基于混合模型的煤气化过程模拟研究

TQ545; 建立煤气化模型是研究气化过程的重要手段,为解决当前气化机理模型在变工况条件下存在残差较大,模型单次运行只能模拟一个工况,无法连续运行来表征气化炉长周期运行状态的问题,首先利用流程模拟软件Unisim,以国家能源投资集团榆林化工有限公司3 000 t/d水煤浆气化炉为对象,建立了基于反应动力学的气化炉单工况机理模型,并基于ActiveX技术开发了气化炉的长周期机理模型,然后建立了机理模型并联BP神经网络模型的混合模型,对混合模型的模拟精度进行了验证与分析,最后对混合模型在气化指标预测和气化性能分析方面的应用进行了研究.结果表明:单工况机理模型对气化温度和合成气组成的模拟误差小于5％...

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Published in煤炭学报 Vol. 48; no. 9; pp. 3554 - 3561
Main Authors 方薪晖, 安海泉, 刘臻, 李烨, 孙凯蒂, 彭宝仔
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京低碳清洁能源研究院,北京 102209 01.09.2023
Subjects
煤气化
hybrid model
gasification
ActiveX
神经网络
Unisim
neural network
混合模型
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ISSN0253-9993
DOI10.13225/j.cnki.jccs.2022.1007

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Abstract TQ545; 建立煤气化模型是研究气化过程的重要手段,为解决当前气化机理模型在变工况条件下存在残差较大,模型单次运行只能模拟一个工况,无法连续运行来表征气化炉长周期运行状态的问题,首先利用流程模拟软件Unisim,以国家能源投资集团榆林化工有限公司3 000 t/d水煤浆气化炉为对象,建立了基于反应动力学的气化炉单工况机理模型,并基于ActiveX技术开发了气化炉的长周期机理模型,然后建立了机理模型并联BP神经网络模型的混合模型,对混合模型的模拟精度进行了验证与分析,最后对混合模型在气化指标预测和气化性能分析方面的应用进行了研究.结果表明:单工况机理模型对气化温度和合成气组成的模拟误差小于5％;长周期机理模型可以预测气化炉温的变化趋势,模拟值与运行值间的相关系数为0.822,但是模拟值的波动较大,气化温度模拟值的相对标准偏差(RSD)是运行值的3.8倍;气化混合模型的模拟精度比机理模型有着显著提高,其模拟值与运行值的变化趋势吻合良好,气化温度及合成气组成的误差小于2％;在更换工况后混合模型仍然有较高的准确性,模拟误差由之前的2％增大至4％以内.随着氧煤比从480增加至498Nm3/m3,混合模型计算的气化温度由1 160℃升高至1 306℃,合成气中CO2摩尔分数由18.6％升高至19.9％,CO摩尔分数由42.6％降低至42％,H2摩尔分数由37.7％降低至36.8％,该变化趋势与机理模型保持一致,但是混合模型对机理模型有着明显的修正作用,其中对气化温度修正约38℃,对合成气中CO、CO2、H2的摩尔分数分别修正了-1％、-0.9％、1.5％.
AbstractList TQ545; 建立煤气化模型是研究气化过程的重要手段,为解决当前气化机理模型在变工况条件下存在残差较大,模型单次运行只能模拟一个工况,无法连续运行来表征气化炉长周期运行状态的问题,首先利用流程模拟软件Unisim,以国家能源投资集团榆林化工有限公司3 000 t/d水煤浆气化炉为对象,建立了基于反应动力学的气化炉单工况机理模型,并基于ActiveX技术开发了气化炉的长周期机理模型,然后建立了机理模型并联BP神经网络模型的混合模型,对混合模型的模拟精度进行了验证与分析,最后对混合模型在气化指标预测和气化性能分析方面的应用进行了研究.结果表明:单工况机理模型对气化温度和合成气组成的模拟误差小于5％;长周期机理模型可以预测气化炉温的变化趋势,模拟值与运行值间的相关系数为0.822,但是模拟值的波动较大,气化温度模拟值的相对标准偏差(RSD)是运行值的3.8倍;气化混合模型的模拟精度比机理模型有着显著提高,其模拟值与运行值的变化趋势吻合良好,气化温度及合成气组成的误差小于2％;在更换工况后混合模型仍然有较高的准确性,模拟误差由之前的2％增大至4％以内.随着氧煤比从480增加至498Nm3/m3,混合模型计算的气化温度由1 160℃升高至1 306℃,合成气中CO2摩尔分数由18.6％升高至19.9％,CO摩尔分数由42.6％降低至42％,H2摩尔分数由37.7％降低至36.8％,该变化趋势与机理模型保持一致,但是混合模型对机理模型有着明显的修正作用,其中对气化温度修正约38℃,对合成气中CO、CO2、H2的摩尔分数分别修正了-1％、-0.9％、1.5％.
Author 刘臻
方薪晖
彭宝仔
孙凯蒂
李烨
安海泉
AuthorAffiliation 北京低碳清洁能源研究院,北京 102209
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