高压超浓相气力输送固气比研究

摘要

在输送压力可达3.7 MPa,固气比可达660 kg·m-3的气力输送实验台上进行系统的研究,考察输送压力、输送差压、流化风量、充压风量、补充风量、煤粉含水率等条件对固气比的影响.采用改进学习算法的BP神经网络,对固气比进行有效预测.结果表明,固气比随着输送差压的增大而增大;随着流化风量的增大先增大后减小;注入风量一定时,充压风量增大固气比先减小后增大;固气比随着补充风量的增大而显著减小;随着煤粉含水率的增大而减小;随着表观气速的增大而减小.获得了系统最佳的操作条件.建立的BP网络,最大训练误差为2.7%,最大预测误差为5.8%,具有很好训练结果和预测能力.