针对600MW超临界W型火焰锅炉垂直管圈水冷壁在低质量流速下的热敏感特性,对六头内螺纹管垂直水冷壁600MW超临界W型火焰炉热敏感性系数进行研究,分析了干度、热负荷、质量流速及压力等关键参数对超临界W型火焰锅炉内螺纹管垂直水冷壁流量敏感性系数和出口焓敏感性系数的影响规律,并计算和分析了该锅炉水冷壁在不同锅炉负荷下的温度偏差及出口焓值...
燃煤烟气中Cl/Cl2的形成过程对Hg0的转化有重要影响。应用CHEMKIN软件包,在典型燃煤烟气温降速率下,通过化学动力学模拟的方法,研究了NO/SO2对Cl/Cl2形成过程的影响,主要得出以下结论：Cl原子形成过程中OH是重要反应物,NO抑制Cl原子形成的原因是由于NO会与Cl原子生成反应竞争反应物OH。另外,NO与OH反应后的产物HONO会与Cl原子反应生成HCl和NO2,...
对钾基吸收剂在含有微量SO2气氛下的碳酸化反应特性进行研究。利用热重分析仪（thermogravimetric apparatus,TGA）、X射线衍射仪（X-ray diffraction,XRD）以及硫酸钡重量法分析了烟气中的SO2对KHCO3分解生成的K2CO3吸收CO2的影响,导出了反应方程式。在含有微量SO2的模拟烟气中,K2CO3反应的产物为KHCO3和少量K2SO3。K2SO3的生成直接影响到K2CO3...
Fe2O3作为载氧体可以在载氧燃烧过程中实现CO2的分离。在固定床试验台（内径40mm,高1600mm）上,通过改变载氧体在反应器中所处的还原氧化氛围模拟载氧燃烧过程,研究载氧体Fe2O3的载氧燃烧特性。实验载氧体量385g,CO＋CO2＋N2为还原气体,O2＋N2为氧化气体。在900℃下针对CO2对反应的影响进行研究,对载氧体粒径和反应温度的影响进行探讨。为了分析...
我国研发的R0110重型燃气轮机采用干式低污染燃烧室设计。燃烧室具有2种工作模式,为检验其排放性能,在低压模拟条件下针对模式I进行了单管试验。结果表明,在整个负荷范围内,NOx排放均远远超标;CO在负荷≥0.7后均满足设计要求;当参照GE公司DLN燃烧室的设计特点降低值班燃料比例后,NOx反而增加。分析认为,NOx超标的原因主要是预混燃料比例偏低,预...
利用高温沉降炉在不同燃烧温度下燃烧取得燃煤飞灰样品并通过振动样品磁强计测试其磁特性,再用穆斯堡尔谱仪定性和定量分析样品中的铁化合物,研究燃煤飞灰磁特性与其磁性当量铁相对含量及燃烧温度的关系。实验分析结果表明：煤粉燃烧后,煤中的含铁矿物质基本转化为含铁硅酸盐玻璃体以及α-Fe2O3、γ-Fe2O3和Fe3O4等铁氧化物存在于燃煤飞灰中,其中γ...
叶片加长是工程中提高风机出力的常用方法之一。为研究风机叶片加长后的内流特征,以G4–73型离心风机为研究对象,采用FLUENT软件分别对叶片加长前、后的离心风机进行三维定常数值模拟,分析流动变化对风机性能参数的影响规律。在此基础上,对叶轮叶片加长前、后的G4–73№.8D离心通风机进行性能和噪声实验,得到实验风机在叶轮叶片加长后运行工况点...
运用变分约束原理求解固定瓦–可倾瓦滑动轴承的非线性油膜力,根据油膜的物理特性,在动力积分、迭代过程中实时形成修正的Reynolds方程变分形式的有限元方程及其扰动方程,使其等价为变分不等式。运用八节点等参有限元方法,求解修正的变分形式的有限元及其扰动方程,计算了单块瓦坐标系下的油膜力,在几乎不增加计算量的情况下,使得单块瓦坐标系下...
针对水电机组常规振动故障诊断分类器不能反映分类中的不确定信息的不足,提出一种基于粗糙集的一对一（1-v-1）多类支持向量机分类方法。该方法充分利用粗糙集对不确定、不完整数据和复杂模式的良好刻画能力及支持向量机优秀的泛化能力,应用粗糙集最核心的思想：上、下近似来描述支持向量机分类结果。结合1-v-1方法实现支持向量机的多类分类,导...
通过融合工业摄像机获得的旋流燃烧器火焰图像信息和火焰检测器获得的火焰强度信号,得到表征燃烧器燃烧稳定性的综合评价指标。在此基础上,通过实验建立了旋流燃烧器主要操作量、燃烧器负荷以及煤质与燃烧稳定性综合评价指标之间的非线性模型。基于该模型,采用遗传算法,以燃烧稳定性综合评价指标最大为目标,对燃烧器稳定性模型进行寻优,从而实现...
为优化额定风速下变速恒频风力发电机组的运行效能,使风力机既能最大化地捕获风能又能最小化随机风引起的疲劳载荷及功率波动,提出一种基于有效风速估计的自适应增益调度线性二次型高斯（gain schedule linear quadratic Gaussian optimal control,GS-LQG）最优控制策略。该控制策略以扩展Kalman滤波器（extended Kalman filter,EKF）估计出的平...
支持向量回归机（support vector regression,SVR）是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法。目前已被广泛应用于工业、经济等很多领域,取得了良好的效果。但对于大规模非平稳数据的训练学习,会因为规模较大和样本长度选择的问题,影响到预测结果的精度。为了有效缩减训练样本长度,选择出合适的训练样本,提出基于信息熵的训练样本长度选择方法...
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