高压密相气力输送固气比实验研究与广义回归神经网络模拟

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煤粉高压密相气力输送是气流床加压气化的关键技术,其核心问题之一是如何获得较高的管路固气比。该文在输送压力可达3.7MPa,管路固气比可达660kg·m^-3的气力输送中试实验台上进行系统的研究,考察输送压力、输送差压、流化风量、充压风量、补充风量、煤粉含水率等因素对管路固气比的影响,并建立广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)对其进行了有效模拟。上述工作将为系统的控制和运行提供一定的指导,同时为深化高压密相气力输送的研究奠定基础。
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