【摘 要】
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气化炉是气流床煤气化的核心设备,其内部反应流动状态不仅对气化装置的性能有重要的影响,而且是判断气化炉是否安全稳定运行的重要指标。然而由于高温高压特性,运行状态下的气化炉内部反应流动状态难以直接进行在线有效监测。本文分别从SE水煤浆气化炉内反应流动特性、气化炉出口温度在线监控以及炉内状态实时快速预测三方面入手,建立SE水煤浆气化炉状态快速预测模型,主要内容如下:1.采用考虑气化炉气相空间反应流动过程
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气化炉是气流床煤气化的核心设备,其内部反应流动状态不仅对气化装置的性能有重要的影响,而且是判断气化炉是否安全稳定运行的重要指标。然而由于高温高压特性,运行状态下的气化炉内部反应流动状态难以直接进行在线有效监测。本文分别从SE水煤浆气化炉内反应流动特性、气化炉出口温度在线监控以及炉内状态实时快速预测三方面入手,建立SE水煤浆气化炉状态快速预测模型,主要内容如下:1.采用考虑气化炉气相空间反应流动过程和壁面上颗粒沉积与反应过程的综合气化模型,对SE水煤浆气化炉内多相湍流反应流动过程进行了数值模拟,结果表明:炉内约75%的颗粒沉积在气化炉耐火衬里表面,壁面反应时间在10s以上,约有11%的碳在壁面发生转化。当外通道煤浆比例为6%时,内外通道颗粒在壁面上的沉积比例大致相同,内外通道喷入的颗粒在耐火衬里上转化的碳的比例分别为11.5%和4.5%。随着外通道煤浆比例增大,未沉积颗粒的停留时间略微减小,而外通道喷入的沉积颗粒在壁面上的转化比例逐渐增大到约20%,壁面反应时间也随之延长。同时考察了氧煤比、煤浆浓度、喷嘴雾化粒径、煤质等对SE水煤浆气化炉的影响,获得了其对气化炉性能、炉内温度分布的影响规律。2.收集并分析工业SE水煤浆气流床气化炉运行数据,建立基于激冷室的热量衡算和GABP神经网络的高温合成气温度计算模型,开展气化炉操作温度监测研究。结果表明基于高温合成气激冷过程中的热量衡算模型能够快速计算气化炉出口温度,但容易受到气化炉装置中测温仪表误差的影响导致可靠性较低;分别以激冷系统参数和反应系统参数作为GABP神经网络模型的输入参数,其预测精度分别为5.3K和10.1K,激冷系统参数作为模型的输入参数能够获得更高的预测精度。3.根据模拟结果建立气化炉运行状态数据库,采用GABP神经网络模型对气化炉某工况下的温度场、速度场和气体分布情况等进行快速预测,预测结果与模拟结果基本吻合,温度平均预测误差为19.8K,预测时间在1s左右。获得不同工艺参数和煤质参数对气化炉内温度分布规律,得出出口温度相等时不同煤质下的近壁面的分布基本相同,提出了基于激冷过程的气化炉出口温度的快速监测与气化炉内二维反应流动过程快速计算相结合的炉内状态实时监控方法,实现不包含煤质参数的炉内状态的快速准确预测。
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