干馏炉内颗粒停留时间与混合度试验及神经网络预测分析

摘要

通过改变干馏炉转速、倾角、填充率及抄板形式,对回转转干馏炉内油页岩颗粒停留时间和与固体热载体的混合度进行了试验研究,并采用Fletcher-Power共轭梯度的神经网络对其进行了预测。结果表明：随转速、倾角和填允率提高,油页岩在干馏炉内的平均停留时间(MRT)降低,干馏炉内置直抄板较直角抄板的MRT要小。干馏炉为直角抄板,倾角为3.24°,填充率为20%和转速为13.3rpm时,干馏炉出口混合度处于最佳状态,Fletcher-Power共轭梯度的BP神经网络模型的预测结果很好地与试验数据相符合。