一个复杂的评估和优化方法对富氧燃烧特征基于响应面方法的混合燃料

文摘

能源消耗增加,煤炭供应在中国已经变得紧张,这使得很难在云南省热力发电。充分利用当地的劣质煤和生物质资源在云南可以弥补缺乏燃料发电厂。在这篇文章中,一个富氧大气混合样品进行了热重实验Xiaolongtan褐煤,Yiliang烟草杆,富源烟煤。混合燃料的燃烧特性(即在几个关键操作参数。,质量比率、氧浓度和加热率)进行了研究。响应面方法用于确定最佳的混合比例的三个燃料。结果表明,煤的点火和倦怠温度降低,燃烧时间与浓缩的氧气减少。实际应用中最佳的氧浓度在30%左右。活化能和preexponential因子随着氧浓度的增大而增加。这样复杂的评估和优化方法确保火力发电厂生产的稳定运行。

1。介绍

固体燃料的燃烧在社会发展中扮演着重要的角色,因为它提供了所需的能量在实际操作1- - - - - -3]。随着电力工业的发展,越来越多的电厂已经开发利用近年来混合燃料燃烧技术。因此,学术和工业社区越来越关注混合燃料的研究。同时,优化配煤技术可以提供额外的好处,如环境保护和固体燃料资源的有效利用。根据实验观察关于混合燃烧,不同类型的煤炭将强烈的相互作用4]。混煤的着火温度随不同数量的混合煤在低温下。增加高挥发分煤的比例提高了点火,稳定,倦怠混合煤的特征。陈等人。5,6)两种粉的混合燃烧特性研究煤与不同的点火特性,发现混合煤的点火特性优于单一煤。混煤的着火温度会更高比例的增加煤粉具有良好的点火特性。高et al。7]研究了混合褐煤的燃烧特点,烟煤和无烟煤热重量分析法。这是发现,当低活化能烟煤或褐煤和无烟煤活化能高,混煤的着火特性是最好的。然而,当两种煤的活化能是相似,混合煤的活化能往往是煤与相对较高的活化能。从混合煤的燃烧实验通过模拟燃烧条件下,可以得出类似的结论(8- - - - - -10]。混合煤的特点并不是一个简单的单煤的线性叠加。煤炭质量差异越大,这种情况更加明显。Peratla et al。11]研究混煤之间的相互作用,发现煤炭质量决定了混煤的燃烧特性,取决于可燃煤的比例。一些研究人员(12,13]指出,混合煤燃烧的煤是最关键的因素,和倦怠特点依赖于类型的煤燃烧缓慢。目前,配煤技术的研究主要集中在不同煤的混合而很少一直努力研究生物量烟棒和煤的比例。此外,性能的生物质与煤的价格,因为不同生物质主要由高挥发性物质,燃点低,快速燃烧,燃尽时间短。生物质与煤混合后,混合燃料有复杂的燃烧特性。叠加的燃料,它需要考虑混合燃料的耦合和协同,这完全取决于可燃物的比例不同。换句话说,之间的关系每个煤的配煤技术和主要指标成分复杂非线性,可以识别通过非线性优化模型通过响应面法(RSM)和模糊逻辑系统。此外,混合燃料的混合比例在大多数的实际过程是模糊,这样混合燃料的燃烧性能无法保证。

出于上述需求,本文将研究优化问题的混合燃料通过响应面方法,旨在找到一个最优组合方案对不同燃料的燃烧性能最好的实现。可燃性指数,综合燃烧特性指数、倦怠温度、经济成本选择不同的混合方案的优点和缺点不同的参数。经过大量的实验验证,提出了优化技术是用来找到最好的比例不同的燃料。实验分为10组,每组有三种燃料(即。,lignite of Xiaolongtan, tobacco rod of Yiliang, and bituminous coal of Fuyuan) with different proportions. The advantages and disadvantages of using the response surface method are analyzed, and the different proportional reference assignment schemes are discussed. The analysis and experimental results will shed light on the blending of three kinds of fuels to achieve an excellent combustion efficiency.

本文的组织结构如下:部分2给出了问题公式化。部分3给出了混合煤的研究,包括原材料和工具说明,热重分析,化学结构分析。部分4给出了决策分析的响应面方法,包括优化氧浓度和加热速度和优化混合燃料的比例。部分5给出了结论。

2。问题公式化

混合燃料的燃烧应考虑它的点火特性,降水波动特性、结渣,燃耗,以及污染物的排放。然而,混合燃料的混合比例在大多数的实际过程是盲目和武断,混合燃料的燃烧性能无法保证。本文旨在讨论的优缺点不同比例的混合燃料利用响应面方法,包括其易燃性指数,综合燃烧特性指数,倦怠的温度,和经济成本,最后得到的最佳比例三种燃料混合煤的燃烧。

在不同啊₂/公司₂大气层,对混合燃料的热重实验研究三个样品。响应面方法用于分析和优化的优缺点不同配比方案,找到最优比率。首先,三种燃料分为几组根据不同比例。不同的群体包括一种燃料和三种燃料的混合物。空气气氛O设置为30%₂气氛,50%啊₂大气,5 K /分钟的加热速度,10 K /分钟,分别和20 K /分钟。

3所示。混合燃料燃烧的研究

3.1。原材料和工具

Xiaolongtan褐煤(X),Yiliang烟草杆(Y),富源烟煤(F)是由球磨机获取地面直径53∼75混合燃料μm。的气氛炉空气和O₂/公司₂混合物含有30%啊₂,保护气体是高纯氩(即。,99.9%)。

实验仪器STA 449 F3木星同步热分析仪(德国TGDSC NETZSCH)和刚玉坩埚。

3.2。热重量分析

三个样本比率选择随机进行实验。结果表明,混煤的比例没有影响热解性质,而O的浓度₂这方面的影响。以X:Y:F质量比为1:1:1和2:2:1在这项实验中,混合煤样品的热重曲线在不同大气升温速率的20 K /分钟图所示1。高氧浓度在大气中产生一个更倾向于混合煤的热重曲线和最大失重速率增加,表明混合煤将在富氧气氛。随着氧浓度的增加,混煤的着火温度和倦怠温度急剧下降,这表明混合煤的燃烧反应可以在较低的温度和燃烧完成时间可以减少,这是符合引用的结果(14,15]。

图2显示混合煤的热重曲线具有不同质量比例的升温速率20 K /分钟。有人指出曲线有相似的趋势。曲线是最倾向于的高温区域X:Y:F质量比为0:2:1在曲线最倾向于低温区X:Y:F的质量比2:1:1,表明混合煤的燃烧速度是最快的。此外,更好的有利于其完全燃烧率(16,17]。

3.3。化学结构分析

燃料主要由碳骨架,周围是各种烷基侧链和含氧官能团支链。碳骨架的化学性质稳定的低温,而侧链和支链的属性更活跃。在燃烧过程中,组侧链和支链很容易参与化学反应,主要活性官能团的氧化和煤中挥发性化合物的沉淀。脂肪族侧链和氧官能团的含量高于褐煤,这也是一个重要因素导致更好的燃烧性能比褐煤烟煤。因此,随着烟煤比例的增加,混合燃料的燃烧性能逐渐提高(18]。

4所示。响应面方法的决策分析

4.1。优化氧浓度和加热速度

杂项混合设计响应面优化方法设计专家8.0.6软件被用来设计和优化氧浓度和加热速度。最优混合方案获得通过燃烧特性指数和倦怠温度作为评价指标。相应的反应是基于实验数据的计算结果。设计方案和实验评价指标如表所示1。


序列没有。	氧气浓度,一个(%,φ)	升温速率,B(K /分钟)	综合燃烧特性指数,年代(×10⁻⁸)	倦怠温度(°C)

1	50.5	20.0	20.97	516.3
2	50.5	12.5	9.26	472.9
3	80.0	12.5	13.12	419.8
4	80.0	5。0	5.91	406.2
5	50.5	5。0	3.36	422.9
6	50.5	12.5	9.81	483.7
7	80.0	20.0	39.02	427年。
8	21.0	20.0	13.84	616.6
9	50.5	12.5	8.87	503.5
10	21.0	5。0	1.92	453.7
11	21.0	12.5	7.33	526.8

以下4.4.1。燃烧特性指数和变量关系模型

表2和3是燃烧特性指数的方差和评估安装各种型号,分别。表4二次模型的信心程度。从表2,指出二次方程适合最好的六个模型中,虽然三次方程适合最坏的打算。从表3二次方程的拟合结果最好。表4表明,二次方程拟合效果显著和升温速率对综合燃烧有很大的影响。


来源的方差	平方和	自由度	均方	F价值	概率>F	方案选择

平均值	1816.17	1	1816.17
线性模型	763.11	2	381.56	21.27	0.0004
2 fi	One hundred.	1	One hundred.	8.12	0.0261
二次方程	83.31	2	41.66	9.48	0.0183	推荐
三次方程	30.17	2	5.09	23.36	0.0041	可怜的
残余挠度	3.62	5	0.72
总计	2796.38	13	215.11


模型	标准偏差	R²	R²纠正值	R²预测价值	预测残差平方和	方案选择

线性模型	4.21	0.7984	0.7602	0.5012	541.18
2 fi	3.18	0.8617	0.8579	0.4631	606.15
二次方程	1.96	0.9366	0.9517	0.6982	327.08	推荐
三次方程	0.77	0.9970	0.9914	0.6771	392.12	可怜的


因素	参数估计	自由度	标准偏差	95%置信区间控制下限	95%置信区间控制上限	重要的因素

价值	8.97	1.00	0.83	6.73	10.76
氧气浓度,一个	5.31	1.00	0.77	3.37	7.32	1.12
升温速率,B	9.95	1.00	0.91	8.26	11.88	1.12
AB	4.83	1.00	1.02	2.26	7.27	1.12
一个²	1.47	1.00	1.03	−1.28	4.31	1.03
B²	3.94	1.00	1.15	1.08	7.06	1.03

图3显示studentized分布的综合燃烧特性指数拟合模型的残差。点代表的综合燃烧特性指数。红色代表高概率值而蓝色代表低概率值。指出,残留点基本上分布在直线附近,表明该模型具有良好的适用性。氧浓度和加热速率的作用综合燃烧特性指数图所示4。随着氧浓度的增加,升温速率降低的作用。随着升温速率的增加,氧浓度降低的作用。

4.1.2。倦怠的温度和变量之间的关系模型

表5和6现在倦怠温度上的差异比较各种模型。从表二次方程的拟合效果是最好的。表7显示的信心倦怠温度的二次方程,表明二次模型的拟合效果是显著的,和升温速率对倦怠影响最大的温度。


来源的方差	平方和	自由度	均方	F价值	概率>F	方案选择

平均值	3.173×10⁶	1	3.173×10⁶
线性模型	33677.22	2	16838.61	32.26	< 0.0001
2 fi	3987.65	1	3987.65	26.82	0.0004
二次方程	838.42	2	419.21	6.33	0.02271	推荐
三次方程	128.92	2	64.46	1.08	0.37528	可怜的
残余挠度	2.96	5	0.59
总计	2786.25	13	214.33


模型	标准偏差	R²	R²纠正值	R²预测价值	预测残差平方和	方案选择

线性模型	22.88	0.8349	0.8134	0.6525	12953.47
2 fi	11.92	0.9437	0.9391	0.9142	3388.57
二次方程	8.02	0.9817	0.9799	0.9547	3446.29	推荐
三次方程	7.34	0.9917	0.9807	0.07831	34337.29	可怜的


因素	参数估计	自由度	标准偏差	95%置信区间控制下限	95%置信区间控制上限	重要的因素

价值	492.77	1	3.55	483.48	502.87
氧气浓度,一个	−60.18	1	3.46	−64.35	−49.38	1.00
升温速率,B	50.83	1	3.46	41.07	52.77	1.00
AB	−29.98	1	4.26	−42.66	−23.53	1.00
一个²	−13.73	1	5.18	−27.81	−2.64	1.12
B²	−4.72	1	5.18	−15.86	6.832	1.12

图5显示拟合模型的残差的分布设计专家8.0.6。点火代表了倦怠的温度。红色代表高概率值而蓝色代表低概率值。指出,残差基本上分布在直线附近,表明模型的拟合效果令人满意。

氧浓度的控制力量和升温速率对倦怠温度图所示6。随着氧浓度的增加,控制升温速率增加。随着升温速率的增加,氧浓度的控制力量增加。因此,为了得到最低的倦怠温度、升温速率和氧浓度同时可以减少。

4.1.3。优化过程控制参数

使综合燃烧特性指数最大的倦怠温度最小的,实验在某些氧浓度和加热速度应该优化。响应指数在数值设计的范围标准。最优预测方案的通过软件分析结果如表所示8。指出,当氧浓度是80% (φ)和加热速度是20 K /分钟,期望是最高的。在这种情况下,可以获得最好的结果结合燃烧特性指数和倦怠的温度。


序列号	氧浓度(%,φ)	升温速率(K /分钟)	综合燃烧特性指数,年代(×10⁻⁸)	倦怠温度(°C)	程度的期望

1	80.00	20.00	35.9821	438.848	0.63
2	74.82	20.00	32.6452	457.646	0.61
3	70.21	20.00	33.0137	470.325	0.53
4	21.00	5.00	3.59823	469.018	0.21

数据7和8优化轮廓和三维响应面图根据氧浓度之间的关系和升温速率使用优化方案1。轮廓代表了特定的值的重要因素在不同时间间隔的目标价值,以及他们的形状反映了自变量之间的相互作用来控制变量的影响。图7显示了椭圆弧形单调形状的轮廓变化与氧浓度时,期望是1。升温速率增加,然后减少的角色期望的程度小于1。同时,升温速率增加的角色逐渐随着氧浓度的增加。响应面图的图8显示了期望的变化程度与氧浓度和加热速度。

4.2。优化混合燃料的比例

设计专家8.0.6软件被用来设计方案和分析混合燃料的热重实验的结果。四个评价指标,即可燃性指数,综合燃烧特性指数、倦怠温度、和经济成本,优化和最优混合方案。

Xiaolongtan褐煤混煤,Yiliang烟草杆、富源沥青,共有27组与3因素3水平正交实验是必要的。的设计专家8.0.6 Box-Behnken用于执行部分正交实验。实验分的骨架点实验模型根据软件和模型分析。如图9每个表面上,有四个重复点模型的骨架。设计重复实验小组也需要重复。如果使用相同的一组实验数据进行分析,模型的结果是不准确的。

根据设计方案,对应的响应列是根据实验数据的计算结果。设计方案和实验评价指标如表所示9。可以看出可燃性指数的变化趋势通常是一样的综合燃烧特性指数和可燃性指数进行分析。


实验没有。	的质量比X:Y:F	易燃指数(×10⁻⁷)	综合燃烧特性指数,年代(×10⁻¹⁰)	倦怠温度(°C)	成本(¥/t)

1	1:1:1	35.931	3.25673	701年	383年
2	1:1:1	34.627	3.10528	700年	383年
3	1:1:1	34.153	3.26527	695年	383年
4	1:1:1	33.647	3.32489	701年	383年
5	1:1:1	35.743	3.25432	703年	383年
6	2:1:0	42.584	4.39395	691年	296年
7	1:2:2	27.709	2.48589	695年	398年
8	0:1:0	11.147	1.23162	707年	286年
9	2:0:1	30.328	2.98336	679年	363年
10	2:1:2	50.632	5.46327	678年	402年
11	1:0:0	11.475	1.18341	668年	276年
12	1:2:0	37.871	3.42526	676年	265年
13	1:0:2	33.013	3.68168	709年	488年
14	0:2:1	27.871	1.99386	716年	378年
15	2:2:1	31.987	2.68282	718年	351年
16	0:1:2	30.166	2.25216	709年	497年
17	0:0:1	4.739	0.41678	742年	606年

4.2.1。准备可燃性指数和变量之间的关系模型

表10显示了混合煤的可燃性指数方差不同的比例,可以安装的各种模型。从表中,二次模型的拟合效果最好,这是推荐系统。三次方程的拟合效果是最贫穷的。表11比较标准差,R2,其调整值,预测价值,的平方之和预计剩余的四个拟合多项式模型。显然,结果表明,二次方程的拟合效果最好。


来源的方差	平方和	自由度	均方	F价值	概率>F	方案选择

平方和	15973.686	1	15973.686
线性模型	1298.897	3	432.9657	6.3769	0.0059
2 fi	368.196	3	122.732	2.4367	0.1213
二次方程	356.962	3	118.9873	8.896	0.0078	推荐
三次方程	96.981	3	32.327	137.234	0.0002	可怜的
残余挠度	0.924	4	0.231
总计	18095.65	17	1064.45


模型	标准偏差	R²	R²纠正值	R²预测价值	预测残差平方和	方案选择

线性模型	7.986	0.599	0.538	0.219	1706.486
2 fi	7.038	0.736	0.667	0.081	2003.612
二次方程	3.476	0.946	0.878	0.302	1613.548	推荐
三次方程	0.513	1.000	0.998			可怜的

表12显示了软件分析的结果在二次方程和影响因素的信心。它表明,二次方程拟合效果显著,烟煤丰富来源之间的交互和丰富烟煤易燃性指数的影响最大。


因素	参数估计	自由度	标准偏差	95%置信区间控制下限	95%置信区间控制上限	重要的因素

价值	3.25	1	0.55	2.26	4.58
Xiaolongtan褐煤,一个	−0.51	1	0.44	−1.32	0.63	1.00
Yiliang烟草茎,B	−1.86	1	0.44	−2.58	−0.59	1.00
富源烟煤C	−2.33	1	0.44	−3.02	−1.32	1.00
AB	0.61	1	0.63	−0.87	1.79	1.00
交流	2.52	1	0.63	0.99	3.58	1.00
公元前	2.31	1	0.63	0.71	3.27	1.00
一个²	0.02	1	0.60	−1.37	1.54	1.01
B²	−0.41	1	0.60	−1.65	1.22	1.01
C²	2.67	1	0.60	1.24	3.76	1.01

4.2.2。优化混合燃料的比例

图10是剩余的易燃性指数拟合的分布模型。点代表易燃性指数。红色代表高概率值而蓝色代表低概率值。指出,残差基本上分布在直线附近,表明模型的模拟效果很好。

图11显示之间的关系比其他两个样品和易燃性指数当富源烟煤的比例是50%。当可燃性指数小于20,Yiliang烟草杆的控制力量随Xiaolongtan褐煤的增加而减小。当可燃性指数30日Xiaolongtan褐煤的内容的增加先降低,然后增加Yiliang烟杆。

图12显示比例之间的关系的其他两种煤和可燃性指数当Yiliang烟草杆的比例是50%。可燃性指数增加而增加Xiaolongtan褐煤和可燃性指数增加而增加丰富的烟煤。基于实验和模型的拟合,实验通过使用优化设计专家8.0.6软件,和可燃性指数,倦怠温度、经济成本进行了优化。在最好的情况下,我们可以找到最优混合比计划。设计标准的设计专家8.0.6软件也被用来设计的每个因素值的范围并设置可燃性指数和燃烧特性指数最大,温度和投资成本最小的倦怠。

通过分析,最优预测方案如表所示13。从优化结果,方案1是最佳的混合比,也建议的软件。Xiaolongtan褐煤:Yiliang烟草杆:富源烟煤质量比为100:55.12:1。在这种情况下,模型预测,混合燃料的燃烧性指数是43.3574×10⁻⁷燃烧特性指数是4.27×10^−10,倦怠的温度是678.112°C,¥251.688 /成本t,证明期望是最高的。


序列没有。	质量比(%)			易燃指数×10⁻⁷	燃烧性能指标×10⁻¹⁰	倦怠温度(°C)	投资成本(¥/t)	程度的期望
序列没有。	Xiaolongtan褐煤	Yiliang烟草茎	富源烟煤	易燃指数×10⁻⁷	燃烧性能指标×10⁻¹⁰	倦怠温度(°C)	投资成本(¥/t)	程度的期望

1	100.00	55.12	1.00	43.3574	4.19875	678.112	251.688	0.885
2	100.00	55.64	1.00	43.4866	4.14176	678.332	251.534	0.885
3	99.58	55.12	1.00	43.3305	4.32126	678.862	251.378	0.884
4	99.37	56.37	1.00	43.4927	4.38726	678.375	250.023	0.885
5	98.22	56.81	1.00	43.3993	4.32462	678.562	251.638	0.884
6	97.62	56.13	1.00	43.2784	4.14324	679.012	251.868	0.883
7	96.88	57.66	1.00	43.2642	4.14389	679.326	250.658	0.881
8	95.79	67.86	1.00	43.9873	4.19868	685.465	241.678	0.872
9	100.00	35.87	1.32	39.9855	3.96782	670.483	266.714	0.843
10	100.00	46.02	36.83	43.0117	4.15865	692.821	322.933	0.804
11	100.00	36.33	100.00	46.9865	5.19546	682.757	438.268	0.793
12	100.00	35.05	100.00	48.0963	5.29232	682.962	439.393	0.793
13	99.27	36.78	100.00	47.6752	5.18383	682.878	439.887	0.794
14	100.00	33.89	87.279	45.8892	4.98712	690.009	420.653	0.788
15	100.00	41.02	71.43	44.5671	4.53527	692.656	386.848	0.782

5。结论

在这部作品中,响应面方法被用来优化氧浓度,加热速度,煤粉比率。煤比可燃性指数的影响,燃烧特性指数、倦怠温度、混合煤的投资成本进行了分析。可以得出以下结论:(1)在富氧气氛,整个降水混合煤变得更好。随着氧浓度的增加,燃烧速度增加,氧浓度的影响大于混合比例。与此同时,煤粉的着火温度和倦怠温度显著降低,表明煤粉可以在较低的燃烧温度和燃烧时间可缩短在富氧条件下。(2)当期望是1,升温速率增加的角色,然后随氧浓度的增加而减小。期望小于1时,控制升温速率的增加逐渐随着氧浓度的增加。(3)设置可燃性指数和燃烧特性指数最大,倦怠的温度和投资成本将是最小的。最优预测方案1的情况下,质量比Xiaolongtan褐煤:Yiliang烟草杆:富源烟煤100:55.12:1。在这种情况下,模型预测,混合燃料的燃烧性指数是43.3574×10⁻⁷燃烧特性指数是4.27×10⁻¹⁰,倦怠温度是678.112°C,¥251.688 /成本t。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是由中国国家自然科学基金支持下批准号。51966005和51966005。

引用

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复杂性

解决工程和科学问题使用复杂仿生计算方法