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污染物NOx对环境、气候和人类的健康影响日益严重，成为一个迫切需要解决的问题。火电厂燃煤产生的NOx是排放的主要来源。然而人们对NOx的生成机理尤其是燃料型NOx生成机理及其复杂，至今还不完全清楚。本文对无烟煤、烟煤及水煤浆的燃料氮析出特性和燃料型NOx的生成特性进行了深入的研究，为低NOx燃烧系统的开发和设计提供理论基础和数据支持。 本文对无烟煤，烟煤，水煤浆及黑液水煤浆的燃料氮析出规律进行了实验研究，主要研究了温度、停留时间、粒径及煤种对煤中燃料氮析出特性的影响，特别是对NOx前驱物NCH、NH3的影响进行研究。本文首次研究了水煤浆及黑液水煤浆的燃料氮的析出规律，得到了水煤浆与煤粉相比，焦氮含量下降，NH3析出量相对增多的结论，更深一步从机理上证明了水煤浆低NOx排放的特点。 燃料氮的析出过程是一个非常复杂的过程，影响其析出的因素多，要建立一个能够预测燃料氮分布的通用模型十分困难，而用神经网络来解决这个问题则比较合适。本文使用BP神经元网络，在微观机理不太了解的情况下，运用实验数据对神经网络进行训练，使其具备一定的知识，从而进行煤燃料氮分布的预测，取得了满意的效果。 本文提出了分解燃烧的实验方法，采用固定管式炉快速加热的方式对无烟煤、烟煤、普通水煤浆和黑液水煤浆的挥发分和半焦分别进行研究。主要考察煤种，温度，过量空气系数，粒径对煤粉的NOx生成特性的影响，以及对焦炭氮和挥发份氮转化率的影响，建立了焦氮与挥发份氮二次反应模型，提出焦炭氮和挥发份氮对NOx生成的相对贡献的评价方法。 本文研究了无烟煤、烟煤锅炉的NOx排放规律，并对首台全国产水煤浆锅炉的NOx排放进行了试验研究，提出了水煤浆锅炉低NOx运行的优化方法。 本文对Fe，Ca等元素对NOx生成特性的影响进行了研究。主要考察煤种，温度，过量空气系数，对加入添加剂后对NOx生成的影响。并得到了水煤浆加入CaO有可能是一种较好的再燃燃料的结论。 本文通过建立数学模型，对0.25MW热态试验炉的NOx生成进行了数值模拟，研究温度场、NOx浓度场的分布，并与试验结果进行了对比，利用前面试验得到的试验数据作为初始条件，提高了计算准确性，为将来的工程数值模拟提供参考。