【摘 要】
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在煤气化过程中,噪声因素如煤水分、灰分、给煤速度等对产气性能的影响不容忽视,这些因素的不稳定将会导致产气质量下降。因此,本文考虑到煤气化过程中的不稳定因素,对煤气化过程中的操作参数进行了优化,以达到产气指标最优的目的。为了得到操作参数与产气指标的关系,本文利用Aspen plus软件进行煤气化过程的仿真实验,并根据实验结果建立了神经网络模型,得到氧煤比、蒸汽煤比、压强3个操作参数及灰分、水分、给煤
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在煤气化过程中,噪声因素如煤水分、灰分、给煤速度等对产气性能的影响不容忽视,这些因素的不稳定将会导致产气质量下降。因此,本文考虑到煤气化过程中的不稳定因素,对煤气化过程中的操作参数进行了优化,以达到产气指标最优的目的。为了得到操作参数与产气指标的关系,本文利用Aspen plus软件进行煤气化过程的仿真实验,并根据实验结果建立了神经网络模型,得到氧煤比、蒸汽煤比、压强3个操作参数及灰分、水分、给煤速度3个噪声因素与有效产气体积分数、冷煤气效率两个产气指标的关系。然而,还有一关键参数操作温度在Aspen plus中无法调节,所以为了求得最优操作温度,本文首先对它起决定性作用的灰熔点展开研究。本文将煤灰熔点动态序列进行马尔可夫模拟,经验证模拟效果良好。结合文献得到煤灰熔点与操作温度的关系后,建立起基于马尔可夫过程的操作温度的随机优化模型,并利用遗传算法进行求解,求出最优操作温度=1424.80℃。此外,为了对氧煤比蒸汽煤比、压强3个操作参数进行优化,建立了以随机微分方程模型作为约束条件,并以有效产气体积分数和冷煤气效率为目标函数建立了煤气化过程的多目标随机优化模型,最后利用NSGAII算法对该模型进行了优化,得到了关于两个目标的帕累托曲线,决策者可根据对两个产气目标的偏向来决定操作参数的取值。
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