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煤气化炉洗涤冷却室液滴夹带的研究及GA-BP预测模型
  • ISSN号:1001-4160
  • 期刊名称:《计算机与应用化学》
  • 时间:0
  • 分类:TQ015.9[化学工程] O6-39[理学—化学]
  • 作者机构:[1]华东理工大学大学煤气化教育部重点实验室,上海200237
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(973计划)(2004CB217700);教育部“长江学者与创新团队发展计划”(PCSIRT-IRT0620).
中文摘要:

新型洗涤冷却室是对置式多喷嘴新型水煤浆气化炉的重要组成部分。在工程运行中,可能出现带水问题,影响后续系统的稳定运行。本文研究水煤浆气化炉洗涤冷却室液滴夹带的问题,证明气速与分离空间的高度是影响液滴夹带量的2个重要因素。气速相同,分离空间越矮,液滴夹带量越大,分离空间的高度不变,气速大液滴夹带量越大。遗传算法和BP神经网络模型都适合解决非线性问题,但各有优缺点。实验数据与遗传算法优化BP网络技术,构造出新型洗涤冷却室内液滴夹带的预测模型,使网络的训练步数从186步减小到8步。测试样本检验相对误差较小在5%以内,预测能力较强,能满足工程需求,可作为工业中,液滴夹带的在线监测和自动控制。

英文摘要:

The entraining liquid problem in new type of scrubbing-cooling chamber had been experimentally researched, and the reaults indicated that gas velocity and height of separate space were the main factors that would influence the quantity of entrainment. In the condition of constant gas velocity, the quantity of entrainment increased with the separate space decreasing, in the condition of constant separate space it also increased with the gas velocity increasing. On the base of experimental data, a GA-BP neural network prediction model was established. Through the examination of test example, it could be proved that the error of the model was small and the ability to predict was strong. Therefore this model could be applied to online supervision and automatic control in industry operation.

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期刊信息
  • 《计算机与应用化学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院过程工程研究所
  • 主编:王基铭
  • 地址:北京中关村北二街1号
  • 邮编:100080
  • 邮箱:jshx@home.ipe.ac.cn
  • 电话:010-62558482
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4160
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3763/TP
  • 邮发代号:82-500
  • 获奖情况:
  • 1991年中国科学院优秀期刊三等奖,2000年中国科学院优秀期刊三等奖,1998年中国科技期刊影响因子工程类第二名,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),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(2000版)
  • 被引量:9060