当前我国的能源结构中碳基固体燃料仍然占有十分重要的比例,煤炭等燃料燃烧为我国的电力能源需求提供了充足的保障。另一方面,我国对大气污染治理力度不断加大,火电厂氮氧化物（NOx）排放限制也越来越严格。这对深入认识燃烧过程中NOx生成/还原行为特征、掌握更先进成熟的NOx减排技术提出了更高要求。现有NOx减排技术中,燃烧过程中控制燃料N向NO转化的低NOx燃烧技术由于具有较好的经济性而受到了持续关注。在“2030碳达峰、2060碳中和”政策背景下的能源利用形式包括生物质这类可再生能源与传统煤粉燃料进行掺混燃烧从而降低碳排放,这也对相关燃料燃烧过程中的燃料N转化特性研究提出了新的要求。因此,如何在现有研究基础上进一步探索提升相关碳基固体燃料燃烧过程中还原NOx的能力,通过对燃烧过程调控进一步降低NOx排放达到更理想水平是当前仍需继续研究的问题。针对煤粉和生物质不同类型燃料,本文采用实验研究及计算研究两种手段对其燃烧过程中燃料N转化特性展开研究,利用包含微型流化床反应分析仪（MFBRA）和沉降炉（DTF）在内的实验装置进行了煤/煤焦及煤焦/生物质焦的NO还原反应的实验,研究了不同燃料在不同反应条件下的燃料N转化规律,特别探索在焦炭异相反应过程中NOx生成和还原规律及本征反应动力学参数。在此基础上结合焦炭结构表征测试,深入分析了不同反应条件下焦炭物理化学结构的演化特性及与燃料N转化NOx特性的关系,并探讨了不同因素在异相反应过程中的相互影响机制。计算研究则基于现有燃料燃烧化学反应机理,通过改进燃料热解过程模拟方案优化燃料燃烧计算模型,并以煤粉燃烧为例,预测了包含未分级燃烧、燃料分级燃烧和空气分级燃烧3种不同燃料燃烧方式中的燃料N转化NOx特性,并验证分析了燃烧计算模型的精确性与适用性。以解决超低挥发分碳基燃料稳燃、NOx排放等问题为目的,进行了神木煤/煤焦掺混燃烧研究,在MFBRA和DTF中进行实验测试,结果表明若O2浓度较高将提高燃料N的氧化速率,降低NO还原效率,若O2浓度较低则可能对NO还原有利。DTF实验结果还表明,反应气氛中CO2由于与煤粉反应生成了更多的还原性气体组分从而促进了煤粉对NO的还原效率。在煤/焦掺混物中,被研究焦炭相对煤粉还原NO效率较低,这与煤粉在反应过程中析出了具有还原NO能力的气相热解组分有关。在煤/煤焦掺混燃烧研究的基础上,进一步研究了焦炭异相还原NO的反应特性,采用神木煤焦和2种生物质焦及其不同比例掺混焦作为研究对象,利用MFBRA详细考察了多种影响因素对异相还原反应过程的影响,并计算了不同焦炭异相还原NO的本征反应动力学参数,获得了焦炭掺混比对本征反应动力学参数的影响规律。结果表明,O2浓度、CO2浓度和入口NO浓度的增加会降低NO还原效率,其中入口NO浓度的影响最弱;反应温度对异相还原反应起到关键作用,对于所有煤焦和生物质焦,当温度达到1173 K及更高后,温度对还原反应性的影响趋势才更加明显。此外,生物质的种类对NO还原过程也有明显影响,试验结果显示木屑焦相对稻壳焦具有明显更好的还原反应活性。随着煤焦/生物质焦掺混比例的变化,实验测得焦炭本征反应动力学活化能E呈线性变化,而指前因子A呈指数型变化。上述研究发现不同焦炭的反应性之间存在明显差异,影响其反应性差异的因素众多,在对各种因素对反应性的影响做详细分析的基础上,进一步探究了不同影响因素对异相反应过程中焦炭物理化学结构演化特性的影响。随着反应的进行,所有焦炭孔隙结构都得到了发展,碳骨架有序化程度也逐渐增加,木屑焦比煤焦的孔隙结构更加发达,也具有更加良好的NO还原反应性。不同焦炭表面的含N官能团转化特性则与其经历的反应过程相关。对于木屑焦,当反应气氛中不含O2时,推断AAEM元素存在与否比酸洗脱灰过程引起的焦炭物理结构变化对NO还原反应性的影响程度更大;而当反应气氛中存在O2时,AAEM元素的重要性降低,焦炭物理结构变化的影响变得更为重要。对于煤焦,其焦炭的物理结构变化在焦炭的反应性中起到相对更为重要的作用,但在反应气氛中引入O2后该作用效果有所减弱。此外,反应气氛对焦炭物理结构的演化有很大影响,尤其是CO2和O2。在O2存在下,焦炭表面被蚀刻,碎片化现象变得严重,导致了BET表面积和孔容积增加。反应气氛对焦炭化学结构的影响则相对有限。最后提出一个结合了基于CPD热解网络子模型和基于N化学详细反应机理子模型的煤粉热解燃烧过程中燃料N转化计算模型。改进后的计算模型中采用了CPD热解网络模型处理煤粉热解过程,避免了原模型中采用文献中实验结果或相对简单定义的方法处理煤粉热解过程所带来的偏差。研究表明,该模型总体上合理预测了煤粉燃烧过程中的NO排放,但在较低反应温度（≤1423 K）下以及在空气分级燃烧中主燃区过量空气系数较小（λ1≤0.75）时,计算结果出现了偏差。该较小过量空气系数值基本未处在空气分级燃烧常用的最佳过量空气系数范围内,这使得当前模型具有一定的实用价值。即便如此,在未来的研究中仍需进一步优化和完善该模型中的反应过程和相关参数以解决该问题。