双循环流化床颗粒循环流率试验与BP神经网络预测 被引量：22

1

作者 陈鸿伟 刘焕志 +3 位作者 李晓伟 高建强 危日光 史洋 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第32期25-29,共5页

双循环流化床生物质气化装置稳定运行的关键是合理控制颗粒循环流率。在双循环流化床冷态试验台上就鼓泡床风速、提升管风速、静床高和物料平均粒径几方面因素对颗粒循环流率的影响进行了系统的试验研究,并建立了加入动量的BP神经网络... 双循环流化床生物质气化装置稳定运行的关键是合理控制颗粒循环流率。在双循环流化床冷态试验台上就鼓泡床风速、提升管风速、静床高和物料平均粒径几方面因素对颗粒循环流率的影响进行了系统的试验研究,并建立了加入动量的BP神经网络预测模型,对双循环流化床颗粒循环流率进行了有效模拟并得到了预测结果。定义了平均偏离度来评价模型预测值相对于试验值的平均偏离情况,通过对比分析试验数据与神经网络模型预测值,表明测试样本神经网络模型预测值相对于试验值偏差不超过0.8 kg·m-2·s-1,相对误差在±8%以内,平均偏离度仅为3.56%。结果表明建立的神经网络模型具有较好的预测效果。 展开更多

关键词 双循环流化床 提升管 鼓泡床 颗粒循环流率 BP神经网络

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双循环流化床颗粒循环流率的冷态实验研究与预测 被引量：3

2

作者 陈鸿伟 杨新 +2 位作者 梁占伟 许文良 孙超 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期347-352,373,共7页

在自行搭建的双循环流化床冷态实验系统上研究了鼓泡床静床层高度、颗粒平均粒径、鼓泡床流化风速、快速床总流化风速及一次风量比例等控制参数对颗粒循环流率的影响,提出了基于上述控制参数的颗粒循环流率计算关联式。结果表明:随着鼓... 在自行搭建的双循环流化床冷态实验系统上研究了鼓泡床静床层高度、颗粒平均粒径、鼓泡床流化风速、快速床总流化风速及一次风量比例等控制参数对颗粒循环流率的影响,提出了基于上述控制参数的颗粒循环流率计算关联式。结果表明:随着鼓泡床流化风速的增加,颗粒循环流率变化不明显;随着快速床中一次风量比例和总流化风速的增加,颗粒循环流率均增大,当一次风量比例和总流化风速达到一定值后,颗粒循环流率的增幅逐渐变缓;颗粒循环流率随着静床层高度的增加而增大,随颗粒平均粒径的增大而减小,且颗粒平均粒径的影响程度较大;所提出的关联式能够较好地预测颗粒循环流率。 展开更多

关键词 双循环流化床 颗粒循环流率 控制参数 关联式

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中心提升管内循环流化床颗粒循环流率试验与BP神经网络预测研究 被引量：2

3

作者 史洋 尹萍 +2 位作者 陈鸿伟 郝青哲 李崇 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1516-1520,共5页

自行设计并搭建中心提升管内循环流化床冷态试验台,就提升管风速、鼓泡床风速、鼓泡床静床高、床料平均粒径几方面因素对颗粒循环流率的影响进行系统的试验研究。试验结果表明:对于给定的床料,颗粒循环流率随两床风速的增大而增大;固定... 自行设计并搭建中心提升管内循环流化床冷态试验台,就提升管风速、鼓泡床风速、鼓泡床静床高、床料平均粒径几方面因素对颗粒循环流率的影响进行系统的试验研究。试验结果表明:对于给定的床料,颗粒循环流率随两床风速的增大而增大;固定两床风速,颗粒循环流率随鼓泡床静床高的增大而增大,随物料平均粒径的增大而减小。利用Matlab神经网络工具箱,建立3层BP神经网络颗粒循环流率预测模型。预测结果表明:在隐含层神经元数量为6时,误诊率最小,预测相对误差在±9%以内,网络性能最优,能较好地预测颗粒循环流率。 展开更多

关键词 内循环流化床 提升管 颗粒循环流率 预测 BP神经网络

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基于GA-BP对锥形布风板双流化床颗粒循环流率的预测研究 被引量：2

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作者 陈鸿伟 吴晶 +1 位作者 何骏鹏 李岩 《热力发电》 CAS 北大核心 2015年第2期90-95,共6页

为了合理地控制锥形布风板双流化床的颗粒循环流率,在自行搭建的冷态实验台上,研究了一些参数对颗粒循环流率的影响。结果显示,颗粒循环流率分别随着气化室风速、提升管风速、床料重量的增加而增加,随着颗粒粒径的增加而减小,随着锥形... 为了合理地控制锥形布风板双流化床的颗粒循环流率,在自行搭建的冷态实验台上,研究了一些参数对颗粒循环流率的影响。结果显示,颗粒循环流率分别随着气化室风速、提升管风速、床料重量的增加而增加,随着颗粒粒径的增加而减小,随着锥形布风板角度的增加而增加。建立了GA-BP神经网络模型,利用预测值与实际值的最大相对误差和均方差来评价模型优劣,通过比较,找到了模型的最优参数设置,其预测结果的最大相对误差仅为0.108 7,均方差为0.002 0。 展开更多

关键词 颗粒循环流率 双流化床 锥形布风板 GA-BP 预测

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中心提升管内循环流化床颗粒循环流率实验研究 被引量：1

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作者 陈鸿伟 史洋 +2 位作者 危日光 高建强 尹萍 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1273-1278,共6页

自行设计并搭建中心提升管内循环流化床冷态试验台,试验研究提升管风速、鼓泡床风速、鼓泡床静床高、床料平均粒径对颗粒循环流率的影响。试验结果表明:对于给定的床料,颗粒循环流率随两床风速的增加而增加,并且当提升管风速或鼓泡床风... 自行设计并搭建中心提升管内循环流化床冷态试验台,试验研究提升管风速、鼓泡床风速、鼓泡床静床高、床料平均粒径对颗粒循环流率的影响。试验结果表明:对于给定的床料,颗粒循环流率随两床风速的增加而增加,并且当提升管风速或鼓泡床风速分别增加到一定程度时,颗粒循环流率增加趋缓;固定两床风速,颗粒循环流率随鼓泡床静床高的增大而增加,随物料平均粒径的增大而减小。通过实验数据回归,得到颗粒循环流率计算关联式,计算值相对误差在±18%以内,可以很好地预测颗粒循环流率。 展开更多

关键词 内循环流化床 提升管 颗粒循环流率 关联式

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基于BP神经网络的中心提升管内循环流化床颗粒循环流率预测 被引量：1

6

作者 陈鸿伟 史洋 +2 位作者 尹萍 危日光 高建强 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1738-1742,共5页

基于BP人工神经网络原理,利用MATLAB神经网络工具箱,以试验得到的243组数据作为样本,建立一个以提升管风速、鼓泡床风速、鼓泡床物料静床高、床料平均粒径为输入变量,以颗粒循环流率为输出变量,用于预测中心提升管内循环流化床颗粒循环... 基于BP人工神经网络原理,利用MATLAB神经网络工具箱,以试验得到的243组数据作为样本,建立一个以提升管风速、鼓泡床风速、鼓泡床物料静床高、床料平均粒径为输入变量,以颗粒循环流率为输出变量,用于预测中心提升管内循环流化床颗粒循环流率的BP神经网络模型。对模型的隐含层层数和隐含层节点数对预测结果的影响进行分析,发现在隐含层层数为1,隐含层节点数为15时,模型预测结果误诊率最小,预测相对误差在±8%以内,总体平均偏离度为3.09%,网络性能最优,从而为中心提升管内循环流化床装置的设计和运行提供指导。 展开更多

关键词 提升管 内循环流化床 颗粒循环流率 BP神经网络

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基于试验和BP神经网络的双循环流化床颗粒循环流率研究

7

作者 陈鸿伟 刘焕志 +2 位作者 高建强 危日光 史洋 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1956-1961,共6页

在试验台上对双循环流化床的物料循环进行系统的试验研究,以试验数据为基础建立加入动量的BP神经网络预测模型并进行有效模拟。定义平均偏离度来评价模型预测值相对于试验值的平均偏离情况,通过对比分析试验数据与神经网络模型预测值,... 在试验台上对双循环流化床的物料循环进行系统的试验研究,以试验数据为基础建立加入动量的BP神经网络预测模型并进行有效模拟。定义平均偏离度来评价模型预测值相对于试验值的平均偏离情况,通过对比分析试验数据与神经网络模型预测值,表明神经网络模型预测值相对于试验值偏差不超过5kg/(m2.s),相对误差在±20%以内,平均偏离度仅为8%。结果表明建立的神经网络模型具有较好的预测效果。 展开更多

关键词 双循环流化床 气化 颗粒循环流率 BP神经网络

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双循环流化床颗粒流率实验研究及模型预测

8

作者 于伟锋 《锅炉技术》 北大核心 2016年第1期39-44,共6页

自行设计搭建了双循环流化床冷态装置,通过单一变量法实验,研究气化室风速、提升管风速、物料粒径及物料量对锥形布风板双流化床颗粒循环流率的影响,得出改良后的锥形布风板颗粒流率要高于水平布风板,并且颗粒循环流率随着气化室风速、... 自行设计搭建了双循环流化床冷态装置,通过单一变量法实验,研究气化室风速、提升管风速、物料粒径及物料量对锥形布风板双流化床颗粒循环流率的影响,得出改良后的锥形布风板颗粒流率要高于水平布风板,并且颗粒循环流率随着气化室风速、提升管风速、物料量的增加有所增大,随着物料粒径的增大而减小。利用Matlab建立了3种改进BP神经网络模型分别预测双流化床颗粒循环流率,得出含有1个隐含层,26个神经元节点数的LM-BP神经网络对锥形布风板双循环流化床颗粒循环流率具有较好的预测效果。 展开更多

关键词 双流化床 颗粒循环流率 BP神经网络

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基于LM算法的双流化床循环流率预测模型研究 被引量：7

9

作者 陈鸿伟 祁海波 +1 位作者 梁占伟 杨新 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期15-20,共6页

为准确预测双循环流化床生物质气化的颗粒循环流率Gs,设计并搭建了双循环流化床冷态试验台,研究了提升管流化风速、二次风量、二次风送风方式、二次风口高度及二次风口数量对颗粒循环流率的影响,并建立了基于Levenberg-Marquardt优化算... 为准确预测双循环流化床生物质气化的颗粒循环流率Gs,设计并搭建了双循环流化床冷态试验台,研究了提升管流化风速、二次风量、二次风送风方式、二次风口高度及二次风口数量对颗粒循环流率的影响,并建立了基于Levenberg-Marquardt优化算法的BP神经网络预测模型,通过对比找出了最优模型,对颗粒循环流率进行了预测.结果表明:Gs随着提升管流化风速和二次风量的增大而增加,二次风量超过一定值后,增加的趋势变缓;二次风径向引入比切向引入时的Gs大;Gs对二次风口高度的变化十分敏感;应用该BP神经网络模型得出的Gs预测值与试验值的平均偏差为0.07 kg/(m2.s),平均相对误差仅为0.49%,模型准确地预测了提升管送风特性对颗粒循环流率的影响. 展开更多

关键词 双循环流化床 颗粒循环流率 提升管 LM算法 送风特性

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提升管二次风对循环流率影响的试验及预测模型研究 被引量：1

10

作者 陈鸿伟 祁海波 +1 位作者 杨新 梁占伟 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1109-1114,共6页

设计并搭建双循环流化床冷态试验台,通过试验分析提升管二次风风量、二次风送风方式、二次风口高度和二次风口数目对颗粒循环流率的影响。建立BP神经网络预测模型,采用3种算法对颗粒循环流率进行预测,通过对比找出最优预测模型——基于L... 设计并搭建双循环流化床冷态试验台,通过试验分析提升管二次风风量、二次风送风方式、二次风口高度和二次风口数目对颗粒循环流率的影响。建立BP神经网络预测模型,采用3种算法对颗粒循环流率进行预测,通过对比找出最优预测模型——基于LM算法的改进型BP神经网络预测模型。该预测模型很好地预测了二次风特性对颗粒循环流率的影响,试验值与模型预测值的平均绝对误差为0.23kg/(m2·s),平均相对误差仅为1.37%;最大偏差为1.23kg/(m2·s),最大相对误差5.75%。 展开更多

关键词 双循环流化床 二次风 颗粒循环流率 改进型BP神经网络 预测模型

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不同布风板对双流化床循环流率影响实验研究 被引量：2

11

作者 张志才 陈鸿伟 闫景波 《锅炉技术》 北大核心 2014年第2期26-29,48,共5页

颗粒循环流率是双流化床生物质气化装置的重要运行参数,布风方式对其有重要影响。在自行搭建的冷态实验台上,分别研究了采用锥形布风板和水平布风板时一些运行参数对颗粒循环流率的影响。实验结果表明:颗粒循环流率随着气化室和提升管... 颗粒循环流率是双流化床生物质气化装置的重要运行参数,布风方式对其有重要影响。在自行搭建的冷态实验台上,分别研究了采用锥形布风板和水平布风板时一些运行参数对颗粒循环流率的影响。实验结果表明:颗粒循环流率随着气化室和提升管风速增加而增加,增加幅度随着风速的提高而减小;随着颗粒粒径的增大而明显降低;随着物料重量的增大而增加;无论是何种工况,锥形布风板下的循环流率普遍高于水平布风板下的值。所以,锥形布风板是较优的布风方式。 展开更多

关键词 颗粒循环流率 锥形布风板 双流化床 运行参数

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基于GA-BP神经网络的带提升管内循环流化床循环流率预测 被引量：1

12

作者 陈鸿伟 尹猛 《锅炉技术》 北大核心 2013年第1期26-31,共6页

自行搭建了带提升管的内循环流化床试验台,研究了提升管风速、气化室风速、颗粒平均粒径、床层高度对循环流率的影响。基于遗传算法优化BP神经网络原理,建立了GA-BP人工神经网络模型,用来预测带提升管的内循环流化床的颗粒循环流率。通... 自行搭建了带提升管的内循环流化床试验台,研究了提升管风速、气化室风速、颗粒平均粒径、床层高度对循环流率的影响。基于遗传算法优化BP神经网络原理,建立了GA-BP人工神经网络模型,用来预测带提升管的内循环流化床的颗粒循环流率。通过对GA-BP神经网络模型颗粒循环流率的预测值与试验值的比较发现:当隐含层数目为22时,最大相对误差为±6.6917%,误差的均方差为2.899%。该模型预测数据与试验值比较吻合,能够较好的预测颗粒循环流率。 展开更多

关键词 遗传算法 BP神经网络 颗粒循环流率 内循环流化床

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双流化床提升管二次风对其循环流率的影响规律

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作者 祁海波 梁占伟 +1 位作者 杨新 陈鸿伟 《锅炉技术》 北大核心 2012年第2期25-28,共4页

双循环流化床提升管二次风特性是影响颗粒循环流率的重要因素。设计并搭建了双循环流化床冷态实验台,通过实验分析了二次风风速、送风方式、风口高度及风口数目对颗粒循环流率的影响。实验表明:对于物料固定粒径、固定静床高时,颗粒循... 双循环流化床提升管二次风特性是影响颗粒循环流率的重要因素。设计并搭建了双循环流化床冷态实验台,通过实验分析了二次风风速、送风方式、风口高度及风口数目对颗粒循环流率的影响。实验表明:对于物料固定粒径、固定静床高时,颗粒循环流率随着二次风速的增加而增加,风速达到一定值后,颗粒循环流率的增加趋势趋于平缓;风速一定时,径向送风比切向给风时颗粒循环流率大,4个二次送风口比2个送风口时颗粒循环流率稍大;二次风口在距布风板15cm时比20cm时颗粒循环流率明显增加,且风口高度对颗粒循环流率的影响随着风速的增加逐渐明显。 展开更多

关键词 双循环流化床 提升管 二次风 颗粒循环流率

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高密度下行床反应器的流体力学特性 被引量：4

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作者 陈恒志 李洪钟 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期455-461,共7页

在一套内径为80 mm, 高5. 6 m的新型下行循环流化床内, 以硅胶、FCC催化剂以及玻璃珠等颗粒为实验物料, 在颗粒循环流率最高达600 kg·m-2·s-1, 床层颗粒平均浓度达 14%的条件下, 进行了低气速、高浓度下行床内气固流动特性的... 在一套内径为80 mm, 高5. 6 m的新型下行循环流化床内, 以硅胶、FCC催化剂以及玻璃珠等颗粒为实验物料, 在颗粒循环流率最高达600 kg·m-2·s-1, 床层颗粒平均浓度达 14%的条件下, 进行了低气速、高浓度下行床内气固流动特性的研究. 实验结果表明: 高浓度下颗粒浓度的波动特性与低密度的有所差异. 在低浓度操作条件下, 颗粒浓度的概率分布曲线为单峰, 而在高浓度下, 概率密度分布曲线近似为水平直线; 床层颗粒浓度随固体颗粒循环流率的增加而提高, 颗粒直径及密度小的物料容易达到高的床层浓度, 密度大而流动性好的物料容易达到高的颗粒循环流率; 在低密度操作条件下, 下行床内气固沿轴向流动过程可分为两个区域:加速区以及恒速区; 而在高浓度操作条件下, 可分为3个区域: 加速区、恒速区以及出口受限区. 展开更多

关键词 高密度下行床 颗粒循环流率 压力梯度 颗粒浓度分布

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木屑在Loop seal型返料器中的流动特性研究

15

作者 陈平 赵增立 +3 位作者 阴秀丽 吴创之 陈勇 祝京旭 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1037-1042,共6页

在冷态实验条件下,对内径为0.28m,高为10.0m的循环流化床中木屑颗粒在Loop seal返料器中的流动特性和规律进行了研究,重点考察了提升管操作气速Ug、Loop seal返料器的输送风量Q1和侧向吹风量Q2改变对颗粒循环流率Gs的影响。实验发现,改... 在冷态实验条件下,对内径为0.28m,高为10.0m的循环流化床中木屑颗粒在Loop seal返料器中的流动特性和规律进行了研究,重点考察了提升管操作气速Ug、Loop seal返料器的输送风量Q1和侧向吹风量Q2改变对颗粒循环流率Gs的影响。实验发现,改变提升管操作气速Ug对循环流率的影响不大;通过Loop seal的颗粒循环流率Gs随着输送风量Q1和侧向吹风量Q2的增加而增大;改变侧向吹风量对循环流率的影响要比改变输送风量大得多。根据实验结果,对王擎给出的循环流率Gs的计算关联式进行了修正。 展开更多

关键词 木屑 循环流化床 LOOP seal返料装置 颗粒循环流率

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