NOx排放
NOx排放的相关文献在1989年到2023年内共计1595篇,主要集中在能源与动力工程、废物处理与综合利用、化学工业
等领域,其中期刊论文1062篇、会议论文142篇、专利文献36240篇;相关期刊346种,包括洁净煤技术、柴油机、锅炉技术等;
相关会议93种,包括2012年中国工程热物理学会燃烧学学术年会、2011年中国工程热物理学会热机气动燃烧学学术会议、中国工程热物理学会2010年燃烧学学术会议等;NOx排放的相关文献由3740位作者贡献,包括游述怀、宋海涛、王鹏等。
NOx排放—发文量
专利文献>
论文:36240篇
占比:96.78%
总计:37444篇
NOx排放
-研究学者
- 游述怀
- 宋海涛
- 王鹏
- 田辉平
- 达志坚
- 刘书亮
- 孙锐
- 肖云汉
- 姜秋桥
- 孙言
- 王天友
- 田海柏
- 谭宏
- 付忠广
- 岑可法
- 惠世恩
- 罗映波
- 高小涛
- 张万虹
- 张恩先
- 陈刚
- 姚春德
- 孙绍增
- 岳峻峰
- 张杰潇
- 徐纲
- 方庆艳
- 李家兴
- 邹磊
- 刘德新
- 张成
- 曾汉才
- 朱玉霞
- 沈跃云
- 邹雄武
- 关乃佳
- 冷先银
- 孙保民
- 张哲巅
- 徐党旗
- 李争起
- 罗永浩
- 陈宝明
- 周屈兰
- 孙刘涛
- 孙培廷
- 尹自斌
- 张建文
- 彭政康
- 李孟良
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刘近;
徐亚豹
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摘要:
为了建立高精度的燃煤锅炉NO_(x)排放量预测模型,提出了一种考虑时延特征的基于深度学习的燃煤锅炉NO_(x)排放量建模算法。结合机理分析和lasso算法分析特征变量重要性,选取与NO_(x)排放量最相关的变量,进一步分析所选取变量与NO_(x)排放量之间的时延相关性;确定模型输入变量后,采用经验模态分解方法对输入变量时间序列进行分解,提取其中的频域信息与时域信息,构造建模数据库;设计深度神经网络结构并优化网络参数,建立NO_(x)排放量预测模型。基于火电厂实际运行数据的实验结果表明,在多种工况下,所提出的算法预测误差均小于2%,能够满足实际生产对NO_(x)排放量预测精度的要求。
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于庆起;
高永健;
王魁;
黄家林
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摘要:
只有原燃料稳定,才可能使生料分解与熟料煅烧的条件稳定,产生NO_(x)量及反应要求的气氛稳定,采取的针对性措施才可能高效;也只有窑尾杜绝漏风,才能准确控制还原气氛,最大程度减少煤耗与电耗;而在线测定出废气成分,更是调整还原气氛的依据,用最少煤耗及脱硝剂用量实现NO_(x)最低排放量。这就是低氧无焰燃烧高效脱氮技术高效脱氮的基本条件。实践证明,该技术不仅可以降低NO_(x)的排放,还能同时降低熟料烧成能耗及氨水用量,提高系统产量。
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杨宝刚;
冯良;
彭伟;
刘睿涵
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摘要:
采用金属纤维网与泡沫陶瓷板(氧化锆板)组合的头部结构,以完全预混燃烧技术改善燃烧工况,设计了一款高强度红外燃烧器。介绍燃烧器头部结构、燃烧控制系统、点火装置及火焰检测。通过冷态实验,探究了头部的阻力来源。头部阻力主要来源于金属纤维网,泡沫氧化锆板的阻力占比较小,更换不同孔隙密度的泡沫氧化锆板对头部阻力影响较小。通过热态实验,检测了过剩空气系数与污染物排放的关系。相较于金属纤维网燃烧器,在相同过剩空气系数下,CO排放始终维持较低水平,NO_(x)排放受过剩空气系数与多孔介质结构特性耦合影响。对高强度红外燃烧器的热流密度进行计算,热流密度最高可达4930 kW/m^(2),燃烧器长时间工作且过剩空气系数处于1.5左右时,能够实现较好的运行工况,达到较低的污染物排放。
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张小桃;
张程俞;
刘昊明;
白麟睿;
王爱军
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摘要:
为了研究不同种类气体再燃和再燃喷口下倾角度对燃煤锅炉燃烧特性的影响,基于FLUENT软件,选取某超超临界660 MW锅炉为研究对象,搭建再燃气体耦合燃煤燃烧模型对锅炉进行改造,在主燃烧区上部增设再燃区,研究不同种类气体再燃和不同再燃喷口下倾角度对锅炉温度场,CO、CO_(2)、O_(2)组分场以及NO_(x)排放量的影响。结果表明:再燃气体的加入会使锅炉主燃烧区炉膛温度降低,但会引起再燃区和燃尽区烟气温度升高,且随着再燃气体的加入,炉膛火焰中心上移,出口烟气温度上升;再燃导致炉膛出口CO体积分数升高,而O_(2)和CO_(2)体积分数降低,NO_(x)排放量明显下降;与纯煤工况相比,秸秆气、甲烷和沼气掺烧时的NO_(x)排放量分别下降了20.1%、26.2%和25.2%。再燃喷口适当向下倾斜可以改善炉内流场强度,增强锅炉燃烧效果,同时增加再燃燃料在再燃区的停留时间,有效降低炉膛出口NO_(x)排放量。当向下倾角为15°时,减排效果最好,秸秆气、甲烷和沼气再燃时的NO_(x)排放量分别下降了31.73%、35.66%和33.85%。本研究为燃煤锅炉气体再燃装置的设计及运行提供参考。
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韩敬贤;
黄昭明;
王利;
陈伟国;
潘金元
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摘要:
在一款采用废气涡轮增压的直喷汽油机上,进行了电动增压器和低压废气再循环(Low pressure exhaust gas recirculation,LP-EGR)技术组合对发动机经济性、NO_(x)排放特性以及动力性、EGR率瞬态响应特性影响的试验研究。结果表明:电增压工作时,低速外特性EGR率可达到25%,使得1250~2000 r/min外特性的燃烧相位提前,油耗相对于电增压不工作时下降8.5%~10%,同时NO_(x)排放显著降低;而在部分负荷工况下,电增压的泵吸作用使得最大EGR率大于30%,取得了油耗和NO_(x)排放同时改善的综合效果,且最高油耗下降率可达10.8%;此外电增压工作时,1500 r/min下负荷从0.2 MPa增大到1.5 MPa的瞬态响应时间缩短2/3;当发动机定转速加大负荷运行时,电增压工作时进气歧管目标EGR率的建立时间可缩短1.3 s,有效优化了发动机加速过程的运转控制参数。
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王宝奎;
杨群太;
尹德明
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摘要:
近年,随着国家对环保工作的重视深入,环保政策不断出台,环保排放指标不断提高,实现超低排放是必然趋势。氧化铝生产中,氢氧化铝焙烧炉是关键生产设备,也是烟气排放的重点环节,只有对排放污染物产生的机理进行深入研究,才能有的放矢的进行治理和控制。本文针对氢氧化铝焙烧炉NO_(X)产生的影响因素以及控制措施进行了分析与研究,以期实现NO_(X)的超低排放。
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肖俊峰;
王峰;
高松;
王玮;
李晓丰;
王致程
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摘要:
针对燃气轮机运行过程中出现的燃烧不稳定和NO_(x)排放高的问题,开展了不同负荷下燃料热值对燃气轮机燃烧特性(燃烧稳定性和NO_(x)排放影响规律)的仿真研究。以某燃气轮机分管型燃烧室为研究对象,在不同负荷下,保持燃料流量、空气流量、大气温度等参数不变,仅改变燃料热值,采用数值仿真方法对燃气轮机设计压力监测点的压力、燃烧室出口温度及NO_(x)排放数据进行分析。结果表明:负荷区间相同,热值增加,高频段所对应的压力脉动幅值减小,热释放率脉动的高频频率增加,NO_(x)排放增加;热值相同,负荷增加,高频段所对应的压力脉动频率增加,高频段压力脉动幅值减小,热释放率脉动频率增加,NO_(x)排放增加。
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宋少雷;
赵铁铮;
刘潇;
杨家龙
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摘要:
为了探究当量比对锥形燃烧器头部火焰稳定位置及排放特性的影响,采用数值模拟方法对锥形燃烧器的流动与燃烧特性进行研究。分析讨论了当量比从0.54增加至0.78时燃烧器头部的火焰锋面位置与高温区温度的变化规律,以及不同当量比下火焰指数、NO_(x)与CO排放量的变化趋势。研究结果表明,速度分布与回流区特征随当量比升高未见明显变化。随着当量比升高,高温区的最高温度逐渐升高,火焰稳定位置向燃烧器内部移动。当量比增加至0.66时开始发生回火,继续增加当量比时高温区贴近锥形燃烧器头部壁面与喷嘴,有烧毁燃烧器的危险。NO_(x)排放量随当量比增大而增大,当量比从0.54增加至0.66时,NO_(x)排放量缓慢增加,当量比继续增加至0.78过程中,NO_(x)排放量迅速增加,NO_(x)排放增加了32.4倍。CO排放量随当量比的增大先减小后增大,并在当量比为0.66时达到最小值。
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蓝茂蔚;
李杨;
赵国钦;
周元祥;
江政纬;
甘云华
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摘要:
针对锅炉燃烧系统智能算法建模,为克服标准粒子群(PSO)优化算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数进行优化时容易陷于局部最优解的缺点,提出一种改进型的蚂蚁−粒子群算法(MAPSO)对LSSVM模型参数进行优化。根据模式搜索的“探测”思想,通过与蚁群算法移动规则的结合改进粒子群算法,增加粒子群算法的小步长局部搜索过程,让每一步迭代所得的最优粒子在其邻域内进行小步长的局部精细搜索,以便找到更好的全局最优解。MAPSO算法的先验性预判断组合共有8种,通过对比先验性粒子各个方向的适应度,保证粒子群在最优粒子邻域内向正确的方向进行小步长局部搜索。研究结果表明:本文提出的改进型MAPSO算法有效保留了标准PSO优化算法的全局寻优性能,并增强了算法的局部寻优性能。MAPSO算法在建立锅炉燃烧系统模型过程中能有效避免陷入局部极小,寻找到全局最优解。所建立的MAPSO-LSSVM模型与标准PSO-LSSVM模型相比,具有更快的收敛速度,更高的预测精度,更强的拟合能力和泛化能力。
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殷喆;
杨春来;
袁晓磊;
吴斌;
吕游
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摘要:
火电机组广泛参与调峰导致运行工况频繁变动,使得锅炉出口NO_(x)排放的控制难度增大。基于对燃烧状态的影响将锅炉运行参数分为可调参数和不可调参数,并利用不可调参数分布将运行数据样本进行模糊均值聚类划分,以此实现锅炉出口NO_(x)排放特性的多模型预测。同时,利用粒子群算法对各工况所属子模型的可调参数进行寻优来实现NO_(x)排放的优化。对某1000 MW燃煤机组数据仿真表明,提出的NO_(x)排放多模型预测方法比单一模型具有更好的精度,且模型训练时间更短,经过粒子群算法参数优化后NO_(x)排放质量浓度降低了9.98%。