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在输送压力可达3．7MPa，固气比可达660kg·m^-3的气力输送实验台上进行系统的研究，考察输送压力、输送差压、流化风量、充压风量、补充风量、煤粉含水率等条件对固气比的影响．采用改进学习算法的BP神经网络，对固气比进行有效预测．结果表明，固气比随着输送差压的增大而增大；随着流化风量的增大先增大后减小；注入风量一定时，充压风量增大固气比先减小后增大；固气比随着补充风量的增大而显著减小；随着煤粉含水率的增大而减小；随着表观气速的增大而减小．获得了系统最佳的操作条件．建立的BP网络，最大训练误差为