FGD工艺中新型水力旋流器的设计研究

摘要

本文主要针对FGD工艺，设计了一种新型的水力旋流器，对此新型设备提出了一种数学模型，并运用BP神经网络进行了“黑箱”模拟。本文共分为五章，具体内容如下： 第一章为绪论，主要介绍了当前国内外旋流分离技术的研究概况及应用前景，并粗略介绍了本文的主要工作内容。 第二章主要介绍了水力旋流器内的固相、液相的流动。针对两相的轴向速度、切向速度和径向速度的流动机理和交互影响做了详细的介绍，这是数学模型建立的基本出发点，也是认识水力旋流器的基础。 第三章是新型水力旋流器的设计研究工作。针对水力旋流器各部分的结构、形状等条件参数优化分析，提出新型水力旋流器的设计参数。 第四章是新型水力旋流器分离过程数学模型的建立部分。从两相的三维流动为出发点，针对新型水力旋流器提出了一种数学模型。应用此数学模型可以对不同条件的液固系统进行评估模拟，初步判断系统的被分离情况。 第五章着重介绍了基于人工神经网络的黑箱模拟。建立基于人工神经网络的新型水力旋流器训练模型，从而实现根据所需处理物料的物性参数与分离要求进行新型水力旋流器的设计。

目录

英文文摘

论文说明:符号说明

第一章绪论

1.1 旋流分离技术的国内外研究概况

1.2课题研究的背景意义

1.3本文的主要工作

第二章 水力旋流器内的液固两相流动

2.1水力旋流器内的液相流动

2.2水力旋流器内固相颗粒的运动

2.3本章小结

第三章新型水力旋流器的研制及实验研究

3.1旋流器入口形状的确定

3.2溢流管及顶流中心孔

3.3锥体结构

3.4底流口

3.5试验及结果讨论

3.6本章小结

第四章 新型水力旋流器的数学模型的建立

4.1 新型水力旋流器的分离性能指标

4.2数学模型的建立

4.3新型水力旋流器数学模型的验证

4.4新型水力旋流器数学模型的具体应用

4.5本章小结

第五章基于人工神经网络水力旋流器的“黑箱”模拟

5.1 ANN人工神经网络简介

5.2 BP神经网络

5.3 BP神经网络计算

5.4 BP神经网络建模与训练

5.5神经网络黑箱模拟的精度检验

5.6本章小结

第六章结论与展望

6.1 结论

6.2展望

参考文献

附录

攻读硕士学位期间取得的学术成果

致谢