流化床内生物质与煤混烧冷模试验研究

论文总字数：25277字

摘 要

关键词：流化床；物质；压力脉动信号；希尔伯特黄变换；递归分析

A STUDY ON THE FLUIDIZED BED OF BIOMASS AND COAL CO-FIRING IN COLD MOLD

03011309 Peilu Xiong

Supervised by Zhaoping Zhong

Abstract: This paper uses the Hilbert-Huang Transform and recursive analysis method to analyze the pressure fluctuation signal changes of the fluidized bed of biomass and coal, discuss the change of flow regime. Advanced Coal experimental process ingredients and raw materials, and then in a fluidized bed experimental platform for coal and biomass multi-condition test, pressure pulsation signals and data collected within the fluidised bed stored in the computer, will have to a pressure fluctuation signal to obtain critical flow velocity, combined with the critical flow velocity and the actual observed Hilbert Huang transform and recursive analysis. Experimental results show that the Hilbert-Huang transform can extract the information of the pressure fluctuation signals of the fluidized bed, such as energy frequency and so on, by generating the Hilbert-Huang spectrum and marginal spectrum can better exhibit fluidized bed status changes . Analysis concluded that lower-component gas velocity increases, the energy transfer to the high-frequency region, a flow type of change in the fluid bed HT spectrum and marginal spectrum use. By recurrence plot we can find that, with the addition of biomass, the periodicity of system is weakened, but the continuity is enhanced, recurrence quantification analysis also verified the results. Pressure fluctuation signal is easy to measure, through the analysis of this signal，it can be applied to on-line monitoring of the fluidized bed. The innovation is that the current pressure fluctuation signal analysis methods more, HTT and recursive analysis method used in the analysis of pressure fluctuation signal processing can make a better reflection of the real situation in the fluidized bed, for future research is important.

Key words: Fluidized bed; biomass; pressure fluctuation signal; Hilbert-Huang transform; recursive analysis

目 录

1 绪论 1

1.1研究背景 1

1.1.1 生物质能利用现状及意义 1

1.1.2 研究现状 1

1.2流化床分析方法 2

1.2.1 气固流化床的基本原理 2

1.2.2希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transform） 3

1.2.3递归分析 5

2 实验方案 7

2.1 实验装置 7

2.2 实验工况 8

2.3实验步骤 9

2.4 实验记录 9

2.5本章小结 10

3 数据分析 11

3.1 临界流化速度确定 11

3.2 Hilbert-Huang变换 12

3.2.1Hilbert-Huang谱与边际谱分析 13

3.2.2能量特征提取 16

3.3 递归分析 20

3.3.1递归图 20

3.3.2递归定量分析 25

3.4本章小结 28

4 结 论 29

致 谢 30

参考文献（References） 31

流化床内生物质与煤混烧冷模试验研究

1、绪论

1.1研究背景

1.1.1 生物质能利用现状及意义

生物质作为一种清洁可再生能源越来越受到人们的关注，并且生物质能是世界能源消费总量排名第四的能源，排在前面的分别是煤炭、石油和天然气，尽管如此它的利用率仍旧很低。地球每年植物通过光合作用就产生了大量的生物质，总量大约为120亿吨^[1]，其中所含有的能量是目前世界能源消费总量的5倍，而作为能源来利用的部分只占到了总量的1%左右，但提供的能源占世界总能耗的14%，因此未来开发前景巨大。同时生物质具有低碳、低硫、低氮以及清洁可再生等诸多优点，大力推广生物质能可以降低碳排放以及减少大气污染物，是一种非常环保的能源。

我国的生物质能可开发量十分丰富，据估算，我国农作物秸秆可以作为生物质能开发利用的就有6亿吨，其中除了部分用于农村生产生活以及工业原料（如造纸）需要之外，每年还有大约1亿吨的农作物秸秆被废弃或者就地燃烧。随着农村生活水平的提高以及生产方式的改变，农村对化石能源需求不断增加，而对生物质能的利用反而日益减少。不仅如此，虽然国家明令禁止，仍有很多人将多余的秸秆等农作物就地燃烧，如此不仅污染环境还浪费资源。预计到2020年，全国每年将废弃超过2亿吨秸秆，如果折合成标准煤有约1亿吨，相当于每年使用的化石能源总量10%左右。而上述的估算仅是被废弃的农作物秸秆，除去必要的农业生产生活以及工业原料需要，其实理论可用来作为生物质燃料的就有3亿吨左右，折合标准煤1.5亿吨；同时林业废弃物也是生物质的主要来源之一，年可获得量大约为9亿吨，其中可以作为能源利用的生物质就有大约3亿吨，折合标准煤约2亿吨。据资料显示，我国每年的生物质资源可获得量可达650亿吨，折合标准煤33亿吨，约等于我国每年消费的化石能源总量的3倍以上^[2]。大力开发生物质能的利用，对改善环境、扩大产业规模、缓解能源短缺、保障国家能源安全以及促进循环经济的发展具有重要意义。

1.1.2 研究现状

目前人类对生物质能的开发利用方式主要有两种：生物化学法，生化法以厌氧消化和特种酶技术为主作为转换技术将生物质转化为液体或气体，也称为发酵法，例如沼气池；热化学法，主要有燃烧、热解、气化、液化、炭化技术^[3]。生物质与煤在流化床内混烧发电是生物质能发电的主要方式之一^[4]，同时也是最清洁的利用方法，本文对流化床内生物质与煤混烧冷模试验进行研究。当煤与生物质在流化床内燃烧时，由于不能直接观测流化床内的流化状况，此时的流化床装置就像一个黑箱。为了获知流化床的流化状况，并将其作为信号输出到电厂自动控制系统中去，我们需要通过有效的测量方法，以及可靠的数据分析模型对流化床内的状况进行分析预测。

流化床由于其较高的传质和传热速率被广泛用于各种化学和物理过程。虽然流化床具有若干优点，但是它的应用是伴随着一些困难，例如流动特性发生突然和不希望的变化，如部分或完全流化。因此，在线监测分析流化床流动特性从工业的角度来看非常重要。气体-固体流化床的流动特性由复杂的非线性动态关系支配和主要由在流化床中存在的不同的动态现象的控制。这些现象的例子是气泡形成，气泡合并和拆分，气泡破裂以及颗粒的行为。如果用一组非线性控制方程对流化系统的流动特性建模，流化床在一定的时间的具体流动特性可被确定。然而，这种系统的控制方程是复杂的和未知的^[5]。在这种情况下，流化床的流动特性定量解释可以通过测得的信号，例如压力或床的局部空隙率的时间序列的评估来实现。

由于生物质能的巨大优势，已经吸引越来越多的人注意，研究者们开始对生物质进行各种各样的实验，其中也有不少关于流化床的研究，也取得了不少关于生物质流化床的研究成果。各种非线性分析方法，如时间延迟嵌入理论，已被用于流化床流动特性动态变化分析^[6-7]。流化床中的一定时间的状态可通过该系统的所有状态变量引入一个多维空间，即通过状态空间来确定其流化状态。然而，确定流化床的所有状态是不可能的。Takens^[8]表明，一个系统的动态状态可以从该时间序列的仅一个特征变量来重建，例如在流化床中的局部压力。压力脉动信号的一个很大的优点是它们很容易测量，并包括了发生在流化床的各种动态现象，如气体湍流的影响，气泡的流动特性和流化床的操作条件。另一方面，大多数的其它的实验室测量技术不适用于工业过程中。因此对压力脉动信号的分析是目前研究流化床比较普遍的方法。

1.2流化床分析方法

1.2.1 气固流化床的基本原理

将大量的固体颗粒置于一个容器内，气体从下方流入，当气体速度达到一个临界值时，固体颗粒悬浮于气体中并且呈现出一些流体的表观特性，这便是固体流态化，而这种设备被称为流化床。根据流化状况的不同可以将流化床分为以下几种流型：固定床、鼓泡床、湍动床与气力输送等流型^[9]，具体分类见图1.1。

图1.1 气固流化中各种流体力学流型的特征

单个颗粒在重力场中悬浮于流体中的条件是相对流速满足

、表示颗粒的直径与密度，、表示气体的密度与动力粘度，g表示重力加速度。

而在流化床中与单个颗粒的情况有所不同，如果流化床内没有床料，此时的气体流速为空床流速u，也为流化床表观流速。在流化床中由于有颗粒的存在，床层的实际气体流速u₁则要大于u，同时u和u₁的关系与床层的空隙率ε有关，u₁=u/ε。

在固定床状态下，最大表观气速u_mf=u_t·ε，该气速也称为临界流化速度。当气速继续增大，由于ugt;u_mf此时颗粒开始向上运动，由于颗粒的运动也引起了空隙率的改变，使空隙率增加，最后又使表观气速仍为u_t。此时两者达到平衡状态，颗粒处于悬浮状态，床层也出现了膨胀现象。同时此时又可能出现颗粒过膨胀导致u₁lt;u_t，于是上浮的颗粒又落下，落下的时候又导致空隙率减小，于是又出现u₁gt;u_t，颗粒又开始上浮，如此反复使床层开始出现流体的一些表观特性，此时便形成了流化床。此后随着表观气速的不断增加，流型也不断变化，当ugt;u_t时，此时已经不存在空隙率对气体流速的影响将不再使颗粒出现上下浮动的现象了，而是颗粒跟随气体流动，形成气力输送状态。

流化床内的两相流动比较复杂，很多参数是无法测量或者很难测量的。对流化床内压力脉动信号进行检测是目前较为简单可靠的方法，压力脉动信号是流化床内多种因素相互影响的结果，包含的信息也非常的多。科学地对压力脉动信号进行分析可以将其中隐含的信息提取出来。

1.2.2希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transform）

希尔伯特-黄变换（HHT）是较近提出的一种信号分析方法^[10]，他完全摆脱了傅立叶分析的局限性，通过经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD），使复杂的信号通过多层的筛选与分解得到固有模态函数(intrinsic mode function，IMF)分量^[11]。通过EMD分解的HHT主要有三个步骤：通过EMD分解得到IMF分量，Hilbert变换（HT）和Hilbert谱。

（1）EMD分解

希尔伯特-黄变换假设每一个信号都是由许多IMF分量组成，在任意时刻的一个脉动信号都是由众多固有模态信号合并而成。其中固有模态信号有以下两个特点：在整个数据中过零点的个数与极值的个数相等或者相差1；在任意一点，由数据局部极小值和极大值确定的信号包络平均值为0。提取信号x(t)的IMF信号的具体处理方法是：

先将信号x(t)中的极大值点和极小值点分离出来，并分别得出其上、下包络线函数v₁(t)与v₂(t)，将上、下包络线求平均值得到平均包络线m₁(t)：

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