剂作用下参与了煤液化反应,进而使液化总转化率提高7%以上.