排序方式: 共有22条查询结果,搜索用时 906 毫秒
1.
2.
固体废弃物热解产物的参数群神经网络预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
运用因次分析、相似准则和BP神经网络理论建立了固体废弃物热解的参数群预测模型。以不同实验工况下的固体废弃物的实验数据对神经网络进行了训练,通过仿真模拟得到了较好的预测效果。参数群可以很好的反映物料特性、运行特性和热解装置特性对热解产物的影响,本文提出的参数群神经网络模型对固体废弃物热解产物的预测是有效的,随着热解试验装置和取样分析仪器的改进和提高,采用更多的和更高精度的实验数据对网络训练时,将会使网络的预测能力大幅提高。 相似文献
3.
4.
在自行设计的实验室规模的热重分析装置上进行了较大物料量(15.g左右)的热重实验,研究了几种典型电子垃圾组分(电线、键盘和废电路板)的热解行为和特性,热解过程采用氮气作载气,升温速率为20.K/min,热解终温为1,073,K.所得实验结果同常规热重分析仪(微热重)的实验结果进行比较,发现大物料量热重相对于微热重存在热滞后效应.此外,采用最概然机理函数选择法,提出了各种电子垃圾组分(电线、键盘和废电路板)微热重和大物料量热重热解的机理函数,分析获得了电线、键盘和废电路板不同热解方式下的表观活化能E和指前因子A. 相似文献
5.
固体废弃物气化处理半经验模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对固体废弃物的气化处理半经验模型进行了研究.根据固体废弃物气化处理的特点,提出了以质量方程和能量方程为基础的气化处理模型.运用相似理论和因次分析方法建立了固体废弃物气化产气成分的浓度预测公式,建立了气化过程的准则数半经验预测模型.对不同实验工况下的固体废弃物的实验数据进行回归分析,拟合得到了较好的预测效果,回归误差和预测误差均较小.为建立固体废弃物气化模型进行了积极的探索. 相似文献
6.
7.
在自行设计的固定床气化炉实验台上开展序批式进料模式的生物质(白松木屑)高温气化实验研究,重点考察反应温度、水蒸气流率以及物料粒径等不同工况条件对生物质气化产气特性的影响,实验结果表明,在800~950℃的范围内,每千克白松木屑的氢产率为21.91~71.63g H2。不同水蒸气流率下H2平均浓度变化不大,CO平均浓度随水蒸气流率的增加略有增大,气体平均热值在11.87~12.04kJ/m3内变化。实验条件下水蒸气流率为20.2g/min时的氢气产率最大。随着生物质给料粒径的减小,气体产率和气化效率均减小。 相似文献
8.
9.
介绍了生物质气化重整的研究发展现状,主要包括催化气化重整和高温介质气化技术。总结了催化气化重整过程中催化剂的研究情况,归纳了催化剂的作用,重点介绍了天然矿石催化剂、镍基催化剂和贵金属催化剂在生物质气化重整中的应用,并分析了生物质气化催化重整方法在工业应用中存在催化剂易失活的生物技术难点。此外,还介绍了当前出现的生物质高温介质气化技术,包括高温空气气化技术和高温水蒸气气化技术,阐明了其研究重点以及未来发展方向。 相似文献
10.
采用热解方法回收油泥中原油 总被引:2,自引:0,他引:2
摘要: 应用热天平和管式热解炉对油泥的热解行为进行实验研究。考察了不同升温速率对油泥热解的影响和不同热解终温对油泥各热解产物分布的影响,求解了油泥热解的动力学参数,并采用元素分析、FT-IR和1H NMR对油泥热解产物进行了分析。结果表明,随着升温速率的加快,油泥的热失重曲线向高温侧偏移,反应活化能和指前因子也随之增大。油泥最宜热解终温为823K,此时热解油产率达40.36%,所含原油的回收率达83.46%。所得热解油的化学组成与柴油相似,可以回收利用。油泥热解残渣为黑色粉体,残油量为0.0662%,达到国家标准对农用土壤含油量的规定(<0.3%)。 相似文献