不同影响因素对煤焦气化特性的影响

为了消除内、外扩散对煤焦气化反应的影响,通过热重分析仪进行了3种煤焦的气化反应实验,气化剂为CO2.研究了焦样粒径大小、焦样质量和气化剂流量对气化反应的影响,最终确定消除内、外扩散时的实验条件.此外还研究了气化温度对煤焦气化过程的影响.根据实验结果选取了3种动力学模型进行拟合,选取最适合描述气化反应的模型.结果表明:煤焦粒径对气化反应没有影响;随着煤焦质量减少,煤焦气化活性增加,但煤焦质量降低至一定值后气化活性不再变化;随着CO2流量增加,煤焦气化活性增加,但CO2流量增加至一定值后气化活性不再变化.混合反应模型最适合描述煤焦的气化反应过程.     

CaO及灰分对煤焦CO2气化特性的影响

煤气化是煤炭清洁利用的有效技术之一.通过添加催化剂可以提高气化反应活性.在自行搭建的热重实验台上研究了CaO作为催化剂对原煤热解过程的影响.此外还通过脱灰法研究了煤中灰分对气化过程的影响.结果表明:CaO对煤焦热解过程有影响,热解前添加催化剂所得焦样比热解后添加的气化反应活性更高;煤中灰分对气化过程有影响,不同煤种灰分的影响有区别.     

基于半监督学习的新能源运行错误数据辨识系统

为增强系统主机对于新能源运行错误数据的准确辨别能力，避免数据信息错误分拣，设计了基于半监督学习的新能源运行错误数据辨识系统。借助PT-LAB处理平台，平衡数据分辨模块与运行指令分析模块间的新能源运行错误数据传输关系，实现辨识系统的硬件运行环境搭建。根据半监督支持向量取值结果，求解UCI学习参数的计算数值，并根据参数向量之间的实时映射关系，确定数据库E-R图的连接形式，完成辨识系统的软件运行环境搭建。结合相关硬件设备结构，实现基于半监督学习的新能源运行错误数据辨识系统设计。对比实验结果表明，在半监督学习算法的影响下，系统主机对于待传输新能源运行错误数据的提取准确度超过了90.0%，能够较好地解决数据信息的错误分拣问题。