高壓超濃相氣固兩相流輸送特性與流型研究.pdf

1、大規(guī)模高效煤氣化技術(shù)是潔凈煤技術(shù)的龍頭和關(guān)鍵，氣流床煤氣化技術(shù)在該技術(shù)領(lǐng)域具有其他氣化技術(shù)無法比擬的優(yōu)勢(shì)。高壓超濃相煤粉氣力輸送是氣流床加壓粉煤氣化的關(guān)鍵技術(shù)之一，其輸送速度低，固相濃度高，流動(dòng)形態(tài)復(fù)雜，系統(tǒng)的輸送技術(shù)要求和條件與一般輸送系統(tǒng)相差較大。目前對(duì)其流動(dòng)規(guī)律和機(jī)理的認(rèn)識(shí)尚存欠缺，特別是我國煤粉種類眾多，不同種類、不同粒徑、不同含水率的煤粉其氣力輸送的特點(diǎn)和規(guī)律究竟如何，尚無成熟的理論依據(jù)可參照，有待深入、系統(tǒng)的理論和試驗(yàn)研究。

2、
　　 在高壓超濃相氣力輸送試驗(yàn)臺(tái)上，系統(tǒng)研究了不同種類、不同粒徑、不同含水率的煤粉在不同的輸送壓力、總差壓、流化風(fēng)量等條件下的輸送特性。試驗(yàn)研究表明，高壓條件更有利于實(shí)現(xiàn)高輸送速率通量、高固氣比和低表觀氣速的輸送。煤粉輸送速率通量隨著總差壓的增大而增大，增幅最終趨緩；固氣比隨著總差壓的增大而先增加后減少。對(duì)于兩種粒徑的內(nèi)蒙煙煤，在維持輸送壓力和總差壓不變的條件下，逐漸增大流化風(fēng)量，煤粉輸送速率通量和固氣比均呈現(xiàn)先略增后略減的趨

3、勢(shì)。在相同的輸送壓力和總差壓下，粒徑較小的煤粉輸送性能更好，且更容易獲得較高的輸送固氣比。隨著含水率的增大，內(nèi)蒙褐煤的輸送速率通量逐漸減少。對(duì)于我國三種典型煤粉而言，在粒徑相差不大的前提下，兗州煤粉的輸送能力最強(qiáng)，內(nèi)蒙煙煤的輸送能力最差。發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)各測(cè)試管段的壓降具有不同的波動(dòng)特點(diǎn)，研究了總差壓、固氣比和煤粉粒徑等條件對(duì)各管段壓降的影響，分析了煤粉含水率的增大對(duì)各管段壓降穩(wěn)定性的影響，最后解釋了大粒徑煤粉輸送時(shí)的堵管原因并給出了較適合的輸

4、送條件。
　　 研究開發(fā)出可視化測(cè)量系統(tǒng)，對(duì)高壓超濃相氣固兩相流的流動(dòng)形態(tài)及穩(wěn)定性進(jìn)行了試驗(yàn)研究。隨著表觀氣速的降低，在輸送大粒徑內(nèi)蒙煙煤時(shí)，獲得了懸浮流、分層流和沙丘流的流型；在輸送石英砂時(shí)，獲得了分層流、沙丘流和柱塞流的流型，后者不同流型間的區(qū)分度明顯好于前者。在輸送平均粒徑為115μm和52μm的中小粒徑內(nèi)蒙煙煤時(shí)，未觀測(cè)到流型的明顯變化。粒徑更大，密度更大的石英砂更容易達(dá)到沙丘、柱塞等低速不穩(wěn)定流動(dòng)狀態(tài)，表觀氣速的降低使

5、得試驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)入不穩(wěn)定輸送狀態(tài)，系統(tǒng)各管段的壓降波動(dòng)時(shí)間序列佐證了這一不穩(wěn)定性。物料性質(zhì)和表觀氣速對(duì)流動(dòng)形態(tài)及流動(dòng)的穩(wěn)定性均有著較大影響。
　　 將信號(hào)分析方法Hilbert-Huang變換(HHT)引入高壓超濃相氣固兩相流領(lǐng)域，對(duì)氣固兩相流的流動(dòng)行為進(jìn)行更深入的探討。通過石英砂和大粒徑內(nèi)蒙煙煤輸送時(shí)壓力信號(hào)的HHT分析，成功提取了能量特征值e并建立其與流動(dòng)形態(tài)、流動(dòng)穩(wěn)定性之間的關(guān)系，證實(shí)了HHT用于分析高壓超濃相氣力輸送壓力信號(hào)

6、的可行性；對(duì)于較難通過可視化手段觀測(cè)其流型的中小粒徑煤粉，使用HHT對(duì)壓力波動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析與特征值提取，將提取的特征值用于分析表觀氣速、輸送壓力、總差壓、流化風(fēng)量、煤粉平均粒徑和含水率等試驗(yàn)條件對(duì)其流動(dòng)特性的影響規(guī)律。
　　 鑒于高壓超濃相氣力輸送特性參數(shù)機(jī)理建模的復(fù)雜性，本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入該領(lǐng)域，采用辨識(shí)建模方法，成功預(yù)測(cè)了煤粉輸送速率通量和垂直彎管壓降，并比較了不同網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)劣。改進(jìn)后的前向型BP網(wǎng)絡(luò)、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

7、(GRNN)與Elman反饋型網(wǎng)絡(luò)均可以實(shí)現(xiàn)對(duì)煤粉輸送速率通量的較好預(yù)測(cè)，且預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度差別不大，GRNN網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性最好。在對(duì)垂直彎管壓降進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，采用Levenberg-Marqiardt算法訓(xùn)練得到的BP網(wǎng)絡(luò)與Elmam網(wǎng)絡(luò)，具有較快的收斂速度與較好的預(yù)測(cè)精度，可以作為垂直彎管壓降的預(yù)測(cè)模型。與煤粉輸送速率通量的預(yù)測(cè)結(jié)果相比，各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)垂直彎管壓降的預(yù)測(cè)誤差普遍較大，然而考慮到高壓超濃相氣固兩相流在垂直彎管中的流動(dòng)的復(fù)雜性，預(yù)測(cè)