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内循环流化床生物质气化过程的神经网络模型
BP NEURAL NETWORK SIMULATION OF BIOMASS GASIFICATION IN AN INNER CIRCULATING FLUIDIZED BED

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马隆龙 1   陈平 2   原晓华 2   阴秀丽 2   吴创之 2   颜涌捷 1  
文摘 基于BP人工神经网络原理，利用MATLAB神经网络工具箱，以实验得到的57组气化实验数据作为样本，建立了一个以加料量和送风量为输入变量，以燃气热值、产气率、碳转化率和气化效率为输出变量，用于描述连续稳定气化过程的内循环流化床生物质气化模型。对模型的隐层节点数和训练周期改变对模拟结果的影响进行了分析，发现当隐层节点数为20，训练步骤为50步，模型的4个输出变量的模拟结果与实验结果相关系数均超过0．95；同时对该模型的预测能力进行了考察，模型预测结果与实验结果吻合良好，证明了该模型具有较强的泛化能力，为生物质内循环流化床气化系统的优化设计和自动控制提供新思路。
其他语种文摘 A three layers back propagation （BP） Neural Network model was built to simulate the biomass gasification process in an inner circulating fluidized bed. Two input variables, i.e. feeding rates, air flow rate, and four output variables, i.e. gas heating value, gas productivity, carbon conversion rate, and gasification efficiency were selected. 57 experimental data were taken as training and checking samples, the effects of nodes of hidden layer and training echoes on simulation results were investigated. The results showed that correlation coefficient of the four output variables between simulation results and experimental data exceeded 0.95, when the nodes of hidden layer were 20 and training echoes was 50. Model-predicted results were in agreement with the experimental data, showing good generalization capacity. This model will be the basis of automatic control of biomass gasification process in fluidized bed.
来源 太阳能学报 ,2007,28(12):1354-1359 【核心库】
关键词 生物质气化 ; 内循环流化床 ; BP神经网络
地址

1. 华东理工大学, 上海, 200237  

2. 中国科学院广州能源研究所, 可再生能源与天然气水合物重点实验室;;广东省新能源和可再生能源研究开发与应用重点实验室, 广州, 510640

语种 中文
ISSN 0254-0096
学科 能源与动力工程
基金 广东省科技计划项目 ;  广东省自然科学基金研究团队项目 ;  国家863计划
文献收藏号 CSCD:3046238

参考文献 共 14 共1页

1.  原晓华. 生物质在隔板式内循环流化床中的气化. 太阳能学报,2005,26(6):743-746 被引 8 次    
2.  原晓华. 隔板式内循环流化床气化炉关键尺寸的设计和炉内温度特性. 可再生能源,2005(2):12-15 被引 1 次    
3.  Raman P. Mathematical model for the fluidized bed gasification of biomass materials application to feedlot manure. Ind Eng Chem Process Des Dev,1981,20:686-692 被引 3 次    
4.  Daniele Fiaschi. A two-phase one-dimen-sional biomass gasification kinetics model. Biomass and Bioenergy,2001,21(2):121-132 被引 2 次    
5.  Sadaka Samy S. Two phase bio-mass air-steam gasification model for fluidized bed reactors:Part I-model development. Biomass and Bioenergy,2002,22(6):439-462 被引 8 次    
6.  Sadaka Samy S. Two phase biomass air-steam gasification model for fluidized bed reactors:PartⅡ-model sensitivity[JJ. Biomass and Bioenergy,2002,22(6):463-477 被引 3 次    
7.  Sadaka Samy S. Two-phase biomass air-steam gasification model for fluidized bed reactors:PartⅢ-model validation. Biomass and Bioenergy,2002,22(6):479-487 被引 3 次    
8.  阴秀丽. 生物质循环流化床气化炉的数学模型研究. 太阳能学报,1996,17(1):1-8 被引 7 次    
9.  唐松涛. 流化床中生物质热解过程的混沌神经网络模拟. 化工学报,2003,54(6):783-789 被引 5 次    
10.  唐松涛. 生物质能热化学升级过程的混沌动力学分析与神经网络模拟,2003 被引 1 次    
11.  阴秀丽. 生物质循环流化床气化炉的数学模型研究,1993 被引 1 次    
12.  Li X T. Biomass gasification in a circulating fluidized bed. Biomass and Bioenergy,2004,26(2):171-193 被引 30 次    
13.  Guo Bing. Simulation of biomass gasification with a hybrid neural network model. Bioresource Technology,2001,76(2):77-83 被引 4 次    
14.  韩力群. 人工神经网络理论设计及应用,2002 被引 114 次    
引证文献 1 篇

1 兰维娟 基于Gibbs自由能最小化原理的生物质催化气化模拟 太阳能学报,2014,35(12):2530-2534
被引 0 次

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