布风板的布置方式会对内循环流化床的物料循环流动产生重要影响。通过对已有的内循环流化床气化装置冷态试验台进行改进，将两种形式的布风板下影响物料循环流率大小的主要控制参数进行试验分析。比较发现锥形布风板能较好的促进气化室内物料颗粒的横向流动，进而促进在整个内循环流化床内的流动，为两者之中较优的布风板形式。此外对试验测得的数据进行回归，得到本试验台中循环流率的经验关联式。根据试验台的工作原理，基于流体力学和两相流基础，鉴于燃烧室内物料颗粒速度的不同计算方法，建立了三种动力学模型。通过模型计算值与试验值比较发现：由于模型是建立在对试验工况进行了一系列简化的基础上，两者之间不可避免地存在偏差；三种模型中根据滑移系数建立的模型能较好的预测循环流率，为较优的动力学模型。借助MATLAB数学软件，构建了遗传算法优化的BP神经网络来实现对物料循环流率的预测，该模型是以实验测得的240组工况作为学习样本，以其余80组工况作为测试样本。通过测试发现，该方法预测值与试验值的最大相对误差只有6.6917%，相对误差平均值为1.107%，误差整体偏离程度较小，能较好的实现对颗粒循环流率的预测，可以为实际工业生产提供一定的指导。