应用神经网络方法的煤热解气化特性研究被引量：2

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摘要应用神经网络方法,对不同种类煤的热解气化特性进行了研究。建立了一个基本原理-神经网络煤热解气化模型,用一组神经网络作模型参数估值器,提供基本原理模型所需的模型参数.以晋城无烟煤和赤峰褐煤的实验数据分别对神经网络进行了训练,获得了较好的过程模拟结果.并提出了一个反映煤焦的综合反应性的参数“活性焦比”(ACR),用神经网络进行模拟,煤焦的气化历程中ACR的数值及变化规律与煤种有关.神经网络给出的模型参数反映了不同煤的热解气化行为的特点.

作者郭兵沈幼庭李定凯崔琳

机构地区清华大学煤的高效清洁燃烧国家重点实验室

出处《自然科学进展（国家重点实验室通讯）》 1998年第1期47-54,共8页

基金国家自然科学基金

关键词煤热解气化神经网络流化床

分类号 TQ546 [化学工程—煤化学工程]

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1沈幼庭,李定凯,崔琳.水蒸汽流态化条件下煤的热解气化综合过程模型研究[J].工程热物理学报,1995,16(1):101-105. 被引量：2
2郭兵，自然科学进展，1998年，8卷，1期，47页
3Tsen Andi Yendi，AIChE J，1996年，42卷，2期，455页
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自然科学进展（国家重点实验室通讯）

1998年第1期

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