RDF气再燃对燃煤锅炉运行性能及SCR脱硝的影响

随着经济发展,城市垃圾处理问题日益严重。采用垃圾衍生燃料(RDF)气化与煤混燃发电技术可以无害化处理垃圾,降低燃煤炉污染物排放。为分析煤粉炉耦合RDF气再燃对锅炉的运行性能及SCR脱硝影响,基于600 MW燃煤锅炉,搭建RDF气化耦合燃煤锅炉分级再燃系统模型和SCR脱硝模型,选择义马烟煤和3种典型RDF为燃料,在不同掺烧比下进行燃烧过程模拟。结果表明:RDF气化再燃导致锅炉炉膛出口温度和排烟温度升高,锅炉效率下降,烟气中NO_(x)生成量减少,且随掺烧比增加,参数变化更加明显。RDF气中CH_(4)含量影响再燃脱硝效果,3种RDF气再燃工况中RDF 2气化后CH_(4)含量最高,再燃脱硝效果最好,掺烧比为20%时,烟气中NO_(x)排放由原纯煤燃烧工况的36.34 mg/m^(3)降至30.02 mg/m^(3),减排量最高。喷氨量为定值时,SCR脱硝效率随再燃掺烧比的增加呈不同增减趋势。RDF 1与RDF 2再燃工况下,SCR脱硝效率随掺烧比的增加而升高,最高由89.89%上升至90.91%。RDF 3再燃对脱硝效率影响较小。

跨节点RDF关联路径检索技术研究与实现

【目的】跨节点关联路径检索是实现大规模分布式场景下科学数据关联发现的重要手段,如何突破多节点多跳查询的效率和准确性是一个关键技术难题,相关解决方案和技术具有重要而广泛的应用前景。【方法】本文提出了以RDF类关系为驱动的跨节点关联路径检索技术,该技术以分布式节点RDF类关联关系构建为基础,将跨节点数据实体关联检索映射为RDF类关联检索,进而以RDF类关联关系为基础,指导SPARQL联邦查询语句的动态封装,实现关联数据跨节点检索。【结果】通过测试验证,本文技术方案能有效提升跨节点RDF关联路径检索的效率和质量,可以支持多数据源节点,任意关联方向,多跳的动态查询。【结论】基于RDF类关系驱动的跨节点关联路径检索技术,为解决分布式环境下的数据联合查询提供了一种高效且准确的解决方案,有望在复杂网络环境及大数据应用场景中发挥重要作用。

一种约束增强的RDFS本体的模式验证方法

约束增强的RDFS(RDFS_((c)))本体克服了RDFS描述约束能力欠缺的缺点,然而约束机制的引入给本体验证问题带来了挑战。文中提出了一种面向RDFS_((c))本体的、支持可判定性推断的模式验证方法。该方法对约束之间的依赖关系进行解析。首先,将RDFS_((c))模式转化为一阶谓词逻辑表达式,而将规约的检测问题转化为表达式的可满足性检测问题;在此基础上,建立反映约束之间的修复-违背关系的约束依赖图,并对其进行必要的约简;接着,通过识别图中的有限环路来推导模式验证任务的可判定性;最后,通过约束依赖关系之上的推理进行模式的验证。该方法有两方面特点:一方面,通过到一阶谓词逻辑表达式的转换以及基于相应的一阶约束的依赖关系的推理,所提出的方法具有强适用性,特别是约束依赖性解析可以最大程度地减少回溯的次数,从而确保了验证过程的高效性;另一方面,由于独立于任何特定的约束建模语言,其也是一种分析RDFS_((c))模式验证任务的可判定性的通用方法。

基于RDF的烟草行业数据关联融合模式探析

随着大数据时代的到来,烟草行业将面临海量多源异构数据的挑战。为实现数据的关联互通与高效利用,本文提出一个以关联数据技术为核心的烟草行业数据关联融合模式,该模式基于RDF(Resource Description Framework)三元组模型以及RDF链接机制,通过构建行业知识图谱,实现了多源异构行业数据的关联互通,为烟草行业的数据治理带来了新的思路和方法,同时也为提升行业的数据治理水平提供借鉴。

RDF技术资源化处理园林废弃物的应用研究——以佛山市南海区为例

在垃圾分类、碳减排、碳达峰碳中和及无废城市建设的政策导向下,开展园林废弃物资源化利用,建设投资低、运行成本低、资源化产品附加值高的现代化园林废弃物资源化处理系统是当代固废资源化研发工作的重点,也是当今城市发展中急需解决的问题。佛山市南海区园林废弃物资源化利用中心采用垃圾衍生燃料(RDF)技术对园林废弃物进行资源化处理,其主要由粗破碎、粉碎、热源混气、烘干、造粒、冷却打包及降温除尘等处理工序组成,主要资源化产品为垃圾衍生燃料和生物质粉碎料。该中心占地面积为4 667 m2,总投资为1 037.81万元,设计处理规模为120 t/d,年累计处理园林废弃物3.96万t,共生产垃圾衍生燃料1.49万t、生物质粉碎料0.56万t,年经营收入为1 096.92万元。该项目较好地实现园林废弃物的资源化和能源化利用,其成功实施不仅带来显著的示范效应,还为其他城市园林废弃物的资源化利用提供有益借鉴。

超临界循环流化床锅炉掺烧RDF/SRF的可行性分析

为实现当地生活垃圾“减量化、资源化、无害化”处理,需利用某电厂已有超临界循环流化床锅炉及环保设施,采用直接掺烧方式处理垃圾衍生燃料/固体替代燃料(Refuse Derived Fuel/Solid Recovered Fuels,RDF/SRF)。研究超临界循环流化床锅炉的燃烧特点、RDF/SRF的制备和特性以及掺烧技术,设计适合该电厂的掺烧工艺,并分析该方案的技术和经济性可行性。结果表明,该方案技术上可行,可以达到生活垃圾处置无害化和资源化的目的;掺烧系统(厂内)的总投资为624.90万元,当RDF到厂价为70元/t(含税)时,本项目厂内投资各项财务评价指标合理,经济性高。

RDF替代燃料处置通道优化改造

水泥行业持续下行,深挖燃料替代成为水泥窑协同单位的生存之道。本文通过对大倾角固态处置系统实施RDF处置通道技术改造,总结其输送装置加装及运行过程中存在的问题,并对设备参数进行优化调整,显著改善了RDF输送过程中的堵料及架空问题。该项技改可实现RDF连续稳定投加,且台时最高可达到5 t/h,可节煤3 t/h以上,节能降耗成效明显。

流化床中RDF焚烧时CO、SO_2和HCl的生成

在非均匀布风流化床中进行了垃圾衍生燃料(RDF)与煤的混烧试验,测量了H2O、CO、CO2、NO、N2O、HCl、SO2等污染物质的排放特性.结果表明与单纯燃烧RDF相比,混烧时的CO生成量大大下降;SO2生成浓度较低,而HCl的生成量比单纯烧煤时明显增加.

RDF数据查询处理技术综述

随着语义网以及信息抽取技术等研究的发展,Web上涌现出越来越多的RDF数据,海量RDF数据的管理,已经成为学术界和工业界研究的热点之一.从RDF数据集形态及RDF数据组织存储两个维度以及查询表述、查询处理、查询优化等方面,深入地分析和比较了RDF数据查询处理方法,并在此基础上提出了未来研究的方向和挑战.

中国垃圾可燃组分RDF化的探索

在国内第一条日产 6tRDF(垃圾衍生燃料 )的生产线上 ,采用垃圾中可燃垃圾组分进行制备RDF的可行性实验研究 ;对工艺的环境影响及运行经济性进行了评价 ;提出了评价RDF成型性的方法 ,并研究了原料含水量、含钙量及干燥方式对RDF成型性的影响 .实验结果表明 :中国垃圾进行RDF工艺是可行的 ,但目前的成本偏高 ,随着生产规模的提高 ,成本会大幅度降低 ,则制备RDF焚烧所产生的环境效益是非常有吸引力的 ;采用热重分析法对RDF燃烧特性进行了初步研究 .结果表明RDF是一种优质燃料 ,热值与无烟煤相当 ,可用来作替代燃料 .

垃圾衍生燃料(RDF)处理技术及研究进展

生活垃圾的能源化作为环保与能源交叉领域的新兴科学技术，已逐渐引起世界各国的重视，而焚烧是垃圾能源利用的最重要的手段之一。但由于垃圾直接焚烧存在二次污染、炉内腐蚀等问题，大大影响了垃圾能利用的成本。在此背景下，垃圾衍生燃料（ＲＤＦ）作为垃圾能利用领域的新的生长点应运而生，并朝着大规模工业应用的方向发展。笔者就这一有发展潜力的能源替代物的技术特点、现状及研究进展作简略介绍。

喷流-移动床RDF热解燃烧温度和气体分布

根据RDF (RefuseDerivedFuel)先部分燃烧部分热解然后再气相燃烧的设想 ,设计了下部为喷流 移动床热解室、上部为气相燃烧室的两段反应器 ,对实验室中制备的RDF在该反应器中进行部分燃烧部分热解然后气相燃烧的性质进行了研究 .RDF颗粒连续加入到热解室中 ,实现了在少量空气作用下部分燃烧并在较低温度下部分热解 ,热解气体与二次空气在上部燃烧室中高温燃烧 .主要考察了喷动气量 。

基于XML/RDF的MARC元数据描述技术

由W 3C推出的元数据标准可扩展标记语言XML和资源描述框架RDF分别规范了In ternet上资源描述的语法和语义 ,为元数据的编码、交换和重用提供了基础架构。本文针对目前广泛存在于图书馆系统中的MARC格式的大量书目数据 ,研究了基于XML/RDF的MARC元数据描述技术 ,重点解决了MARC元数据的XML描述问题和基于RDF的MARC元数据描述问题 ,从而使得专用的MARC规范格式的书目数据转换成通用的机器可读和机器可理解的元数据成为可能。

喷流-移动床RDF热解燃烧时CO和NO_X的释放特性

在下部为喷流-移动床热解室、上部为气相燃烧室的两段反应器内,利用实验室中制备的RDF对其在该反应器中进行部分燃烧部分热解然后气相燃烧特性进行了研究.RDF颗粒连续加入到热解室中,实现了在少量空气作用下部分燃烧并在较低温度下部分热解,热解气体与二次空气在上部燃烧室中高温燃烧.本文主要考察了热解室进风量(热解室温度)和二次风量(燃烧室温度)对NOX和CO释放特性的影响.

基于NoSQL的RDF数据存储与查询技术综述

随着语义网的发展和RDF(resource description framework,资源描述框架)数据量的快速增长,利用NoSQL数据库存储和管理大规模RDF数据已经成为了当前的研究热点。介绍了No SQL数据库的种类划分和各类型特点,阐述了RDF数据在各类No SQL数据库中存储结构设计和并行查询算法的研究现状,分析比较了不同方法的优缺点。最后,讨论了利用No SQL数据库管理RDF的优势,总结了现有研究的不足之处,并展望了未来的研究方向。

一种高效的RDF图模式匹配算法

随着越来越多的信息被表示为RDF格式,如何高效地对RDF信息进行分发和过滤成为一个重要的问题·在语义Web环境下的信息分发系统中,输入的RDF信息需要和大量的用户订阅条件进行匹配,而用户的订阅条件可以被表示为RDF图模式·根据RDF图的特点,并对其增加了一些约束,设计了一种新的RDF图模式匹配算法·实验结果表明,该算法的匹配效率远远高于传统的图模式匹配算法·

语义万维网环境下的RDF数据存储

资源描述框架RDF(Resource Description Framework)是一种元数据描述方法,也是下一代Web--语义万维网(Semantic Web)应用的基础。大量的RDF事实数据的操作和处理需要数据库的支持,利用Agent实现了RDF数据在数据库中的存储,同时也提供了一个对RDF数据进行操作和处理的应用实例。本例亦可作为一个基于领域Ontology的Multi-Agent系统的一部分,与其它Agent一起完成基于语义的Web应用。

RDF热解前后表面结构变化的研究

对城市生活垃圾衍生燃料(RDF)及其在不同温度及时间下快速热解生成半焦的比表面积和孔容积的变化进行了分析研究。实验结果发现RDF热解时比表面积及孔容积先随热解温度升高而降低,然后随反应程度的加深而增大,在约550℃时出现极大值,而后由于产生结焦等原因再次降低。研究表明RDF热解半焦孔结构与煤焦孔结构变化有一定的相似性。此外对RDF及半焦孔结构分布的分形特征进行了初步分析。

大规模RDF图数据上高效率分布式查询处理

知识图谱是智能数据的主要表现形式,随着知识图谱领域的不断发展,大量的智能图数据以资源描述框架(resourcedescriptionframework,简称RDF)形式发布出来.RDF图上的SPARQL查询语义对应于图同态,是一个NP-完全问题.因此,如何使用分布式方法在大规模RDF图上有效回答SPARQL查询是一个富有挑战性的问题.目前已有研究使用MapReduce计算模型处理大规模RDF数据,但其将SPARQL查询拆分成单个的查询子句,没有考虑RDF数据的丰富语义和自身的图特性,导致Map Reduce迭代次数过多.首先,利用RDF数据内嵌的语义和结构信息作为启发式信息,将查询图分解为星形的集合,可以在更少次迭代内得到查询结果.同时,分解算法给出中间结果较少的星形匹配顺序,基于此顺序,每轮Map Reduce操作通过连接操作匹配一个新的星形,直至产生最终的答案.最后,在标准合成数据集WatDiv和真实数据集DBpedia上进行大量的实验评估.实验结果表明:所提基于星形分解的分布式SPARQLBGP匹配算法能够高效回答查询,查询时间比SHARD和S2X算法的查询时间平均提高一个数量级,且优化算法的查询时间与基本算法相比缩短了49.63%～78.71%.

基于移动Agent及RDF的网络数据挖掘系统体系结构

1 引言随着数据挖掘的研究与应用日益广泛和深入,基于Web的网络数据挖掘正受到人们的巨大关注.