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多喷嘴气化炉气体浓度及撞击火焰高度分析被引量：4: 2008年; 基于多喷嘴对置热模实验平台,以柴油为模拟介质,对其气化过程进行了实验研究.采用水冷取样管,对气化炉喷嘴平面及轴线上方进行气体取样,经气体净化系统,由质谱仪实时在线分析.结果表明,喷嘴平面内,距中心5 cm处,CO,CO2和H2浓度开始发生较大变化,即为火焰撞击区域,且该区域同由火焰图象拍摄结果一致;气化炉中心轴线方向,气体浓度曲线在距离中心29 cm处出现拐点,表明气化火焰高度与炉内径之比约为1.0.; 张志文郭庆华于广锁于遵宏代松涛李兴龙; 关键词：气流床气化炉气体浓度

撞击气流床气化炉内浓度场和温度场的数值模拟被引量：10: 2007年; 运用PDF燃烧模型模拟以柴油为模拟气化介质的撞击气流床气化炉气化时的过程,结果与实验较吻合。还考察氧燃料比与合成气组成的关系,分析了气化炉中的温度和浓度分布情况。模拟结果表明:氧燃料比与合成气组成关系很大,随着氧燃料比例降低合成气中有效气(CO+H2)浓度升高;通过温度变化预测撞击火焰上升的高度,得出模拟条件下撞击火焰上升的高度与气化炉内径之比在1.0左右;随着反应进行,气化炉轴向上O2浓度迅速下降,H2浓度逐渐升高,H2O浓度逐渐降低。; 王增莹梁钦锋张志文于广锁于遵宏; 关键词：PDF模型 FLUENT 数值模拟

遗传算法优化BP网络及其在灰渣粘度预测中的应用被引量：5: 2007年; 气流床气化技术受到广泛关注,一般工艺要求液态排渣,而灰渣粘度决定着气化炉排渣能否顺利。在灰渣粘度预测中,粘度与灰渣呈复杂的非线性映射关系,而目前尚未有成熟的模型。本文拟从模糊模型人手,采用遗传算法(GA)优化神经网络(BP)的初始权阈值,优化后的神经网络模型,再预测灰渣粘度值。预测过14组样本,将预测值同三种不同机理模型预测值比较,证明GA-BP模型预测值同实验值最接近,且精度明显较其它模型高。; 张志文梁钦锋王增莹于广锁于遵宏; 关键词：神经网络遗传算法煤气化

完全熔融状态下SiO_2-Al_2O_3-CaO体系的黏度分析与预测被引量：24: 2008年; 基于网状结构模型概念，简要分析了SiO2-Al2O3-CaO体系各组分在网状结构中的作用。网状结构模型理论认为Al2O3为两性物，Al^3＋易形成四配位，部分电荷由具有较低场强的碱金属或碱土金属离子补偿。为考察SiO2-Al2O3-CaO体系随n（CaO）／[n（CaO）＋n（Al2O3）]比值变化的黏度特性，研究了n（CaO）／[n（CaO）＋n（Al2O3）]比值在0．4-0．6附近的黏温曲线变化规律。结果表明，硅熔体黏度随n（CaO）／[n（CaO）＋n（Al2O3）]比值的增大呈现先缓慢升高后降低的趋势，但当n（CaO）/[n（CaO）＋n（Al2O3）]比值为0．5时，其黏度并非为最大值。基于流体流动特性，提出了SiO2-Al2O3-CaO体系在完全熔融状态下的黏度预测模型，并同传统的Urbain模型进行比较。结果表明，本模型预测效果好于Urbain模型，预测值同实验值更为接近。; 张志文王增莹梁钦锋郭庆华于广锁于遵宏; 关键词：黏度煤气化

多喷嘴对置式气化炉热态试验及灰渣流变性研究: 基于多喷嘴对置式气化炉热模平台，以柴油为模拟介质，氧气为气化剂，对其气化过程进行了试验研究。对不同工况下，出口合成气成分、炉膛喷嘴平面的气体浓度及撞击火焰高度进行了分析。结果表明，喷嘴平面内，co、co2、h2浓度在平面...; 张志文; 关键词：多喷嘴气化过程; 文献传递网络资源链接

气流床气化炉内气体浓度的分布规律被引量：1: 2009年; 常压条件下，在两喷嘴对置热模试验平台上，对含碳化合物（柴油）的气化过程进行了试验研究．在不同的氧油比条件下，用水冷不锈钢取样探头在炉内3个轴向位置和合成气出口位置取样，气体经预处理系统后，用质谱仪分析主要气体（O2、CO2、CO、H2和CH4）的体积分数．研究了不同试验条件下的气化炉升温过程，以及稳定工况下气化炉内不同径向位置气体分布规律．结果表明，喷嘴平面附近，升温速率以1000℃为界限，明显地分为两个线性区，CH4体积分数可作为指示气化炉温度的指标．最佳氧油比为0．90—1．20m3／kg左右．; 牛苗任王增莹张志文梁钦锋于广锁王辅臣于遵宏; 关键词：气化气流床气化炉

撞击气流床气化炉气体浓度及撞击火焰高度分析: 基于多喷嘴对置热模试验平台，以柴油为模拟介质，对其气化过程进行了试验研究。采用水冷取样管，对气化炉喷嘴平面及轴线上方进行气体取样，经气体净化系统，由质谱仪实时在线分析。结果表明，喷嘴平面内，距中心5cm处，CO、CO2、...; 张志文梁钦锋郭庆华于广锁于遵宏; 关键词：气流床气化炉气体浓度; 文献传递

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张志文