有效地控制颗粒循环流率是双循环流化床生物质气化装置稳定运行的关键。搭建了双循环流化床冷态实验台,研究了两床送风特性,尤其是提升管二次风送风特性对双循环流化床颗粒循环流率的影响,通过分析数据,找出了颗粒循环流率在二次风特性影响下的变化规律,其中,提升管二次风口高度对颗粒循环流率的影响最为显著。提升管内压降受本文实验设置的因素影响程度不同,不同二次风口高度下提升管压降的变化率最大,相对变化率达到12.13%。建立了两种不同的提升管颗粒实际流动数学模型,对比了两种模型对流化风速、二次风送风方式、风口高度、风口数目影响下提升管压降计算结果,找出了最优模型,发现压降对不同的影响因素敏感程度也不同,不同的二次风送风方式和二次风口高度影响下模型输出与实测值的平均相对误差较大,分别为6.27%和6.65%,由此计算出的颗粒循环流率误差也较大。利用Matlab软件建立了颗粒循环流率的BP神经网络预测模型,对比了三种改进型训练算法下的模型预测值,确定了最优网络结构并找出了最佳算法。在本文设置的几个影响因素下,最优BP网络模型的预测值与实验值的平均相对误差仅为1.37%,最大相对误差为5.75%。该模型能够准确地预测提升管二次风特性影响下的颗粒循环流率,为实现双循环流化床运行的自动控制提供了基础。