新型两段组合式气化产气热值的RBF神经网络预测模型及遗传算法优化

气化效率对IGCC绿色发电的效率有着很大影响。现有气流床煤气化技术存在热回收方案不尽合理之处,华东理工大学提出了回收化学热新型两段组合式气化技术,一段气流床二段固定床组合气化,将一段气化合成气后的高温显热,在二段气化炉内转化为化学热,提高总气化热效率。本文采用基于径向基函数网络(RBF)模型,预测此气化工艺产气的低位热值,并用遗传算法优化网络参数,将模型计算结果与实验比较,两者吻合较好,表明模型预测该流程的低位热值性能稳定,精度高。

直接还原炼铁行业中两段粉煤气化工艺模拟的研究

根据碳和水蒸汽、二氧化碳气化是吸热反应的原理,开发了用化学反应法回收高温煤气显热的煤基两段组合式新气化工艺,在发电及钢铁行业有着非常广阔的应用前景。论文用模拟软件Aspen Plus,建立了两段(一段气流床,二段固定床)组合式粉煤气化模型,模拟直接还原炼铁过程(DRI)中的两段组合式气化工艺。研究在二段是否补加水蒸汽,以N_2及CO_2作为粉煤输送介质的气化工艺指标,模拟结果表明:二段炉内补加水蒸汽时,将会增加二段气化用煤量,而降低了出口煤气中的有效气含量。因此两段气化工艺用于炼铁行业时,选择一段气流床的粉煤以CO_2作为输送介质,既增加二段炉内的气化剂,又增加整个气化工艺出口煤气的有效气成分,满足直接还原炼铁行业的要求。