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石灰石CO_2循环特性神经网络预测
  • ISSN号:1674-7607
  • 期刊名称:《动力工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:X511[环境科学与工程—环境工程]
  • 作者机构:[1]华北电力大学能源与动力工程学院,保定071003, [2]沈阳工程学院能源与动力工程系,沈阳110136
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50876030);中央高校基本科研业务费资助项目(916021008)
中文摘要:

以TGA试验数据为基础,利用BP神经网络模型分析并预测了煅烧和碳酸化循环过程、钙基吸收剂活性以及循环反应速率和转化率的变化趋势.结果表明:钙基吸收剂经过多次碳酸化循环,其活性存在明显衰减趋势;钙基吸收剂的活性和化学反应速率不仅受到循环次数的影响,而且还受到试验样品物性、煅烧温度、煅烧时间以及煅烧气氛等的影响;BP神经网络模型可以直观、准确地描述钙基吸收剂的碳酸化循环反应特性,其模型数据可以减少试验次数,并可为模型钙基吸收剂煅烧和碳酸化循环反应过程以及反应活性的变化提供新的方式.

英文摘要:

Based on TGA test data,a detailed thermodynamic analysis has been performed using BP neural network model so as to predict the variation tendency of the activity,the reaction rate and the conversion rate of a calcium-based sorbent in calcination/carbonation cycles.Results show that the activity of the calcium-based sorbent reduces greatly with rising number of calcination/carbonation cycles;the activity and reaction rate may be affected not only by the cyclic number,but also by the physical property of sorbent,the calcination temperature,duration and atmosphere;PB neural network model may visually and accurately describe the carbonation cycles of calcium-based sorbent,and the model data may help to minimize the test frequency,which therefore may serve as a reference in simulation of calcination/carbonation cycles and the reactivity variation of calcium-based sorbents.

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期刊信息
  • 《动力工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:上海发电设备成套设计研究院
  • 主办单位:上海上发院发电成套设备成套设备工程有限公司 中国动力工程学会
  • 主编:严宏强
  • 地址:上海闵行剑川路1115号
  • 邮编:200240
  • 邮箱:DONG@chinajournal.net.cn
  • 电话:021-64358710-609
  • 国际标准刊号:ISSN:1674-7607
  • 国内统一刊号:ISSN:31-2041/TK
  • 邮发代号:4-301
  • 获奖情况:
  • 2000年获《CAJ-CD规范》执行优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3107