循环流化床多联产系统的模型研究与性能预测

合集下载

循环流化床流体动力特性研究

循环流化床流体动力特性研究摘要：循环流化床流体动力学在能源传输、医药研发、工业动态等领域有着极其广泛的应用，该文旨在通过实验研究和理论分析，分析大田山水平流化床模型的流体动力学特性，并建立了有效的动力学模型，研究循环流化床流体动力学性能。

首先，通过实验仪器设置了不同的实验模型，测量和分析了液体的流速信息和流量数据，从而建立了不同的流体动力学模型。

其次，在此基础上，探究了循环流化床内部流体动力学性能，深入分析了不同流速下液流特性，并采用统计方法研究了流动特性。

最后，本文全面评估了循环流化床的流体动力学性能。

关键词：循环流化床；流体动力学；流速；实验研究；理论分析1 Introduction循环流化床作为一种新型的流体化平台，在能源传输、药物合成、工业反应、水处理等各个领域显示出日益增强的能力。

它的特点是具有有效的传输和分配、低能耗和可控的作用，因此，循环流化床的流体动力学特性是计算其参数、性能和稳定性的关键。

本文采用实验研究和理论分析的方法，探究了大田山水平流化床模型的流体动力学特性，并建立了有效的动力学模型，充分发挥它的流体动力学性能。

2 Experimental Setup and Flow Characteristics2.1 Experimental Setup为了研究循环流化床的流体动力学特性，采用实验装置设置了大田山水平流化床模型，包括一个流动管道、控制阀、实验台等部件，从而实现对液体的测量和分析。

详细的实验装置如图1所示。

流动管道：实验装置的管道尺寸为Φ100×1000mm，它由有毛细管组成，侧壁光滑，温度为23℃，全长为1000mm；控制阀和实验台：实验装置设有一条PVC阀门控制管路，用于控制流体的流量和压力；同时，实验台配有一台计算机和数据记录仪，用于对实验模型的流体流量、流速和压力等参数的测量和记录。

2.2 Flow Characteristics实验中，采用梯度测试的方法，分别测量分别在0.02、0.04、0.06、0.08、0.10和0.12米/秒的水流速下，液体的流速信息和流量数据，并通过调整控制阀的开度来改变流量，以此来构建不同的流体动力学模型。

循环流化床锅炉的模型预测控制

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｓｔｅａｍｈｅａｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍ；ｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｒｏｔｌ，ＭＰＣ；ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｂｌｅｃｏｎｔｒｏｌ；ｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇ
ｐｒｅｓｓｕｒｅ．ｓｔｅａｍｔｅｍｐｅｒａｕｒｔｅａｎｄｂｅｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ．ＴｈｅＭＰＣｓｙｓｔｅｍｗａｓｓｉｍｕｌａｔｅｄｉｎＭＡＴＬＡＢ／ＳＩＭＵＬＩＮＫ．ＩｔｉＳｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔｓｙｓｔｅｍｉｄｅｎｔｉｉｃｆａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓａｈａｎｄｙｔｏｏｌｉｎｏｂｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆＣＦＢＢｗｉｔｈｓｉｍｐｌｅｍｏｄｅｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ａｎｄｔｈａｔＭＰＣａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｓｕｉｔａｂｌｅｏｒｆｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇＣＦＢＢ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓｈｏｗｓｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｒｅｓｕｌｔ．

加压循环流化床的实验与模型研究的开题报告

加压循环流化床的实验与模型研究的开题报告加压循环流化床技术是一种重要的化工过程，被广泛应用于催化反应、干燥和现代能源等领域。

本研究旨在通过实验和模型研究，深入探讨加压循环流化床的工艺特性和优化控制。

研究内容及意义加压循环流化床技术是一种多相流动反应器，其流动特性和传质过程较为复杂。

本研究将从以下三个方面入手：1. 实验研究：通过搭建实验装置来开展加压循环流化床的工艺特性探究。

实验内容包括加压循环流化床的流量、温度、压力、反应物浓度和产物生成速率等的测量，了解不同条件下反应转化率的变化规律，并分析影响反应过程的因素。

2. 模型研究：根据流体力学和传热原理，利用计算机模拟技术构建加压循环流化床的数学模型，并采用数值计算方法对其进行仿真分析。

通过与实验数据的比对，验证模型的准确性，并探究加压循环流化床内多相流动的规律和传质过程。

3. 优化控制研究：通过实验和模型研究，结合控制理论，设计出优化控制策略，以提高加压循环流化床的反应效率和稳定性。

并通过对比试验验证控制策略的效果。

本研究将揭示加压循环流化床的工艺特性和优化控制规律，为工业上的应用提供理论指导和技术支持。

研究方法和技术路线实验研究：实验将在自行搭建的实验装置中进行，主要测量流量、温度、压力、浓度等参数，并进行反应分析。

实验数据将作为模型研究的输入。

模型研究：根据运动方程、传热方程和质量守恒方程，构建加压循环流化床的数学模型。

利用COMSOL Multiphysics等计算机模拟软件进行泊松方程、贝努利方程、边界条件和初值条件等方案设计和参数调整，并与实验数据进行比对，验证模型的准确性。

优化控制研究：基于实验结果和模型分析，结合控制理论，设计出优化控制策略，并进行控制效果的试验验证和优化。

预期成果和创新点本研究将通过实验和模型研究，深入探究加压循环流化床的工艺特性和优化控制规律，从而达成以下预期成果：1. 揭示加压循环流化床内多相流动的规律和传质过程。

循环流化床流体动力特性研究

循环流化床流体动力特性研究循环流化床（CyclicFluidsizedBeds）是在一个充满着悬浮颗粒固体的流体称为基体（carrier）中，利用气体提供动力，并在流体流动的过程中使悬浮颗粒固体组成一个流动的均质系统。

循环流化床利用自身的流量特性，可以达到反应的物理化学变化，从而实现所需的产品加工以及其他工艺操作。

循环流化床流体动力特性是其运行效率和可控性的重要因素，因此有必要对其特性进行研究。

循环流化床流体动力特性研究主要集中在流体温度特性、流场结构特性、流速场特性以及流变特性几个方面。

首先，流体温度特性是指循环流化床流体的温度在流体外环境温度变化时如何反应，其衡量标准是温度上升曲线。

其次，流场结构特性是指在不同的流体流速条件下，混合分散系统中流体流动的均质状态以及混合物的不均匀性。

第三，流速场特性指在循环流化床流体中，流体流速随位置和方向的变化规律。

最后，流变特性指循环流化床流体流变特性，即在特定的温度和流速条件下，流体的粘度是如何变化的。

研究循环流化床流体动力特性的实验方法主要包括对流体速度场、流体温度场以及流体流变特性的实验测量分析，以及使用数值模拟的方法来分析不同的实验条件下的流体流动特性。

实验中首先需要采集循环流化床流体的温度、流速以及其他指标数据，用于确定流体温度特性、流场结构特性、流速场特性以及流变特性。

此外，对煤气等对温度更敏感的流体进行实验时，需要注意控制温度、湿度及相关参数的变化，以此来更精确的模拟实际运行条件。

循环流化床流体动力特性的实验结果可以用于研究流体流场的稳定性，以及提高循环流化床流体在不同运行条件下的运行效率。

结合试验结果可以更好的设计和优化循环流化床流体，使其能够更有效地实现反应过程，从而提高循环流化床流体的运行效率和生产效率。

综上所述，循环流化床流体动力特性的研究具有重要的意义，为优化循环流化床的性能和可控性提供了重要的理论依据。

循环流化床流体动力特性的研究需要考虑不同的参数，以及实验室和数值测试的介入，以确定循环流化床的运行效率和可控性。

循环流化床热电气多联产试验及理论研究

1、燃料适应性研究：针对不同种类的燃料，研究循环流化床的燃烧特性以及其对系统性能的影响，为燃料的灵活应用提供理论支持。
2、系统优化研究：结合理论研究和实验数据，对循环流化床热电气多联产系统进行深入优化，提高系统的整体性能和稳定性。
3、排放物控制研究：针对排放物处理问题，研究有效的控制策略和技术，减少循环流化床热电气多联产系统的环境影响。
对于实际应用而言，循环流化床热电气多联产技术具有巨大的潜力。通过进一步深入研究和实践，可以不断完善该技术，提高系统性能和稳定性，实现更为高效的能源利用和环保目标。同时，这一技术还可以为我国能源结构的多元化和清洁能源的发展提供有力推动。
未来研究方向和意义
随着科技的不断进步，循环流化床热电气多联产技术将在未来发挥越来越重要的作用。为了进一步提高该技术的效率和稳定性，未来的研究可以从以下几个方面展开：
此外，对比两者的结果还可以发现，理论研究在预测系统性能方面具有一定的优势。通过数学模型和数值模拟方法，可以预测不同工况下的系统性能，从而为试验提供指导。然而，理论研究也存在问题，如模型的准确性需要大量实验数据进行验证，同时数值模拟过程需要耗费大量计算资源。
结论部分
本次演示通过对循环流化床热电气多联产试验及理论研究的介绍，分析了两者的重要性和优缺点。虽然两者在某些方面存在差异，但它们相互补充，为循环流化床热电气多联产技术的发展提供了有力支持。
循环流化床热电气多联产试验及理论研究
目录
01 循环流化床热电气多联产试验部分
02 理论研究部分
03 比较分析部分
04 结论部分
05 未来研究方向和意义
随着能源需求的不断增长和环境问题的日益严重，高效、清洁、可持续的能源利用技术成为当今研究的热点。循环流化床热电气多联产技术作为一种先进的能源利用技术，具有很高的研究价值和实际应用价值。本次演示将探讨循环流化床热电气多联产试验及理论研究的重要问题，旨在为相关领域的研究提供参考。

循环流化床催化燃烧的过程模拟与优化

循环流化床催化燃烧的过程模拟与优化循环流化床催化燃烧技术是一种高效、环保的能源转化技术，广泛应用于石油化工、冶金、煤化工等领域。

该技术以低氮燃烧、高效节能、污染物排放低等优点，深受行业青睐。

然而，在循环流化床催化燃烧过程中，尚存在着一些难题需要解决，如催化剂失活、流化性能不稳定等。

因此，通过模拟与优化循环流化床催化燃烧过程，以期提高其效率和稳定性，具有重要意义。

一、循环流化床催化燃烧过程简介循环流化床催化燃烧过程的基本原理是：利用气体动力学的作用和催化剂的作用，在循环流化床内将发生燃烧反应的物质气化，形成可燃气体，再进行燃烧反应，最终将废气排放。

循环流化床催化燃烧过程的关键是催化剂的作用，催化剂可以提高反应活性和稳定性，同时减少氮氧化物的生成。

二、循环流化床催化燃烧过程模拟方法循环流化床催化燃烧过程模拟可以采用数值模拟方法。

数值模拟方法是利用计算机模拟物理系统的数值方法，通过分析数值结果来探讨物理系统的特性。

对于循环流化床催化燃烧过程，可以采用CFD（计算流体力学）方法来进行数值模拟。

在数值模拟中，主要考虑以下几个方面：气体-固体流体力学、传热和化学反应。

科学地模拟了循环流化床内的流体力学、化学反应和传热过程，可以了解反应器中各个区域的燃烧条件和反应过程，分析气体和颗粒的运动状态和能量、物质的传递和转换等过程，确定影响反应过程的关键因素，指导优化设计和运行工艺。

三、循环流化床催化燃烧过程优化方法为了提高循环流化床催化燃烧技术的效率和稳定性，必须对反应器结构、气体-固体相互作用、催化剂选择等方面进行优化。

反应器结构：反应器不同区域内的流动状态、传热、传质等参数的分布均不同。

为了实现高效、稳定的催化燃烧，需要合理地设计反应器结构，保证各个区域内的流量、温度、催化剂浓度、反应物浓度等参数均匀分布。

气体-固体相互作用：气体-固体相互作用是影响循环流化床催化燃烧效果的重要因素。

通过优化气体-固体两相之间的交互作用，可实现流化床内气体分布均匀，催化剂载体颗粒与床层颗粒夹带不严重、又不至于导致反应器失稳等优点。

流化床生物质气化发电过程动力学建模与验证

流化床生物质气化发电过程动力学建模与验证一、引言气化发电技术是一种利用生物质发电的新型可再生能源发电技术，它采用生物质颗粒乾燥后，在被蒸汽加热的气流气化器中，将有机物分解为气态气体，释放出的潜热来发电。

流化床气化发电技术有利于克服固体燃料粉碎、输送和加热的障碍，使发电过程产生更多的耦合机制，从而提高发电效率，是一种新型有效发电方式。

然而，目前流化床发电技术存在着一系列负面问题，其中，动力学建模和验证是其中的重要技术之一，它的实现对促进流化床气化发电技术发展具有重要的意义。

本文重点介绍了流化床气化发电过程动力学建模和验证的方法。

首先，针对流变床的特性，介绍了流化床发电建模原理，然后，介绍详细介绍了运用流化床气化发电建模原理实现发电过程动力学建模，最后，重点阐述了流化床气化发电过程动力学建模验证方法。

二、流变床气化发电建模原理流变床气化发电是指将生物质粉料给入被蒸汽加热的气流气化器燃烧后，用气流将燃烧产生的气体分离出来，用蒸汽来驱动机器来发电的过程。

根据流变床的工作原理，采用流变床发电，对应有三个主要的动态参数：气流速度、蒸汽压强和发电效率。

通过了解发电过程的解耦关系，利用蒸汽分压的过程，以及发电机的电势来描述动力学行为。

1)气流速度：气流速度取决于气化器的尺寸、温度、压力等因素，以及燃料的粒度等因素，通过设置不同流速，使气化器内的燃料处于颗粒流动状态，从而获得最大的效率。

2)蒸汽压力：蒸汽驱动的流化床发电，蒸汽的压力受到气化器的封闭程度和气体的不均匀性等多种因素的影响，决定着机器的产生功率角动作来发电。

3)发电效率：发电效率由气体布置和气流分布决定，受到燃料密度、气流结构、燃烧室体积、烧嘴尺寸等多种因素的控制，一般而言，发电效率随着气流速度和混合点温度的增大而提高。

1)气体动力过程：采用流变床气化发电原理，可以根据实际的发电工况，以气流、流体力学等原理来建模气体动力过程，确定气流有效利用率。

3)发电效率：从发电的功率因数出发，应用稳态和瞬态的动力学原理，建立发电机的发电效率模型，以确定发电有效利用率。

循环流化床系统多变量二次动态矩阵控制

第37卷　第4期沈　阳　化　工　大　学　学　报Vol.37　No.42023.08JOURNAL OF SHENYANG UNIVERSITY OF CHEMICAL TECHNOLOGYAug.2023收稿日期:　2023-05-16基金项目:　辽宁省高校科研计划一般项目(LQ 2020018);沈阳市科技计划项目(22-322-3-38);辽宁省研究生教育教学改革研究项目(LNYJG 2022172)作者简介:　李崇(1985—),男,辽宁铁岭人,讲师,博士,主要从事复杂工业过程建模与优化控制的研究.文章编号:　2095-2198(2023)04-0369-10循环流化床系统多变量二次动态矩阵控制李　崇,　朱永平(沈阳化工大学信息工程学院,辽宁沈阳110142)摘　要:　循环流化床工业系统具有强非线性、多变量、强耦合和大滞后等特点,需要兼具多变量协同和解耦功能的控制系统设计.依据循环流化床工业系统多变量间的耦合关系,建立燃烧系统的传递函数矩阵模型,采用多变量二次动态矩阵控制策略,在预测控制框架内实现了控制回路的自解耦和多变量协同.仿真结果表明:设计的控制策略提高了循环流化床工业系统的动态响应和稳态行为.关键词:　循环流化床;　模型预测控制;　二次规划;　动态矩阵控制;　自解耦DOI :10.3969/j.issn.2095-2198.2023.04.012中图分类号:　TK 229.66;TP 273 文献标识码:　A 我国的能源结构以煤炭资源为主,绝大多数集中供热和发电过程以煤燃烧为主要能源供给,煤燃烧利用率低、污染严重两大问题是制约我国经济、社会可持续发展的关键因素[1].“流态化”燃烧技术具有燃料适应性广、低污染、高燃烧效率等多种优势,被认为是解决煤燃烧效率低、污染严重的有效技术手段.循环流化床锅炉作为“流态化”燃烧技术的主要载体,克服了传统锅炉燃烧过程脱硝和脱硫难度大的缺点,在集中供热、发电和固体废弃物处理等领域取得了迅速的发展和应用.循环流化床锅炉的建模与仿真技术运用基本方程和经验公式描述煤燃烧的反应动力学、流态化燃烧过程特性和传热传质规律等属性,借助计算机数值模拟实现整个锅炉系统和各部件子系统的物理、化学反应过程动态模拟,进而为锅炉的设计、运行、控制和故障诊断提供理论依据.马素霞等[2]基于循环流化床燃烧系统的动态特性,根据各变量间的阶跃响应曲线,建立了循环流化床传递函数矩阵模型.Kim 等[3]、徐志等[4]建立了适用于大型循环流化床锅炉的数学模型.Xu 等[5]基于流体动力学分析,建立了超临界循环流化床锅炉燃烧模型.Liu 等[6]采用欧拉多相流体力学方法,建立了一种新型气泡驱动气液固流化床流态化流体力学的综合流动模型.Peters 等[7]建立了中试循环流化床锅炉模型,通过仿真预测了温度和压力对负荷变化的影响.循环流化床锅炉炉膛系统的燃烧和传热过程模型具有强非线性、多变量、强耦合和大滞后的特点,增加了循环流化床锅炉控制系统设计的难度[8].于希宁等[9]提出了一种自适应模糊PID 循环流化床床温控制方法,将工况参数和控制器参数相结合,控制方案兼具了较强的参数自适应能力和较好的控制性能.童一飞等[10]提出了一种基于广义预测控制的多变量控制策略,实现了系统的动态控制和稳态优化.胡兴等[11]提出了一种循环流化床的模糊神经网络床温控制策略,满足控制器参数自适应调节的要求,提高了控制系统的性能.Zhu 等[12]提出了一种多模型预测滑模循环流化床床温控制,控制方案具备了依据工况适配控制器参数的功能,降低了滑模控制导致的系统抖振.Zhang 等[13]建立了亚临界循环　370　沈　阳　化　工　大　学　学　报 2023年流化床机组系统模型,采用动态矩阵控制策略,克服了机组的大时滞和惯性特性,实现了负荷变化条件下的快速响应.循环流化床锅炉燃烧系统具有多变量、有约束和强耦合的特点,常规的控制方案需要设计前馈补偿解耦器,并采用多控制回路实现系统的多变量控制目标.通常情况下,非线性耦合系统的解耦策略效果易对多变量控制目标造成较大的影响,存在超调和滞后现象的发生,影响了控制系统的响应速度和稳态行为.本文面向循环流化床锅炉燃烧系统的复杂特性,运用模型预测控制解决多变量有约束问题的技术优势,提出了循环流化床系统的多变量二次动态矩阵控制(quad⁃ratic dynamic matrix control ,QDMC )策略,该控制策略在实现控制回路自解耦的同时,能够实现系统的多变量协同控制,保证系统的动态响应和稳态行为.1　循环流化床燃烧系统建模1.1　循环流化床工作原理循环流化床锅炉是在特殊流体动力学条件下,燃烧化石燃料,进而产生蒸汽的设备.锅炉的燃烧室拥有大量的不可燃固体,这些固体被炉膛的高速燃烧气体提升和夹带[14].离开燃烧室的大部分固体被旋风分离器捕获,并以足够高的速率在燃烧室底部再循环,使燃烧室内的固体回流达到最低程度[15].循环流化床锅炉整体结构如图1所示.图1　循环流化床锅炉结构Fig.1　Structure diagram of circulating fluidizedbed boiler1.2　循环流化床燃烧系统机理模型循环流化床系统建模一般采用机理模型、传递函数矩阵模型和系统辨识模型3种形式.机理模型详细分析系统内部规律,依据反应动力学、能量守恒、质量平衡等原理描述系统内部诸多要素相互作用的运行规律.机理模型常用于反应过程动态模拟;传递函数矩阵模型以传递函数为基本单元,以矩阵形式描述输入向量对状态向量、输入向量对输出向量的传递关系,常用于多输入多输出控制系统的分析研究;系统辨识模型不需要了解系统内部的具体变化过程,以数据拟合的方式表征系统的输入输出关系,从而形成系统的数据驱动模型.在流体动力学模型和传热模型的基础上,根据质量守恒定律和能量守恒定律建立循环流化床燃烧系统的机理模型.模型假设如下:(1)密相区和稀相区的氧气、物料分布均匀;(2)挥发分在各区按照一定的比例释放并迅速燃烧.基于上述假设,循环流化床燃烧系统的数学模型可由公式(1)—(7)表示.d m Bd t=(1-β1γC )m CF +C 1-v C 1.(1)d m Fd t =C 2-v C 2(1-β1)m CF γC .(2)V 1d c O 21d t =(V O 2V m-c O 21)v F 1-v C 1M C-C 3.(3)V 2d c O 22d t =(V O 2V m -c O 22)v F 2+v F 1c O 21+v C 2M C+C 4.(4)d (m B c U T B +m x c x T B )d t =v F 1c A T A +β1m CF γV H V -(m E 1c U +v F c g +m d c U )T B +m CM c U T F +m CF c C T C +v C 1H C +C 5.(5)d (m F c U T F +m x c x T F )d t =(m E 1c U -v F 1c A )T B +(v F c g -m E 2c U )T F +(1-β1)m CF γV H V +v F 2c A T A +v C 2H C +C 6.(6)　第4期李　崇,等:循环流化床系统多变量二次动态矩阵控制371　C 7d p md t=(h fw -d 1)v fw +{(d 1-τh m )[C 8(p m -C 9p C 10m )+C 11-h fw ]/(τh m -h fw )}·C 12μt (p m -C 9p C 10m )+k 0Q r .(7)其中:m B 、m F 分别为密相区、稀相区床料质量,kg ;β1为挥发物在密相区燃烧的比例份额;γC 为煤炭中的含碳量,%;m CF 为给煤量,kg ;V 1、V 2分别为密相区和稀相区体积(1表示密相区,2表示稀相区),m 3;c O 2为氧气浓度(1表示密相区,2表示稀相区),mol /m 3;V O 2为空气中氧气含量,%;V m 为空气摩尔体积常数,L /mol ;v F 为给风速率(1表示一次风,2表示二次风),m 3/s ;v C 为煤炭的燃烧速率(1表示密相区,2表示稀相区),kg /s ;M C 为碳的摩尔质量,kg /mol ;c U 为床料的比热容,J /(g ·K );T B 、T F 为密相区、稀相区的温度,K ;m x 为耐火材料管壁的质量,kg ;c x 为耐火材料的比热容,J /(g ·K );c C 为煤的比热容,J /(g ·K );m d 为排渣量,kg ;m CM 为循环物料量,kg ;T C 给煤量初始温度,K ;H V 为挥发分的热值,J /g ;m E 为扬析夹带量(1表示密相区,2表示稀相区),kg ;c A 为空气的比热容,kJ /(m 3·K );c g 为烟气的比热容,kJ /(m 3·K );H C 为煤的热值,J /g ;γV 为煤炭挥发分的含量,%;T A 为给风初始温度,K ;p m 为主蒸汽压力,MPa ;h fw 为给水焓值,J /g ;h m 为汽水分离器蒸汽焓值,J /g ;v fw 为给水流速,kg /s ;μt 为汽轮机调门开度,%;C 7、C 8、C 9、C 10、C 11、C 12、d 1、τ为集总模型参数;k 0为热量增益;Q r 为换热量的总和,K .公式(1)—(6)中,各表达式的相关系数表示如下:C 1=m CM -m d .(8)C 2=m E 1-m E 2.(9)C 3=v V 1.(10)C 4=v V 2.(11)C 5=-Q W .(12)C 6=-Q W -Q H .(13)其中:v V 为挥发分燃烧耗氧速率(1表示密相区,2表示稀相区),kg /s ;Q W 为水冷壁的换热量,kJ ;Q H 为换热器的换热量,kJ.2　循环流化床传递函数矩阵模型的建立2.1　循环流化床锅炉变量耦合关系给煤速率、送风速率、物料循环量、床料厚度等因素都会影响循环流化床锅炉的床温.送风速率分为一次给风速率和二次给风速率,由于送风口位置的不同,两者对锅炉运行的影响也有差异[17].其中,一次给风速率对燃烧室床温、主蒸汽温度、压力的影响强于二次给风速率.表1描述了循环流化床锅炉的参数耦合关系.表1　循环流化床参数耦合关系Table 1　Coupling relationship of parametersincirculating fluidized bed速率燃烧室床温主蒸汽压力主蒸汽温度给煤速率强强中一次给风速率强强中2.2　循环流化床锅炉控制回路特性分析汽轮机主蒸汽压力的变化主要影响因素有水冷壁的吸热效率和汽轮机的阀门开度,在阀门开度保持不变的情况下,影响吸热效率的主要因素为给煤速率和一次给风速率.图2描述了循环流化床的控制回路关系.图2　循环流化床控制回路关系Fig.2　Control loop diagram of circulation fluidized bed 增加循环流化床锅炉的给煤速率,炉膛内的热量增加,床温升高,水冷壁吸收的热量增加,进而汽包内产生更多的蒸汽,从而使汽轮机主蒸汽压力升高[18].增加一次给风速率,进入炉膛的总风量增加,循环流化床炉膛内有更多的氧气供煤炭燃烧,气固紊合更加剧烈,煤粒的燃烧速率提高,放热量增加,水冷壁能够吸收的热量更多,进而提高主蒸汽压力[19].上述过程涉及煤粒燃烧、热量传递等过程,因此控制回路内也存在着明显　372　沈　阳　化　工　大　学　学　报 2023年的滞后特性.一次给风速率对循环流化床床温的影响较大,存在着复杂的影响效果.增加一次给风速率,一方面为炉膛提供充足的氧气;另一方面作为流化介质和空气介质,使得更多的烟气从密相区排出,带走更多的热量.但总的来说,增加一次给风速率,炉膛床温下降[20].2.3　循环流化床传递函数矩阵模型影响循环流化床锅炉床温的主要因素为一次给风速率和给煤速率,且主蒸汽压力和燃烧室床温存在强耦合关系.李丰泽[21]以某地循环流化床锅炉为研究对象,基于机理建模与现场数据试验验证,得到满负荷工况下各控制回路传递函数矩阵模型.笔者面向循环流化床锅炉燃烧系统建立传递函数矩阵模型为 T p ⎡⎣⎢⎢⎤⎦⎥⎥=A 1A 2A 3A 4⎡⎣⎢⎢⎤⎦⎥⎥v F v M⎡⎣⎢⎢⎤⎦⎥⎥.(14)A 1=-11.8(1+163s )2e -30s(G 11),A 2=5.6(1+180s )2e -60s(G 12),A 3=3.3(1+150s )2e -40s(G 21),A 4=2.6(1+260s )2e -100s(G 22).其中:输出量T 、p 分别为床温、主蒸汽压力;输入量v F 、v M 分别为一次给风速率、给煤速率.经过实验验证,G 11近似为一次给风速率与床温之间的变化关系,与机理模型(5)、(6)中的一次给风速率和床温的变化趋势一致;G 12近似为给煤速率与床温之间的变化关系,与机理模型(5)、(6)中的给煤速率和床温的变化趋势一致;G 21近似为一次给风速率与主蒸汽压力之间的变化关系,与机理模型(5)、(6)、(7)中的一次给风速率和主蒸汽压力的变化趋势一致;G 22近似为给煤速率与主蒸汽压力之间的变化关系,与机理模型(5)、(6)、(7)中的给煤速率和主蒸汽压力的变化趋势一致.3　循环流化床燃烧系统的多变量二次动态矩阵控制3.1　循环流化床锅炉燃烧系统的前馈补偿解耦控制与自解耦预测控制由机理模型分析可知,床温(T )控制回路同时受到一次给风速率(v F )和给煤速率(v M )变化的影响,一次给风速率(v F )和给煤速率(v M )的变化也会同时影响到主蒸汽压力(p )控制回路.常规的控制方案采用前馈补偿解耦控制来消除系统中各控制回路间的耦合关系,如图3(a )所示.笔者采用多变量二次动态矩阵控制策略可避免解耦器设计过程对多控制回路的负面影响,在实现控制回路自解耦的同时,保证控制系统的多变量协同,如图3(b )所示.其中r 1和r 2分别为床温控制回路和主蒸汽压力控制回路的输出目标参考值.图3　前馈补偿解耦与自解耦结构Fig.3　Structure diagrams of feed -forward decouplingscheme and self -decoupling scheme3.2　动态矩阵控制原理模型预测控制被认为是解决多变量有约束问题的标准技术手段,并成功应用于石油、化工和冶金等诸多领域.动态矩阵控制(dynamic ma⁃trix control ,DMC )算法作为模型预测控制的重　第4期李　崇,等:循环流化床系统多变量二次动态矩阵控制373　要分支,已在上述工业过程控制领域得到广泛应用.多变量动态矩阵控制系统结构如图4所示.图4　多变量动态矩阵控制系统结构Fig.4　Structure diagram of multivariable dynamic matrix control system 假设被控系统有m 个输入量,n 个输出量.根据所建模型,可以得到每一个输出量y i 对应每一个输入量u j 的单位阶跃响应a ij (t ),动态矩阵控制的模型参数{a ij (1)…a ij (N )}(N 为建模时域)组成模型向量为a ij =[a ij (1)…a ij (N )]T ,i =1,…,n ;j =1,…,m .(15)(1)预测模型每个输入量的变化都会影响输出量,输出量的大小可以由单个输入量的影响叠加而成[22].假设在k 时刻,输入量u j 依次有控制时域M 个增量变化Δu j (k ),…,Δu j (k +M -1),经过计算可以得到y i 在预测时域P 个时刻的预测值~y i ,PM (k )=~y i ,P 0(k )+A ij Δu j ,M (k ),i =1,…,n ;j =1,…,m ;(16)A ij =a ij(1)0︙⋱a ij (M )…a ij (1)︙︙a ij(P )…a ij (P -M +1)⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥,i =1,…,n ;j =1,…,m .(17)如果多个输入量u 1,…,u m 共同作用,输出量y i 可以由线性系统的叠加性质获得.假设从k 时刻起,M 个控制增量Δu j (k ),…,Δu j (k +M -1)作用于每个输入量u j ,则有~y i ,PM (k )=~y i ,P 0(k )+∑mj =1A ij Δu j ,M (k ),i =1,…,n ,j =1,…,m .(18)把全部的输出量y i 合并在一起,即可得到多变量系统的预测模型~y PM (k )=~y P 0(k )+A Δu M (k ).(19)(2)滚动优化在多变量系统的滚动优化过程中,控制时域内输入量的变化,使输出量在预测时域内快速跟随输出量的期望值w i .在性能指标中对控制量加入惩罚项,对控制量的变化加以约束.性能指标可以表示为min J (k )=‖w (k )-~y PM (k )‖2Q +‖Δu M (k )‖2R .(20)根据预测模型(19),计算得到最优的控制增量为驻u M (k )=(A T QA +R )-1A T Q [w (k )-~y P 0(k )].(21)即时控制增量为Δu (k )=D [w (k )-~y P 0(k )].(22)其中:D =L (A T QA +R )-1A T Q ,L 表示取后面矩阵的第1、M +1、…、(m -1)M +1行的运算矩阵;相对应的控制策略和阶跃响应已经确定,矩阵A 、Q 、R 已知,矩阵D 中的元素通过上述公式　374　沈　阳　化　工　大　学　学　报 2023年离线计算得到,在线只需要计算Δu j (k )、u j (k )就可以得到m 个对应输入量的即时控制量.Δu j (k )=∑Pi =1dTji[w i (k )-~y i ,P 0(k )],j =1,…,m .(23)u j (k )=u j (k -1)+Δu j (k ),j =1,…,m .(24)(3)反馈矫正模型误差、弱非线性和其他不确定因素,根据预测模型得到的最优控制律使系统输出不一定能够快速跟随期望值[23].控制系统在k 时刻被施加控制后,根据预测模型可以得到预测时域内预测输出值.每一时刻的实际输出值与对应时刻的预测值相互比较,即可得到误差向量e (k +1).e (k +1)=e 1(k +1)︙e P (k +1)⎡⎣⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥=y 1(k +1)-~y1,1(k +1|k )︙y P (k +1)-~y P ,1(k +1|k )⎡⎣⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥.(25)利用加权算法对误差向量加权得到误差序列,并以此来修正预测模型[24].校正之后的校正预测向量为~y cor (k +1)=~y N 1(k )+He (k +1).(26)H =h 11…h 1P ︙︙h P 1…h PP ⎡⎣⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥,h ij =h ij (1)︙h ij (N )⎡⎣⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥,i ,j =1,…,P .(27)下一时刻的预测向量~y N 0(k +1)可由前一时刻的校正预测向量~y cor (k +1)与移位矩阵S 0计算得到,即~y N 0(k +1)=S 0~y cor (k +1).(28)S 0=S 0⋱0S ⎡⎣⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥,S =310︙⋱⋱010…01⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥⎥.(29)3.3　二次动态矩阵控制二次动态矩阵控制算法基于被控对象数学模型的阶跃响应,利用预测模型、滚动优化和反馈校正在采样点的反复叠加实现多输入多输出系统的协同控制,保证了系统的自解耦特性,约束动态矩阵控制实质上是在滚动优化框架内求解标准的二次规划问题[25].首先,考虑控制输入量的约束条件,即u i ,min ≤u i (k )≤u i ,max ,i =1,…,n :(30)u i (k )=u i (k -1)+Δu i (k )+…+Δu i (k +M -1),i =1,…,m .(31)以向量形式表示为u min ≤u (k -1)+B Δu M (k )≤u max .(32)其中:B =diag (B 0,…,B 0),B 0=10…011⋱︙︙︙⋱011…1⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥(M ×M ).(33)其次,考虑控制增量的约束条件,即Δu i ,min ≤Δu i (k )≤Δu i ,max ,i =1,…,m .(34)以向量形式表示为Δu min ≤Δu M (k )≤Δu max .(35)同理,输出量的约束条件可以用向量形式表示为y min -~y P 0≤AΔu M (k )≤y max -~y P 0.(36)综上所述,考虑约束条件的性能指标公式为:min Δu M (k )J (k )=12驻u T M (k )H Δu T M (k )+f T Δu M (k ).(37)s.t.C Δu M (k )≤⎺c .(38)其中:H =2(A T QA +R ),f =-2A T Q [w (k )-~y P 0(k )].(39)C =C 1C 2C 3⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥⎥,⎺c =c 1c 2c 3⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎤⎦⎥⎥⎥⎥.(40)C 1=-B B ⎡⎣⎢⎢⎤⎦⎥⎥,C 2=-I I ⎡⎣⎢⎢⎤⎦⎥⎥,C 3=-A A ⎡⎣⎢⎢⎤⎦⎥⎥.(41)c 1=-u min +u (k -1)u max -u (k -1)⎡⎣⎢⎢⎤⎦⎥⎥,c 2=-Δu min Δu max ⎡⎣⎢⎢⎤⎦⎥⎥,c 3=-y min +~y P 0(k )y max -~y P 0(k )⎡⎣⎢⎢⎤⎦⎥⎥.(42)　第4期李　崇,等:循环流化床系统多变量二次动态矩阵控制375　源摇循环流化床控制系统仿真基于MATLAB /Simulink 仿真平台,验证多变量二次动态矩阵控制算法在循环流化床锅炉系统中的有效性和可行性.QDMC 控制器参数:采样周期T s =5s ,预测时域P =120,控制时域M =2;DMC 控制器参数:采样周期T s =5s ,预测时域P =120,控制时域M =1.QDMC 和DMC 的误差权重矩阵、控制权重矩阵均按照单位对角阵取值.给煤速率(v M )的约束范围为[0,1000],一次给风速率(v F )的约束范围为[0,500],控制增量Δu (k )的约束范围为[-45,45].床温(T )的约束范围为[0,1200],主蒸汽压力(p )的约束范围为[0,1200].前馈补偿解耦PID 控制器采用MATLAB 仿真平台的PID 参数自整定功能实现参数自整定,调整方法采用transfer function based (PID Tuner App ),K P 1=0.1904,K I 1=0.0006,K D 1=13.8337;K P 2=0.7984,K I 2=0.0019,K D 2=57.6799.温度的设定点为900℃,主蒸汽压力的设定点为9.8MPa.在QDMC 控制器、DMC 控制器和前馈补偿解耦PID 控制器的作用下,循环流化床锅炉的床温和汽轮机主蒸汽压力系统响应曲线如图5和图6所示.图5　循环流化床床温响应曲线Fig.5　Temperature response curves of CFB 仿真结果表明:前馈补偿解耦PID 控制器的系统输出曲线存在一定程度的超调和滞后现象,原因在于前馈补偿解耦对多控制回路的负面影响;DMC 控制方案能够从一定程度上改善系统的响应速度和稳态精度,但仍存在一定的超调;QDMC 控制方案在保证系统响应速度的同时,减少了超调和滞后现象的发生,保证了系统的鲁棒性和响应的快速性;在2000s 和4000s 时,分别对系统施加+0.5MPa 和-0.6MPa 的扰动,QDMC 控制方案能够保证系统的快速响应,当系统受到到外部扰动时,从响应开始到稳态所需的时间更短,并能够减少系统的稳态误差,提升系统的鲁棒性.相应的操作变量仿真曲线如图7和图8所示.图6　汽轮机主蒸汽压力响应曲线Fig.6　Main steam pressure response curves ofturbine图7　循环流化床给煤速率响应曲线Fig.7　Response curves of coal feeding rate ofCFB图8　循环流化床一次给风速率响应曲线Fig.8　Response curves of primaryair feed flow rateof CFB　376　沈　阳　化　工　大　学　学　报 2023年改变工况的设定点,温度的设定点为850℃,主蒸汽压力的设定点为8.7MPa.给煤速率(v M )的约束范围为[0,1000],一次给风速率(v F )的约束范围为[0,500],控制增量Δu (k )的约束范围为[-50,50].床温(T )的约束范围为[0,1200],主蒸汽压力(p )的约束范围为[0,1200].控制器在2000s 和4000s 时,分别对系统施加+0.5MPa 和-0.6MPa 的扰动,QDMC 控制方案依然能够保证系统的快速响应,减少系统超调量,提高控制系统的鲁棒性.相应的输出曲线和操作变量响应曲线如图9至图12所示.图9　循环流化床床温响应曲线Fig.9　Temperature response curves ofCFB 图10　汽轮机主蒸汽压力响应曲线Fig.10　Main steam pressure response curves ofturbine图11　循环流化床给煤速率响应曲线Fig.11　Response curves of coal feedrateofCFB图12　循环流化床一次给风速率响应曲线Fig.12　Response curves of primaryair feed flow rate of CFB 由表2可知:QDMC 控制器比文献[11]设计的模糊控制器调节时间减少了3.1%,超调量减少了99.6%;比文献[12]设计的滑模预测控制器调节时间减少了71.5%;比文献[21]设计的动态论域模糊自适应PID 控制器调节时间分别减少了71.4%和79.4%,超调量分别减少了4.65%和2.22%.综合仿真曲线和性能比较结果可以看出:QDMC 、DMC 和前馈补偿解耦PID 控制方案的仿真曲线趋势相同;QDMC 控制方案的效果明显优于DMC 和PID 控制方案,其兼具了调节时间短,响应速度快,抗扰动能力强,鲁表2　循环流化床控制系统性能比较Table 2　Performance comparison of control systems for circulating fluidized bed文献控制器控制变量调节时间/s 超调量/%稳态误差/%文献[11]模糊控制床温128　40　0.02文献[12]滑模预测控制床温435　0　0.02文献[21]动态论域模糊自适应PID床温433.674.80.02主蒸汽压力518.582.40.02本文QDMC床温124　0.150.01主蒸汽压力107　0.180.01　第4期李　崇,等:循环流化床系统多变量二次动态矩阵控制377　棒性能好等诸多优势.综上所述,循环流化床控制系统的多变量二次动态矩阵控制是一种行之有效的过程控制策略,能够在实现该系统控制回路自解耦的同时,保证系统具有良好的动态响应和稳态行为.5　结　论循环流化床工业系统具有强非线性、多变量、强耦合和大滞后等特点,外界扰动对系统的输出影响较大.为提高床温和主蒸汽压力控制的精度和抗扰动能力,本文建立了循环流化床燃烧系统的传递函数矩阵模型,并在此基础上提出了一种多变量二次动态矩阵控制策略.仿真结果表明,多变量二次动态矩阵控制策略能够在实现该系统控制回路自解耦的同时,保证锅炉燃烧系统中床温和主蒸汽压力的稳态精度和抗扰动能力,提高循环流化床锅炉的动态响应和稳态行为.参考文献院[1]　姚禹歌,黄中,张缦,等.中国循环流化床燃烧技术的发展与展望[J].热力发电,2021,50(11):13-19.[2]　马素霞,杨献勇.循环流化床锅炉燃烧系统的动态特性研究[J].中国电机工程学报,2006,26(9):1-6.[3]　KIM S,CHOI S,LAPPALAINEN J,et al.DynamicSimulation of the Circulating Fluidized Bed LoopPerformance under the Various Operating Conditions[J].Proceedings of the Institution of MechanicalEngineers,Part A:Journal of Power and Energy,2019,233(7):901-913.[4]　徐志,王勤辉,骆仲泱,等.大型循环流化床锅炉燃烧系统数学模拟[J].工程热物理学报,2011,32(4):711-714.[5]　XU L J,CHENG L M,JI J Q,et al.A Comprehen⁃sive CFD Combustion Model for Supercritical CFBBoilers[J].Particuology,2019,43:29-37. [6]　LIU Y J,GUO S B,ZHU J X.Euler Multiphase-CFD Simulation on a Bubble-Driven Gas-Liquid-Solid Fluidized Bed[J].The Canadian Journal ofChemical Engineering,2023,101(7):4255-4269. [7]　PETERS J,ALOBAID F,EPPLE B.OperationalFlexibility of a CFB Furnace During Fast LoadChange-Experimental Measurements and DynamicModel[J].Applied Sciences,2020,10(17):5972.[8]　崔健.循环流化床锅炉床温控制优化分析[J].自动化应用,2020(4):24-25.[9]　于希宁,王慧,王东风,等.模糊控制在循环流化床锅炉床温控制中的应用[J].华北电力大学学报,2005,32(3):43-46.[10]童一飞,金晓明.基于广义预测控制的循环流化床锅炉燃烧过程多目标优化控制策略[J].中国电机工程学报,2010,30(11):38-43. [11]胡兴,韩磊.基于模糊神经网络的锅炉床温控制策略研究[J].电工技术,2023(6):3-6. [12]ZHU H X,SHEN J,LEE K Y,et al.Multi-ModelBased Predictive Sliding Mode Control for BedTemperature Regulation in Circulating Fluidized BedBoiler[J].Control Engineering Practice,2020,101:104484.[13]ZHANG H F,GAO M M,HONG F,et al.Control-Oriented Modelling and Investigation on Quick LoadChange Control of Subcritical Circulating FluidizedBed Unit[J].Applied Thermal Engineering,2019,163:114420.[14]YUE G X,CAI R X,LU J F,et al.From a CFB Re⁃actor to a CFB Boiler-the Review of R&D Progressof CFB Coal Combustion Technology in China[J].Powder Technology,2017,316:18-28. [15]任高飞,王军,王君峰,等.130t/h生物质循环流化床锅炉的设计与运行[J].电力学报,2021,36(5):404-410.[16]周冬,宗学军,周楠,等.模型预测控制在锅炉控制系统中的应用[J].沈阳化工大学学报,2012,26(3):260-263.[17]严国栋,洪烽,高明明,等.350MW超临界CFB机组负荷控制系统建模[J].动力工程学报,2019,39(1):17-24.[18]高明明,岳光溪,雷秀坚,等.超临界CFB锅炉主蒸汽压力控制系统研究[J].动力工程学报,2015,35(8):625-631.[19]周鹏远.循环流化床锅炉床温和主蒸汽压力协调控制的研究[J].沧州师范学院学报,2019,35(1):62-65,132.[20]苑金巍,干树川,李先杰.基于DMC的循环流化床锅炉燃烧控制系统设计[J].自动化与仪器仪表,2010(6):37-39.[21]李丰泽.循环流化床锅炉燃烧系统优化控制策略研究[D].太原理工大学,2021:9-19. [22]席裕庚.预测控制[M].2版.北京:国防工业出版　378　沈　阳　化　工　大　学　学　报 2023年社,2013:100-106.[23]邹涛,丁宝苍,张瑞.模型预测控制应用导论[M].北京:化学工业出版社,2010:127-129. [24]丁宝苍.工业预测控制[M].北京:机械工业出版社,2016:95-103.[25]郭聪,王洪超,陈夕松,等.基于Matlab的QDMC设计与实现[J].工业仪表与自动化装置,2011(2):13-15,25.Multivariable Quadratic Dynamic Matrix Control ofCirculating Fluidized BedsystemLI Chong,　ZHU Yongping(Shenyang University of Chemical Technology,Shenyang110142,China)Abstract:　The circulating fluidized bed(CFB)industrial system has the characteristics of strong nonlin⁃earity,multivariable,strong coupling,and large lag,requiring the design of a control system that com⁃bines multivariable collaboration and decoupling functions.According to the coupling relationship between the multiplevariablesin the circulating fluidized bed industrial system,a transfer function matrix model of the combustion system was established.In the framework of model predictive control,a multivariate quad⁃ratic dynamic matrix control strategy was used to realize the functions of self-decoupling and multivari⁃able cooperative control for the control loop.The simulation results show that the designed control strate⁃gy can improve the dynamic response and steady state behavior for the circulating fluidized bed industrial system.Key words:　circulating fluidized bed;　model predictive control;　quadratic programming;　dynamic matrix control;　self decoupling。

300MW循环流化床协调控制系统研究与应用的开题报告

300MW循环流化床协调控制系统研究与应用的开题报告一、研究背景及研究意义：循环流化床燃烧技术是目前火力发电中广泛应用的一种新型的清洁燃烧技术，其具有高燃烧效率、低污染排放、适应性强等特点，在环保领域具有广泛的应用前景。

然而，在循环流化床燃烧过程中，由于燃料特性、热负荷等诸多因素的影响，循环流化床的控制参数难以准确控制，如不能及时调节氧气浓度、床温、出口烟气中的NOx、SO2等成分的排放，将会导致燃烧效果不佳，床料漏失以及污染排放物超标等问题，在燃烧的有效性、环保性、经济性等方面都不能满足要求。

因此，循环流化床燃烧技术的协调控制系统的研究和开发具有强烈的现实意义和理论价值。

二、研究内容及研究方法：本次研究将专注于循环流化床协调控制系统的研究和应用，研究内容包括控制系统的设计和开发、系统整合和测试以及示范应用。

具体而言，研究包括以下几个方面：1、循环流化床控制系统构成及功能划分：根据循环流化床燃烧过程的特点，构建控制系统的硬件和软件平台，设置系统的监测指标、控制参数等，实现对循环流化床燃烧过程的有效控制。

2、关键控制算法设计：根据循环流化床燃烧过程中的氧气浓度、床温、出口烟气中的NOx、SO2等成分的排放控制要求，研究氧气浓度控制算法、床温控制算法、床料循环控制算法等关键控制算法。

3、系统测试和优化：利用实验室的小型循环流化床实验装置进行系统测试、调试和优化，验证系统的可靠性和有效性，并对系统进行性能优化和参数调整。

4、示范应用：在循环流化床燃烧生产线中进行系统的应用示范，验证系统的实际应用效果，并对系统进行调整和完善。

本次研究将采取多种研究方法，包括文献调研、实验研究、数据分析和仿真模拟等方法，以期得出可靠、有效的循环流化床协调控制系统，并在实际应用中得到充分应用。

三、研究预期成果：通过对循环流化床控制系统的研究和开发，本研究将实现以下预期成果：1、系统性的循环流化床协调控制系统设计和开发：研制出适用于循环流化床燃烧过程的控制系统，在实现燃烧过程中的多参数协调控制的基础上，有效实现对燃烧过程的精细化控制。

循环流化床调研报告

调研报告#5、6机组投产至今，CFB锅炉因泄漏严重运行周期短，秦电公司各级领导包括运行部在内，把工作重心放在实现长周期运行上，为控制受热面磨损上速度，严格控制运行床压、风量等参数，取得了一定成效。

但同时使运行参数一定程度偏离设计工况，降低了锅炉效率。

虽然2008年非停次数高达9次，其原因集中在基建期间母材、基建安装质量上。

与对安全长周期运行的重视程度相比较，对提高机组运行经济性重视程度明显不够，致使在这方面工作开展较晚。

目前，所做主要工作为进行#5锅炉满负荷燃烧调整试验、冷渣机改造、一次风机改造，其中冷渣机改造、一次风机改造主要目的还是从运行安全性考虑实施的。

此次调研的主要思路就是要及时转变思想，在保证机组安全前提下，努力提高机组运行经济性。

搞清楚兄弟电厂具体节能措施，日常节能工作及监督、监测手段。

为今年秦热公司打好翻身战找到正确的技术方向。

1. 启动用油及节油措施现状：启动耗油量明显高于白马电厂，以下为本年度历次启动用油量油耗分析：下面是我厂选取后三次启动与白马电厂、红河电厂冷态启动过程中的主要参数的比较从上面的数据对比看，尽管秦热公司冲转时间控制的最短，但燃油用量最多。

我们分析其中主要制约因素在于两个方面：风道燃烧器的应用、旁路的应用，下面加以简要说明。

一．风道燃烧器1.设备选型不一致白马电厂与秦热虽然都采用COEN公司产品，并且主要参数是一致的如：油枪出力为2000Kg/h、油枪出力调节比为5：1，但基本结构有较大的差异。

白马电厂的床下油枪采用平行风道的方向布置，秦热的床下油枪为斜插入风道，东锅在设计时，一次风道出口的巨大弯头经很短的直管与风道燃烧器风室相联，其结构简图如下：白马电厂启动过程先后将两只油枪投入，可以将床温加热至520℃。

因煤种关系红河电厂投煤温度较低。

我厂由于风道燃烧器设计特点，火焰偏斜，热风没有充分扩容的空间，温度场严重不均匀，出口风温“分层”现象严重，多次试验结果投入下层油枪时测点温差可以控制到100℃，再投入上层油枪时温差达到150℃。

循环流化床多联供系统试验研究的开题报告

循环流化床多联供系统试验研究的开题报告一、选题的背景和意义循环流化床多联供系统是一种新型的集热、输送、燃烧于一体的高效率能源转化技术。

该系统不仅可以实现对固体燃料、液体燃料和气体燃料的燃烧利用，同时也可以通过余热回收技术实现热能的再次利用，具有环保、高效、可持续等优点。

因此，循环流化床多联供系统在工业生产、城市供暖、生活热水等领域有着广泛的应用前景。

目前，针对循环流化床多联供系统的研究仍处于初级阶段，特别是在其实际应用中存在的一些问题如运行稳定性、节能效果等需要进一步研究探讨。

因此，本研究旨在对循环流化床多联供系统进行试验研究，以提高其运行稳定性和节能效果，同时也为相关领域的发展和应用提供参考。

二、研究内容和方法本研究将以循环流化床多联供系统为研究对象，主要研究内容包括：1. 系统结构特点：通过对循环流化床多联供系统的结构进行分析，了解系统的特点和运行原理，为后续的试验研究提供基础。

2. 系统参数设计：根据设备技术参数，设计试验方案，确定试验的参数范围和变量，如热负荷、燃料种类、燃气流量等。

3. 实验操作和数据收集：进行试验操作，包括燃烧过程的监测、燃气排放检测和系统热损失分析等，收集相关数据和结果。

4. 数据处理和分析：对试验数据进行分析和处理，评估试验结果，比较不同参数下系统的运行效果，得出结论和建议。

本研究采用实验方法进行研究，对循环流化床多联供系统进行试验研究，并通过操作数据的分析和处理，得出结论和建议。

三、预期研究成果本研究的预期成果包括：1. 深入了解循环流化床多联供系统的结构特点和运行原理。

2. 确定循环流化床多联供系统的参数范围和变量，为后续的试验进行设计提供基础。

3. 评估系统在不同参数下的运行效果，分析系统的热损失和运行稳定性等问题，提出相应的建议和改进措施。

4. 为循环流化床多联供系统的实际应用提供参考依据和技术支持。

四、研究计划本研究的计划步骤如下：1. 文献资料调研，对循环流化床多联供系统相关的研究成果和应用案例进行梳理和总结，为后续的研究提供参考。

循环流化床流体动力学模型综述

第 !! 卷
"##" 年第 # 期
循环流化床流体动力学模型综述
刘亚妮 !金振齐 !胡雅丽 !叶
) 武汉大学工学部动力与机械学院 ! 湖北武汉
林
"0--!1+
摘要 ! 简要介绍了近些来年国内外循环流化床流动模型的研究成果" 按其简化的程度!将其分为一维模型#准二维模型#二维模型和三维模型#多尺度模型及其它一些模型!分别对其原理#发展和特点进行了介绍" 关键词 !循环流化床 $ 流动 $ 数学模型 $ 综述
!
前
言
"#"
一维轴向分布模型早期在处理轴向颗粒浓度分布时 ! 忽略径向浓
近些年来 ! 循环流化床锅炉凭着它燃料适应性广 " 污染物排放量低 " 燃烧效率高等优点得到了长足的发展 # 研究和发展循环流化床使其更好地发挥它的优势也成为科研工作者的一个重要课题 $ 由于循环流化床锅炉系统本身的复杂性及其各个物理过程和化学过程之间复杂的相互关系 ! 对循环流化床的研究造成了困难 $ 对循环流化床进行总体模型化研究 ! 可以更深入地了解循环流化床锅炉炉内流体动力特性 % 燃料燃烧 " 污染物排放等方面的特性 ! 从而使人们更好地认识循环流化床内的流动 " 传热和燃烧的机理 $
定的颗粒密度梯度和速度梯度 % 一维双通道模型就
* .C *
第 !! 卷
循环流化床流体动力学模型综述
"##" 年第 # 期
是以这种物理现象为依据提出的 ! 在描述气力输送 " 流化床稀相区等过程中被采用 # 它将气固流动沿床截面分为两个通道 ! 在每个通道内气体速度 " 颗粒速度及其颗粒浓度均一 ! 而且两个通道之间有质量和动量等交换 $ 白丁荣 % 金涌等 $%& 综合考虑了快速流化床内气固两相在轴 " 径向的密度分布和颗粒的内循环流动 ! 提出了一个快速流态化两通道流动模型 ! 较好地描述了快速流化床内气固运动及颗粒密度分布的规律 $ 他们认为快速流化床中的空隙率分布可简化为一个一维两区’ 核心区和环形区(的空隙率轴向分布问题 $ 在两区内 !颗粒密度在轴向都呈上稀下浓分布 ! 在径向呈均一的 $ 核心区的平均空隙率都在床层任意截面上都大于环形区的平均空隙率 $ 核心区和环形区构成了气固流动的两个通道 ! 即在核心区内颗粒呈弥散状态向上运动 ’ 气固并流 ) ! 而在环形区则形成絮状物向下运动 ’ 气固逆流 ) $ 两区的界面平行于床层壁面 $ 忽略气体的返混 ! 气体速度沿床层截面的分布可以近似采用空管内气体速度分布规律来处理 $ 由于絮状物这种非稳态的不断形成与解体 ! 造成了两区之间粒子的交换 ! 形成了颗粒密度的轴向和径向分布 $ 通过该模型 ! 较好的描述了床内气固流动规律 $

循环流化床锅炉控制系统的研究与开发的开题报告

循环流化床锅炉控制系统的研究与开发的开题报告一、研究背景与意义循环流化床锅炉作为一种高效、环保、节能的新型锅炉，已经得到了广泛应用。

其燃烧设备采用循环流化床技术，可以完成燃烧和脱硫等多种处理，从而对大气环境具有明显的改善作用。

循环流化床锅炉的控制系统是保证其稳定运行和高效运行的关键。

针对目前循环流化床锅炉控制系统存在的问题，如控制精度低、响应时间长等，进行深入研究与开发一套高速、高效、高精度的循环流化床锅炉控制系统，对保证循环流化床锅炉稳定运行、提高能源利用效率、保障环境保护具有重要的现实意义。

二、研究内容1. 循环流化床锅炉控制系统的工作原理和结构设计；2. 循环流化床锅炉控制系统硬件的选型设计；3. 循环流化床锅炉控制系统软件的编程设计；4. 循环流化床锅炉控制系统试验和性能测试。

三、研究计划及进度安排1. 第一阶段（两周）：了解循环流化床锅炉及其控制系统的基础知识，掌握循环流化床锅炉控制系统的工作原理；2. 第二阶段（四周）：根据循环流化床锅炉的特点，设计循环流化床锅炉控制系统的结构；3. 第三阶段（六周）：选型各种控制器、传感器、执行器等硬件元器件，并进行系统的硬件设计；4. 第四阶段（八周）：编写控制程序，并进行系统的软件设计；5. 第五阶段（六周）：进行系统测试及性能测试，并对系统的实验结果进行分析和总结；6. 第六阶段（两周）：完成最终的论文写作和验收。

四、预期成果1. 设计出一套高速、高效、高精度的循环流化床锅炉控制系统；2. 完成循环流化床锅炉控制系统的硬件设计、软件编程及测试；3. 对所设计的循环流化床锅炉控制系统进行性能测试，并得出相应的结论；4. 撰写一篇能够展示研究成果的高质量学术论文。

135MW循环流化床机组经济性能在线分析研究

135MW循环流化床机组经济性能在线分析研究发电厂需要及时、准确、全面的机组经济性能分析。

针对某电厂135MW循环流化床机组,在仿真一体化模型开发平台IMMS上,用FORTAN语言编写了仿真程序。

通过运行程序,得出煤耗系数的变负荷特性曲线。

结果表明各参数的煤耗系数具有变负荷特性。

当机组在低负荷运行时,会导致较大的煤耗；通过理论计算,可以得出在不同负荷下,各参数影响系数的大小次序是确定的：排汽压力影响系数>主汽压力影响系数>再热气温影响系数>主汽温度影响系数>凝结水过冷度影响
系数。

通过研究各参数的煤耗系数,进而应用到实际,可以减轻实时计算的负担：可以根据煤耗系数的变化规律,很快计算出参数偏离目标值后的煤耗。

通过对煤耗系数变负荷特性的研究,对机组实时计算具有重要意义。

多管循环流化床流动特性和压降的研究的开题报告

多管循环流化床流动特性和压降的研究的开题报告一、研究背景多管循环流化床是一种特殊的流化床反应器，它可以同时处理多个反应管，具有处理能力高、传热效率高等优点，因此在化工、环保等领域得到了广泛应用。

然而，由于多管循环流化床的结构特殊，其流动特性和压降问题一直是制约其应用的瓶颈。

因此，研究多管循环流化床的流动特性和压降规律，对于指导其工程应用具有重要意义。

二、研究目的本课题旨在研究多管循环流化床的流动特性和压降规律，具体包括以下方面：1. 探究多管循环流化床中不同流量、不同流速下的流动特性。

2. 研究多管循环流化床中的压降变化规律，并分析其影响因素。

3. 验证多管循环流化床的性能，并对其在化工、环保等领域的应用提供技术支撑。

三、研究方法和技术路线1. 建立多管循环流化床数值模型，采用数值模拟方法对其流动特性和压降进行计算和分析。

2. 在实验室内搭建多管循环流化床实验平台，进行实验验证。

3. 对实验数据和数值模拟结果进行对比分析，验证多管循环流化床的性能。

四、研究经济效益多管循环流化床是一种应用前景广阔的反应器，其研究可为化工、环保等领域提供一种新的改进技术，从而提升工业生产效率和产品质量，带来良好的经济效益。

五、预期目标和成果1. 建立多管循环流化床数值模型，并对其进行仿真计算和分析。

2. 设计并搭建实验平台，开展实验研究，获取实验数据。

3. 对比实验数据和数值模拟计算结果，并分析多管循环流化床的流动特性和压降规律。

4. 验证多管循环流化床的性能，为其工程应用提供技术支撑。

5. 完成研究报告，所获得的研究成果将发表在相关学术期刊上，并申请专利。

循环流化床锅炉炉内传热特性研究及仿真的开题报告

循环流化床锅炉炉内传热特性研究及仿真的开题报告一、研究背景循环流化床锅炉是一种重要的热能转换设备，具备高效、清洁、灵活等优点，广泛应用于工业、热电联产等领域。

在循环流化床锅炉中，床内颗粒的流动和燃烧过程是影响锅炉热效率和环保性能的关键因素。

因此，研究循环流化床锅炉炉内传热特性对提高其热效率、降低污染物排放具有重要意义。

循环流化床锅炉炉内传热特性的研究主要涉及床内流化颗粒的热物性、传热方式及传热强度等方面，需要采用实验和仿真相结合的方法开展研究。

目前，国内外学者在这方面已经积累了大量的研究成果，但仍存在多方面待深入研究的问题，例如：床内颗粒的流动状态和运动规律对传热的影响、纵向和横向传热特性的差异、不同流化介质和操作参数下的传热特性变化规律等。

二、研究内容和目标本研究拟着重从床内颗粒的流动状态和运动规律对传热的影响方面展开研究，采用实验和仿真相结合的方法，重点研究以下内容：1. 建立循环流化床锅炉炉内传热特性的实验平台，采用高精度传感器和数据采集系统对不同操作参数下的传热特性进行实时监测和记录，详细分析传热强度和传热方式的变化规律。

2. 借助CFD软件对床内颗粒的运动状态和流动规律进行模拟和分析，确定颗粒的运动状态对传热的影响，为实验结果的解释和分析提供有力支持。

3. 在有限元仿真软件的基础上，建立循环流化床锅炉模型，模拟床内颗粒的物理性质和流动状态，分析不同参数下的传热特性变化规律，寻找最优传热工况，为提高循环流化床锅炉的热效率和环保性能提供理论依据。

三、研究方法和技术路线本研究采用多种研究方法和技术手段，包括实验研究、CFD数值模拟和有限元仿真等。

1. 实验研究：建立循环流化床锅炉炉内传热特性的实验平台，掌握颗粒流动和燃烧过程中的温度和压力等参数变化规律，获得传热强度和传热方式的详细数据，为后续数值仿真提供参数和验证数据。

2. CFD数值模拟：选用ANSYS Fluent软件，建立循环流化床锅炉CFD模型，采用多相流方法描述颗粒流动，结合传热机理进行热传递过程的模拟和分析。

循环流化床能量最小多尺度环核模型

循环流化床能量最小多尺度环核模型循环流化床（Circulating Fluidized Bed，简称CFB）是一种高效的能源转化技术，能够实现燃烧过程的强化和废气排放的减少。

近年来，循环流化床在能源领域得到了广泛应用，并逐渐成为能源系统中的核心技术。

本文将介绍循环流化床能量最小多尺度环核模型，以及它在能源领域的应用。

循环流化床能量最小多尺度环核模型是一种基于流体力学、化学反应动力学和传热传质等多个尺度的模型，能够描述循环流化床内的流体流动、固体颗粒运动和化学反应过程。

该模型通过对流体流动过程、颗粒运动过程和化学反应过程的耦合分析，可以预测循环流化床内的温度、浓度和速度等参数变化。

通过对这些参数的优化调整，可以实现循环流化床的能量最小化。

循环流化床能量最小多尺度环核模型的基本原理是将循环流化床内的流体流动和固体颗粒运动看作是一个多尺度的环形结构。

在这个结构中，流体流动和颗粒运动相互耦合，通过不断调整流体流动和固体颗粒运动的参数，可以实现能量的最小化。

具体来说，当流体流动和固体颗粒运动的参数达到最优状态时，循环流化床内的能量损失最小。

循环流化床能量最小多尺度环核模型的应用包括循环流化床燃烧、循环流化床气化和循环流化床脱硫等。

在循环流化床燃烧中，通过优化循环流化床内的流体流动和固体颗粒运动参数，可以实现燃烧过程的强化，提高燃烧效率和燃烧稳定性，同时减少废气排放。

在循环流化床气化中，通过优化流体流动和颗粒运动参数，可以实现气化反应的高效进行，提高气化产物的质量和气化效率。

在循环流化床脱硫中，通过优化流体流动和颗粒运动参数，可以实现脱硫反应的高效进行，减少二氧化硫的排放。

循环流化床能量最小多尺度环核模型是一种有效的能源转化技术，能够通过优化流体流动和固体颗粒运动参数，实现能量的最小化。

该模型在循环流化床燃烧、气化和脱硫等领域的应用已取得了显著的效果。

未来，随着对循环流化床能量最小多尺度环核模型的进一步研究和优化，相信循环流化床技术将在能源领域发挥更大的作用，为能源转化和环境保护做出更大的贡献。

循环流化床锅炉整体特性建模与仿真的开题报告

循环流化床锅炉整体特性建模与仿真的开题报告一、研究背景与意义循环流化床锅炉是一种以煤等多种固体燃料为燃料，通过高速气体流动将固体燃料与空气混合并燃烧的锅炉。

循环流化床锅炉具有热效率高、适应性广、污染物排放低等特点，在工业和能源领域得到了广泛应用。

然而，在循环流化床锅炉的设计、运行和控制等方面，复杂的气固两相流及其耦合机理使其面临着诸多挑战。

因此，循环流化床锅炉的建模与仿真成为了解决这些挑战的有效手段。

近年来，循环流化床锅炉的研究一直受到学者们的重视，相关的建模与仿真方法也得到了快速发展。

但现有的循环流化床锅炉建模与仿真方法主要局限于单个物理子模型的建立，缺乏对整个系统特性的综合分析，无法准确反映循环流化床锅炉的过程特性和运行状况。

因此，开展循环流化床锅炉整体特性建模与仿真的研究具有重要意义和实用价值。

二、研究目标与内容本文旨在开展循环流化床锅炉整体特性建模与仿真的研究，主要研究目标包括以下方面：1. 建立循环流化床锅炉的整体特性模型。

根据循环流化床锅炉的结构特点和运行特性，建立循环流化床锅炉的整体特性模型，包括气固两相流动模型、热传递模型、燃烧模型、污染物排放模型等。

2. 开展循环流化床锅炉的仿真与分析。

利用建立的整体特性模型，开展循环流化床锅炉的仿真与分析，对其运行状况和过程特性进行分析和评估，提出优化方案。

3. 构建循环流化床锅炉的实验平台。

以循环流化床锅炉为研究对象，搭建循环流化床锅炉的实验平台，验证建立的整体特性模型和仿真结果的准确性和可靠性。

三、研究方法与技术路线1. 研究方法：本文将采用计算流体力学（Computational Fluid Dynamics，简称CFD）、热传递理论、燃烧理论等方法并行运用的方法，针对循环流化床锅炉所涉及到的多学科领域，从物理学和数学两个角度，深入研究循环流化床锅炉的整体特性，对其建立多物理场耦合的数学模型和计算程序。

结合实验，验证模型的准确度和应用价值。

循环流化床多尺度传质模型和CFD模拟的开题报告

循环流化床多尺度传质模型和CFD模拟的开题报告一、题目：循环流化床多尺度传质模型和CFD模拟二、研究背景循环流化床被广泛应用于化工、环保、粉末冶金等领域。

其具有高效传质、催化、易于连续化等优点，已成为化工行业中不可缺少的基础设施。

然而，循环流化床中存在着多尺度传质过程，传质过程复杂，需要更为精确的模型和仿真方法。

因此，本课题旨在建立循环流化床多尺度传质模型，并进行CFD模拟，以深入研究循环流化床多尺度传质规律，为循环流化床的运行优化和新型循环流化床的设计提供理论支持。

三、研究内容1. 建立循环流化床多尺度传质模型通过分析循环流化床内的流体力学、热传输、物质传输等过程，建立循环流化床多尺度传质模型，包括鼓泡层内的传质模型、毛细层内的传质模型、颗粒层内的传质模型等。

2. CFD模拟循环流化床内多尺度传质过程利用ANSYS Fluent等软件，建立循环流化床的CFD模型及网格，求解循环流化床内多尺度传质过程的数值解，得出循环流化床内温度、浓度等场和粒子的运动轨迹等信息。

3. 试验验证通过循环流化床实验验证所建立的循环流化床多尺度传质模型和CFD模拟结果的准确性。

四、研究意义本课题的研究成果将为循环流化床内多尺度传质过程的理解提供理论支持，为循环流化床优化运行、工艺改进提供科学依据；同时，将为新型循环流化床的设计提供参考，推动循环流化床技术的发展和应用。

五、研究方法1. 理论研究法：分析循环流化床的多尺度传质过程，建立相应的数学模型。

2. CFD数值模拟法：利用ANSYS Fluent等软件，建立循环流化床的CFD模型及网格，求解循环流化床内多尺度传质过程的数值解。

3. 实验方法：采用循环流化床实验验证所建立的循环流化床多尺度传质模型和CFD模拟结果的准确性。

六、进度安排第一年：1.收集文献，研究循环流化床内多尺度传质过程的机理和模型；2.建立循环流化床多尺度传质模型；3.进行CFD模拟。

4.进行初步的数学模型和CFD模拟结果的分析和讨论。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

［关键词］循环流化床；炉；锅气化炉；热解；煤气化；多联产；传热；油热烈解焦
［中图分类号］ＴＫ２１２［献标识码］Ａ文［章编号］１０文０２—３６（０７１０１一Ｏ３４２０）０— ０４４
［摘
要］建立了循环流化床热电气多联产系统的整体数学模型，主要包括煤热解气化反应模型、循
环流化床锅炉传热模型、油热裂解模型等。运用该模型进行了１０ｔｈ循环流化床热电焦３／气多联产系统的设计计算，并就锅炉变负荷工况对系统性能影响进行了预测。
时的பைடு நூலகம்统性能进行预测。
结合在一起（１。在该系统中，首先进入以循环图）煤
煤气为流化介质的流化床气化炉，来自循环流化床与锅炉的高温循环物料混合后发生热解、化反应，产气所生的半焦与放热后的循环物料一起被送人锅炉内燃烧，产生的水蒸气用于发电和供热。热解、气化产生的煤气与气化炉上部喷入的空气（氧气）反应形成１０００
图１循环流化床热电气多联产系统
２流化床气化炉内反应模型
在确定热解煤气产量方面，用如下二级反应动采力学方程：
ｄＹ
出
℃ 以上的高温区域，煤气中的焦油基本完全裂解，使细
碳粒进一步转化。经过净化，分煤气被送人气化炉部作为流化介质，余部分可用于工业或民用煤气。其建立正确合理的模型，以预测多联产系统的性可
Ｎｄｆ
Ｓ
１０
０Ｏ
ＯＯ
０
００．５２
００
ＯＯ
０
０
０
ｆ
０
０
ｎ７【ｌ，３
０
０
０
０
０
０
７３
１一Ｖ・ｚ１ｚ。・Ｈ
．
０
０
０
０
能，优化设计和运行条件。本文在考虑了煤热解气化
１循环流化床多联产技术
煤炭资源的可持续利用是实现能源系统可持续发展的关键，的多联产系统Ｌ将煤炭的多个生产工艺煤１有机地集成在一起，可提升煤炭资源的价值和利用效率，同时还可以做到煤炭利用过程对环境友好，一项是符合我国国情的煤炭综合利用技术。本文研究的热电气多联产方案将常压流化床气化炉与循环流化床锅炉
０
．
Ｏ
０
０
０
０
０．
２
０
Ｏ
Ｏ
Ｃ
Ｈ
０７．５
０２．５
８
２
Ｃｄ
０
５
０
４
０
３
１ｆＩｄ
ＯＯ
（）
Ｎ
０
０
２
８６
０
７
ｌ４
Ｏ
０
Ｏ
００
７
ｌ４
０ｄｆ。
阻、气泡相贴壁所占的时间份额等因素有关；ａ为辐射壁面温度、层黑度决定。床稀相区传热模型中采用颗粒团更新理论，为循认环流化床锅炉炉内受热面上颗粒团和稀相不断更新并
维普资讯
式中、、分别为ｔ，、，时刻、问趋于无穷大时刻的挥发时分析出量；力学参数ｋＥ动、由该煤种的热解动力学实验得到。
０
．
关于挥发分成分的确定，文采用的是在Ｍｅ— 本ｒｒｋ所建立的煤裂解模型基础上得到的相应改进的ｉｃ模型．其写成矩阵形式如下：
反应、环流化床锅炉炉膛传热过程、循系统物质能量平
衡等因素的基础上，立了循环流化床热电气多联产建
系统的总体数学模型，进行了１０ｔｈ循环流化床并３／
热电气多联产装置的设计计算，时对锅炉负荷变化同
维普资讯
循环琉化床多联产系统的模型
研究与性能预测
杨天华刘耀鑫李润东方梦祥骆仲泱，，，，
１沈阳航空工业学院，．辽宁沈阳１０３１１６２浙江大学，．浙江杭州３０２１０７
＝￣（）。ｋｘ斋（ｏｐｅ
（１）
收稿日期：２０ — ３６０７０ —１作者简介：杨天华（９４）女，１７一，吉林省吉林市人，博士，主要从事燃煤污染物形成机理及治理方面的教学与研究。
Ｅｍａｌ－ｉ：ｌｙｏｉ７＠１３ｃｒｉａｘｎ７６．ｏｕｎ
００
ｚ・Ｈ
０
ｌ
０
０
０
０
０
０
Ｏ
Ｏ
Ｏ
Ｊ４・Ｏｒ＂ｚ・Ｏ
０
０
０ ¨ ９ｌ
ｌ
００００００００
ｚ６・Ｎ
９
（）Ｚ
Ｏ式中Ｃ、、Ｎ、Ｃ、Ｏ。Ｎ、别为焦ＨＯ、Ｓ０和Ｈ、、Ｓ分