煤掺氨燃烧过程中NO生成特性和氨氮转化行为研究

在实验室小型沉降炉上开展了氨、煤单独燃烧以及掺混燃烧实验，并结合数值模拟探究了氨煤掺烧的NO生成特性、中间反应过程及氨氮转化行为。结果表明，氨煤掺烧工况下的NO生成浓度远高于氨、煤单烧工况，且高于氨、煤单烧工况总和。掺氨比例为45%(热量比值，下同)时，氨煤掺烧NO排放比氨、煤单烧之和提高70.17%;而掺氨比例不变、燃料质量变为2倍后则提高79.36%,说明煤粉与氨掺烧后会导致NO排放升高。模拟结果表明，掺氨后反应器内NO浓度有一个快速增大阶段，此时氨开始氧化生成NO。氨氧化反应与氨还原反应同时发生，由于氨氧化速率始终高于氨还原速率，导致NO浓度升高。氨煤掺烧后，氨燃烧相关反应平均反应速率峰值增大，峰值出现位置提前，促进了氨氮向NO转化。     

柴油废气的危害

柴油燃料是一种复杂的石油化合物的混合物.燃烧时排至空气中的废气含有上千种的化学物质.主要成分为水、二氧化碳、氮气与碳粒(黑烟).     

煤的净化

煤是工业生产的重要燃料，尽管科技发展迅猛，但仍然无法控制在燃煤过程中所产生的大量污染物质小何把煤净伦，以减少其对环境的污染是各国政府、工业界和环保人士不容忽视的问题。本文作者彼得·布里顿（PeterBritton）在文中详述了美国政府和一些电力公司去。何采用新的科技把煤净化，使之成为低成本、高效能及洁净的燃料。韦思·艾思斯（WayneIrons）正在美国电力公司新建的贝利九O型网络屏触式电脑控制系统显承的各种锅炉图象前来回奔走。他不费吹灰之力便调出了五十码之外巨大的加压流化床锅炉的工程图，建造这台巨大的锅炉是为了试…     

浓淡煤粉燃烧的数值研究

浓淡燃烧是当前煤粉燃烧的一个重要趋势。应用Eulerian／Lagrangian方法，采用非一致性网格生成技术，对四角切向燃烧锅炉浓淡煤粉燃烧及炉内过程进行了数值研究。结果表明：在本文的研究参数范围内，煤粉浓淡比3：1是最佳浓淡比，对应的浓侧煤粉浓度为0．624kg coal／kg air；浓淡煤粉燃烧具有稳燃作用；炉膛出口截面上烟温的计算值与实测值吻合较好。     

燃煤产生的NOx控制技术

为减少NOx的危害，改善城市环境与生态环境，必须加强对NOx的排放控制。本文在系统总结和分析国内外燃煤NOx污染控制技术及其经济特点的基础上，提出了我国燃煤NOx污染的控制方向。     

基于遥感尾气监测的柴油车气态污染物排放因子计算方法研究

采用遥感尾气测试系统实测了柴油车在实际道路工况下的CO、HC和NO排放特征,修正了排放因子的计算方法,并与车载排放测试系统（PEMS）实测结果进行了验证,获得了实测车辆的CO、HC和NO排放因子.测试结果显示,在各种遥感监测的工况下柴油车尾气中均含有较高浓度的氧气,未考虑氧气影响的燃烧方程反演获得的各污染物体积浓度计算值与PEMS实测值的偏差较大,且氧气浓度越大,偏差越大.经过氧气修正的燃烧方程反演计算的尾气浓度与PEMS实测值吻合度大幅提升,适用于实际工况下遥感检测车辆尾气的反演计算.修正算法得到CO、HC和NO的排放因子离散性较小,精确度较高,可以为量化柴油车尾气排放贡献提供科学依据.     

基于神经网络的东北地区秸秆焚烧预测

选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明：人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80：20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.     

煤气化技术的前景

介绍了“煤气化──无烟燃烧技术”及其在小型工业锅上的应用，为解决我国煤烟型大气污染问题提供了一种全新的办法。     

日本燃煤烟气中SO2处理技术

ＳＯ２是燃煤烟气中主要污染物质和形成酸雨的根源，因此烟气脱硫是大气污染控制的主要任务之一。日本在烟气脱硫方面具有先进与实用的技术，现介绍４种在日本已取得成功的处理方法。     

用氯解和水热技术脱除Assam煤的硫

本文报导了利用氯解和水热技术,对含硫量为2.8%、3.23%和5.5%的 Assam 煤样脱硫研究的结果。在无水情况下完成氯解,继之用水在80℃下水解2小时,结果引起少量有机硫的脱除。改性机理解释了水在氯解过程中的作用。此外,还提出了在水热处理过程中有机硫脱除的机理。