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以作物秸秆为原料制成的生物质颗粒燃料具有便于储存运输,燃烧热效率高等优点,可以用来替代煤炭作为农村家庭生活炊事与冬季取暖的主要能源。但生物质颗粒燃烧会排放较多的氮氧化物,目前生物质脱氮一般应用于大型工业炉内,农村家用的生物质锅炉基本没有氮氧化物处理装置。根据生物质燃料的燃烧特性,本文首先阐述了所设计秸秆成型燃料专用炉具的结构和关键燃烧技术,对玉米秸秆成型燃料进行燃烧试验研究。采用KM9106型烟气分析仪测量燃烧时烟气中NO、NO2和烟气氧含量。结果表明通过改变二次风的风量比例、进气位置、充气角度,在炉具内形成不同的风压射流,以强化热质传递,确保燃尽效果,有效控制氮氧化物的生成与排放。试验结果表明,当一、二次风量比例为3∶1、扰流形成的风压射流配送二次风时,秸秆成型燃料烧温度最高,燃烧充分,满足高效清洁燃烧要求。 相似文献
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生物质能是新能源和可再生能源。生物质固体成型燃料燃烧设备是利用生物质能的重要途径。介绍国内外生物质固体成型燃料燃烧设备开发利用现状,分析我国生物质固体成型燃料燃烧设备的发展趋势,从技术研发、人才激励及政策推广方面提出发展战略措施,为新能源与可再生能源开发利用提供参考。 相似文献
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针对国内外现有的生物质成型燃料燃烧设备,存在燃烧效率低、炉膛温度过高、积灰和结渣严重、不适合块状和棒状成型燃料的燃烧等问题,通过对国内外生物质成型燃料热风炉燃烧室的研究和借鉴,设计了新型生物质成型燃料热风炉的燃烧室。该新型生物质热风炉的燃烧室只是热风炉的燃烧部分,需要和独立的换热器配合使用。在我国可用于生产颗粒状成型燃料的木屑很少,但拥有大量的可生产块状和棒状成型燃料的作物秸秆。该新型生物质成型燃料热风炉的燃烧室主要是为了适应块状和棒状成型燃料的燃烧而设计,也可用于部分颗粒状成型燃料的燃烧,主要由进料机构、燃烧室部分和炉灰清除机构组成,实现了块状和棒状成型燃料的自动进料及炉灰的自动清除。该生物质成型燃料热风炉的燃烧室可有效减少固体燃料和挥发分气体的不充分燃烧,可将炉膛的温度控制在一定的范围内,减少了积灰和结渣的产生,并能有效地去除积灰和结渣。 相似文献
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生物质成型燃料燃烧挥发性有机物排放特性试验 总被引：2，自引：0，他引：2
以玉米秸秆、小麦秸秆、棉秆和木质4种生物质成型燃料为原料在生物质燃烧试验平台上,采用罐采样-GC/MS采集方法,研究分析了燃烧后烟气中的VOCs排放系数和组分,结果表明,4种生物质成型燃料的VOCs排放系数分别为0.447、1.111、0.601、0.104 g/kg,与散烧秸秆相比,成型燃料的VOCs排放系数仅为其50%;燃烧后VOCs排放组分占比最大的为卤代烃和酮,分别为49.8%和36.1%;4种生物质成型燃料燃烧VOCs排放总的臭氧生成潜势(以O3计)分别为4.792、25.737、9.598、4.502 g/kg,臭氧生成潜势比较高的化合物依次为:苯系物、酮、烯烃和卤代烃。 相似文献
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生物质直接燃烧技术研究探讨 总被引：2，自引：0，他引：2
我国是一个生物质能源消耗大国.在我国的广大农村地区,大部分生物质燃料为直接燃烧,这种农村能源结构在一个相当长的时期内不会改变,这是由我国的国情所决定的.所以,对生物质作为能源的直接燃烧技术和装置的研究是十分必要的.生物质在燃烧过程中二氧化碳净排放量近似于零,可有效地减少温室效应.为此,通过对生物质直接燃烧、生物质-煤混合燃烧技术的分析,指出了生物质是我国今后能源有效利用的发展方向. 相似文献
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生物质热解焦油燃烧试验系统设计与试验 总被引：3，自引：0，他引：3
生物质热解焦油作为热解炭化或气化过程的副产物,难以去除且危害较大。通过对热解焦油的理化性质分析,发现其具有较高的热值,燃烧后可以为热解设备提供热源,实现能量的循环利用。针对热解焦油雾化效果差、直接燃烧不稳定等问题,设计了二次雾化喷嘴,并提出一种生物质热解焦油伴气燃烧的工艺;采用一定量的热解气作为助燃剂,为热解焦油燃烧提供稳定的火焰,设计了热解焦油燃烧试验系统。燃烧试验表明,该燃烧器的焦油燃烧量为20~55kg/h,达到设计要求。当雾化空气压力为0.6MPa、热解焦油压力为0.2~0.4MPa、热解气压力为0.3~0.5kPa时,燃烧器燃烧稳定,火焰明亮。通过烟气分析仪发现燃烧烟气中CO和NOx含量较高,表明在燃烧室中的一次燃烧并未达到理想的燃烧效果。 相似文献
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生物质直燃发电是目前应用最广、规模最大的生物质能利用方式。然而由于生物质种类繁多、理化性质多变、燃烧不稳定，使得发电量难以准确预计，这为电网调度、安全运行带来隐患。为此，提出一种基于互信息参数优化BP神经网络的生物质发电量预测模型。从生物质电厂收集发电量以及物料参数、锅炉参数、汽机参数、环境参数等实际生产数据，采用平均影响值分析、相关分析和互信息分析对发电量的影响因素进行优化选择，并利用电厂实际数据建立BP神经网络模型。测试结果表明，采用优化影响因素建立的神经网络模型预测误差大幅度降低，其中互信息分析优化效果最佳，平均预测误差从未优化模型的4.59%降至0.66%，且进一步优化神经网络参数后，平均预测误差降至0.50%。 相似文献