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J-GLOBAL ID：201802280708920444   整理番号：18A0648895

混合燃焼ガス雰囲気におけるNOx排出特性とモデリング予測【JST・京大機械翻訳】

Characteristic of NOx emissions in co-firing gases and modeling prediction

著者 (5件)： Liang Zhanwei (華北電力大学能源動力与机械工程学院,河北 保定,071003) ,  Chen Hongwei (華北電力大学能源動力与机械工程学院,河北 保定,071003) ,  Yang Xin (華北電力大学能源動力与机械工程学院,河北 保定,071003) ,  Xu Wenliang (華北電力大学能源動力与机械工程学院,河北 保定,071003) ,  Zhao Zhenghui (華北電力大学能源動力与机械工程学院,河北 保定,071003)
資料名： Huagong Jinzhan  (Huagong Jinzhan)
巻： 36  号： 11  ページ： 4265-4271  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2014A  ISSN： 1000-6613  CODEN： HUJIEK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 300MWの石炭/ガス混合燃焼ボイラを研究対象として,高炉ガス,コークス炉ガス,および微粉炭の熱混合比の影響を,理論的に計算し,そして,混合排気ガスの混合分級条件の下でのNOx排出特性を,最適化した。実験データを用いて,NOx排出濃度の予測モデルを確立した。結果は以下を示した。高炉ガスとコークス炉ガスの比率が0.3であるとき,理論的煙道ガスの量は,純粋な石炭のものと同じであった。混合高炉ガスは炉温度の温度差を減少させ、NOx排出を制御するのに有利である。高炉ガスの熱混合比と分離燃え率の増加に伴い、NOx排出濃度は次第に低下し、フライアッシュの炭素含有量は次第に増加した。NOx排出濃度とフライアッシュの炭素含有量を総合的に測定すると、高炉ガス(BFG)とコークス炉ガス(COG)の最適な熱混合比は1.3より低く、最適な分離燃焼率は24%である。3つのNOx排出予測モデルを比較することによって,遺伝的アルゴリズムによって最適化されたBP神経回路網モデルは,高い予測精度を持ち,そして,ボイラ入力パラメータと出力パラメータの間の非線形関係を,正確に表現することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 燃焼効率 ,  混合比 ,  煙道ガス ,  ボイラ ,  高炉ガス ,  最適化 ,  コークス炉ガス ,  微粉炭 ,  予測モデル ,  フライアッシュ ,  *モデリング ,  *予測
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  *NOx排出 ,  *混焼 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： coal combustion ,  air staging ,  NOx emissions ,  model ,  neural networks

分類 (2件)： ボイラ  (PB01020V) ,  燃焼一般  (XE04010W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 混合燃焼 ,  ガス雰囲気 ,  NOX ,  排出特性 ,  モデリング ,  予測