【摘 要】
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随着我国钢铁工业的快速发展,其带来的环境问题也日益严峻。烧结工序作为钢铁工业的重要组成部分,同时也是钢铁企业大气污染物排放的主要来源。本文通过烧结杯实验,探索了燃料特性对烧结过程与烟气排放的影响。结果表明:烧结烟气中NOx主要来自于燃料,燃料中煤粉比例逐渐提升过程中,烟气中CO和NOx生成量逐步上升,O2出现下降,燃烧层变窄,高温持续时间缩短导致烧结矿冷强度等指标逐步下降。在燃料中煤粉比例由75%
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随着我国钢铁工业的快速发展,其带来的环境问题也日益严峻。烧结工序作为钢铁工业的重要组成部分,同时也是钢铁企业大气污染物排放的主要来源。本文通过烧结杯实验,探索了燃料特性对烧结过程与烟气排放的影响。结果表明:烧结烟气中NOx主要来自于燃料,燃料中煤粉比例逐渐提升过程中,烟气中CO和NOx生成量逐步上升,O2出现下降,燃烧层变窄,高温持续时间缩短导致烧结矿冷强度等指标逐步下降。在燃料中煤粉比例由75%提高到100%,烟气中NOx排放上升趋势并不明显,生成的大量CO,促进NO还原为N2抑制了NOx的生成。全煤条件下,随着燃料＜1mm比例逐步增加,烟气中NOx浓度逐渐上升,然而由于烧结时间的缩短,NOx总排放量反而出现下降。烧结过程中,硫酸盐与硫化物在燃烧带发生分解与氧化反应,生成的SOx会被逐渐吸收生成Ca SO3,未被吸附的SOx则会随着烟气排出,在干燥预热带则发生Ca SO3的再分解,热解出来同样会被下部分料层吸收,下部料层越厚其吸附效果越好。其变化受到S元素在料层内迁移机理所控制:硫化物、硫酸盐热分解生成SO2-烧结料层吸附SO2-再分解-SO2解吸等过程不断循环,直至接近烧结终点。烧结过程具有大滞后性、高耦合性和强非线性等特征,本文基于此特征开发了深度神经网络和最小二乘支持向量机预测烧结过程中的SO2和NOx排放。模型基于烧结机实际生产数据进行训练,并研究了燃料特征,包括工业分析、元素分析和粒度分布等特征对模型预测能力的影响。结果表明,深度神经网络比最小二乘支持向量机模型拥有更为优秀的泛化能力,预测的精确性提高30%以上;具有燃料特征的数据集能有效提高模型预测的准确性,在对NOx的预测中均方根误差降低4.73mg/m~3（26.5%）,平均绝对误差降低2.84mg/m~3（52.1%）。此外,通过特征技术提取和优化特征后,NOx预测的计算时间减少了38.07%。模型预测成果可以更准确处理烧结机的在线运行和优化,并缓解烧结烟气后续处理压力。
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