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生物质气化燃气焦油及污染物整体脱除方法应用研究

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第1章 绪论

1.1 生物质能利用概述

1.2 生物质气化燃气

1.3 生物质气化燃气焦油及污染物脱除现状

1.4 本文研究的意义及主要内容

第2章 生物质气化燃气焦油及污染物脱除方法与影响因素分析

2.1生物质气化燃气焦油及污染物脱除方法

2.2 生物质气化燃气焦油及污染物含量的影响因素

2.3 本章小结

第3章 生物质气化燃气焦油及污染物整体脱除方案设计与模型建立

3.1生物质气化燃气焦油及污染物整体脱除方案设计

3.2 建模方法

3.3 模型建立及验证

3.4本章小结

第4章 生物质气化燃气焦油及污染物整体脱除过程工况优化

4.1 优化算法的选取

4.2 炉内气化焦油脱除过程工况优化

4.3炉外焦油催化裂解过程工况优化

4.4氨催化脱除过程工况优化

4.5本章小结

第5章 结论与展望

5.1结论

5.2存在问题与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文情况

致谢

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摘要

生物质气化技术是实现生物质能高效利用的重要方式之一,然而燃气焦油及污染物的存在制约着气化燃气的推广应用。目前国内外针对生物质气化燃气焦油及污染物净化方面的研究多集中在净化工艺、催化剂特性、试验方法等领域,而从优化控制角度对生物质气化燃气焦油及污染物脱除过程的分析研究较为缺乏。
  鉴于此,本文在对生物质气化燃气焦油及污染物脱除过程特性、影响因素、脱除工艺方法全面分析总结的基础上,设计了生物质气化燃气焦油及污染物整体脱除方法。并分别从工艺设计、试验方案、建模及工况优化等角度对该方法进行了阐述。
  参照生物质气化燃气焦油及污染物整体脱除工艺,本文提出了一种新的融入灰色关联度分析(GRA)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法。该建模方法通过对试验数据的GRA分析,提取气化焦油及污染物脱除过程的强相关因素作为模型训练样本,避免了样本数据中冗余信息的干扰。基于文献[23]和文献[67]的试验过程,分别建立了生物质气化炉内焦油脱除过程、炉外焦油催化裂解过程和氨催化脱除过程的LS-SVM模型。验证结果表明,融入 GRA的LS-SVM模型较单纯的LS-SVM模型具有更好的拟合效果和泛化能力,模型拟合误差和外推误差均小于10%,可以满足工程预测要求。
  依据所建立的三个LS-SVM模型,分别设计了生物质气化炉内焦油脱除过程、炉外焦油催化裂解过程和氨催化脱除过程多目标优化函数,并通过并列遗传算法寻优得到了气化炉内脱焦过程、炉外焦油催化裂解过程和氨催化脱除过程Pareto最优解集。寻优结果表明,在Pareto最优解集工况条件下,燃气焦油及污染物脱除过程总体性能优于试验值,气化燃气焦油含量和热值能够得到有效控制,氨催化分解转化率能达到98.5%以上。

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