德士古气化炉冷态停留时间分布测试（Ⅱ）

在筒体为φ３２０ｍｍ×８ｍｍ，而结构与尺寸不同的三种有机玻璃容器中，测试了送入空气的停留时间分布（ＲＴＤ）。得到流型与射流量、高径比、出口通道面积之间的相互关系，进而提出了ＲＴＤ密度函数数学模型。     

德士古气化炉冷态停留时间分布测试(Ⅰ)

在φ320×8mm、φ400×8mm有机玻璃容器中,以空气为介质,以氢气为示踪剂,测试了双通道喷嘴射流流场的停留时间分布。考察了不同射流速度、下锥部几何形状、炉径及高径比对停留时间分布曲线的影响,给出在何种条件下流型更趋于全返混或平推流。     

德士古气化炉冷态流场测试

在出口端结构、尺寸各异的六种有机玻璃容器(φ320×8mm,长为1182mm、1680mm)中,用激光多普勒测速仪,测定了不同射流量时的轴向速度分布,并计算了回流量、涡眼位置以及回流区的起止轴向位置。得到了筒体长度、直径、出口结构以及射流量对速度分布和回流量的影响结果,从而揭示出德士古气化炉内的流动状况,认为德士古气化炉中流场是影响化学反应结果的重要因素。     

旋流对射流携带床气化炉内宏观混合过程的影响I.冷态浓度分布

通过置于双通道交叉射流喷嘴中心通道的旋流器产生旋流 ,在 1 m× 4 m的大型冷模装置上 ,测定了射流携带床气化炉内的冷态浓度分布 ,考察了旋流数对宏观混合过程的影响 ;给出了旋转射流时炉内无因次径向浓度分布、无因次最大浓度和混合分数的轴向衰减规律。     

施流对射流携带床气化炉内宏观混合过程的影响：I.冷态？…

通过置于双通道交又射流喷嘴中心通道的旋流器产生旋流,在φ1m×4m的大型冷模装置上,测定了射流携带床气化炉内的冷态浓度分布,考察了旋流数对宏观混合过程的影响;给出了旋转射流时炉内无因次径向浓度分布、无因次最大浓度和混合分数的轴向衰减规律.     

旋流对射流携带床气化炉内宏观混合过程的影响II.冷态停留时间分布

通过置于双通道交叉射流喷嘴中心通道的旋流器产生旋流 ,在 1 m× 4 m的大型冷模装置上 ,测定了射流携带床气化炉内的冷态停留时间分布 ,得到了停留时间分布密度函数的显式数学表达式 ;给出了实验范围内模型参数与无因次相似准数 S、Ct和喷嘴环隙与中心射流动量比 Gr之间的关系。     

旋流对射流携带床气化炉内宏观混合过程的影响：Ⅱ.冷态 …

通过置于双通道交叉射流喷嘴中心通道的旋流器产生旋流,在φ1m×4m的大型净模装置上,测定了射流携带床气化炉内的冷态停留时间分布,得到了停留时间分布密度函数的显式数学表达式;给出了实验范围内模型参数与无因次相似准数S、Ct和喷嘴环隙与中心射流动量比Gr之间的关系.     

射流携带床气化炉内混合过程的数值模拟

采用ｋ－εＥ模型对射流携带床气化炉内α－萘酚与对氨基苯磺酸重氮盐的偶合竞争串联反应的分隔指数进行了数值模拟，研究了气化炉出口面积，长径比，两股射流动量比对分隔指数的影响。模拟结果表明，ｋ－ε－Ｅ模型由于同时考虑了宏观混合和微观混合的作用，其观测值和实验测试值吻合较好。     

德士古气化炉气化反应过程的数值模拟与特性分析

利用Fluent软件对德士古水煤浆气化炉进行数值模拟仿真。用Finite Rate/Eddy-Dissipation（有限速率/涡耗散）模型求解气化过程;用Standard k-ε湍流模型封闭动量方程;用DPM（离散相）模型设置并求解煤粉燃烧的多步焦炭反应;用P-1辐射模型模拟气化炉内辐射特性。通过比较模型预测的数据与工业数据的差别,证实了模型的有效性。在此模型基础上考察了煤浆流量、氧气流量和煤浆浓度三者之间的耦合关系和中心氧体积分数对出口气体组成、有效气产率、温度及碳转化率的影响规律,为提高煤气有效成分、碳转化率和保证生产安全提供参考依据。     

射流携带床气化炉内混合过程的研究

采用α－萘与对氨基苯碘酸重氮盐的偶合竞争串联二级反应体系，研究了气炉出口面积，长戏比，两股射流动量比对射流携带档气化炉内混合过程的影响。     

气化灰渣的理化性质及其对石油焦/CO2气化反应特性的影响

采用XRF、XRD和SEM/EDS等分析手段对神华煤气化灰渣的理化性质进行了表征,并考察了气化灰渣对金山石油焦/CO2气化反应活性的影响。结果表明：炉底灰渣和炉顶飞灰的灰分质量分数分别为7839%和6271%;炉底灰渣中Ca和Fe的质量分数较炉顶飞灰高,而炉顶飞灰中Si和Al的质量分数则比炉底灰渣高;气化灰渣中的矿物质主要以对气化反应无催化活性的惰性物质形态存在,炉底灰渣中对含碳物料气化反应有催化作用的主要是少量的硫酸钙、氧化铁和钾芒硝（K3Na(SO4)2）,而炉顶飞灰中则是少量的硫酸钙;随着气化灰渣添加量的增加,石油焦催化气化反应速率达到最大值时所对应的转化率逐渐减小。当气化灰渣的添加量为5%~30%时,石油焦的气化活性提高了2~7倍,其中炉底灰渣的催化活性稍优于炉顶飞灰。     

基于不同气化剂的BGL炉煤气化的模拟和优化

煤气化工艺作为煤制天然气的重要环节,是实现煤炭资源清洁利用的关键。基于化工流程模拟软件Aspen Plus建立BGL （British Gas Lurgi）炉煤气化工艺,以合成气有效成分、制气效率及水蒸气分解率为评价指标,考察常规气化技术中气化剂操作参数对工艺的耦合作用,得出最优气化剂组成及预热温度;同时,为解决煤气化过程中CO₂排放量大及氢碳比较低的问题,分别引入CO₂、CH₄对气化剂进行改进,进一步优化气化剂组成。结果表明：在常规气化技术中,m_O2/m_Coal=0.33、m_H2O/m_Coal=0.14为最优气化剂组成,220℃为最优气化剂预热温度;在改进气化技术中,m_CO2/m_H2O=0.18,m_CH4/m_H2O=0.08为最优气化剂组成。     

改进的加权最小二乘支持向量机在德士古炉温 软测量中的应用

根据某企业德士古气化炉装置在线估计炉温的需要,将现场数据采样样本中的离群点分为高杠杆点和高残差点两类,将一种 新的加权方法应用到最小二乘支持向量机( LS-SVM),使其对两种离群点都具有抑制作用,提高模型鲁棒性。加权最小二乘支持向 量机(Weighted Least Square Support Vector Machine, WLS-SVM))参数的选择基于LS-SVM的最优参数,根据模型训练误差对参 数进行二次寻优,进一步提高模型精度。利用测试函数验证了改进方法,对提高模型精度有明显效果;并将改进方法应用到实际生 产装置的炉温软测量系统中,也取得了满意的应用效果。     

Application of Statistical Distribution of PM10 Concentration in Air Quality Management in 5 Representative Cities of China

ObjectiveTo estimate the frequency of daily average PM₁₀ concentrations exceeding the air quality standard (AQS) and the reduction of particulate matter emission to meet the AQS from the statistical properties (probability density functions) of air pollutant concentration.MethodsThe daily PM₁₀ average concentration in Beijing, Shanghai, Guangzhou, Wuhan, and Xi'an was measured from 1 January 2004 to 31 December 2008. The PM₁₀ concentration distribution was simulated by using the lognormal, Weibull and Gamma distributions and the best statistical distribution of PM₁₀ concentration in the 5 cities was detected using to the maximum likelihood method.ResultsThe daily PM₁₀ average concentration in the 5 cities was fitted using the lognormal distribution. The exceeding duration was predicted, and the estimated PM₁₀ emission source reductions in the 5 cities need to be 56.58%, 93.40%, 80.17%, 82.40%, and 79.80%, respectively to meet the AQS.ConclusionAir pollutant concentration can be predicted by using the PM₁₀ concentration distribution, which can be further applied in air quality management and related policy making.