一、火焰监视技术在氧化铝熟料回转窑中的应用（论文文献综述）
江旭昌[1]（2021）在《浅论可燃废弃物应用技术在水泥工业发展的两个阶段》文中研究说明由水泥工业应用可燃废弃物工程技术的发展可以看出都经历了两个阶段,即水泥窑炉协同处置"可燃废弃物"的初级阶段和水泥窑炉应用"替代燃料"的高级阶段。发达国家都早已步入高级阶段,因而热量替代率TSR都很高,一般都在30%～90%之间,有几个水泥企业都达到了100%。我国目前水泥窑炉协同处置的都是可燃废弃物,还没有应用真正意义上的"替代燃料",热量替代率TSR是提不高的,到2019年底,最高TSR只能达到3.6%,还有人说到2020年仅达2%。水泥窑炉只有应用替代燃料才能更大量地消纳城市生活垃圾等可燃废弃物,改善城市环境和面貌;更大幅度地节能减排和降碳,降低水泥生产成本并净化大气;可节省大量土地建设投资并保护资源;使水泥工业转型升级,实现可持续绿色高质量发展。为使我国水泥工业尽快步入应用替代燃料的高级阶段,为提前实现碳达峰预定目标和碳中和愿景作出积极贡献,我国当前应大力发展"替代燃料"产业。
刘凯[2]（2021）在《水泥熟料对城市生活垃圾焚烧烟气多污染物协同控制的研究》文中指出
王硕[3]（2021）在《典型工况下篦冷机优化控制系统研究》文中进行了进一步梳理水泥熟料的品质不仅与水泥生产过程中熟料的煅烧有关,还与熟料冷却设备篦冷机的冷却效果有非常大的关系。目前国内水泥企业对篦冷机的控制主要以半自动控制和传统PID控制为主,控制效果不佳,常需人工干预;篦冷机篦压设定值大多数由操作员人工给定,受操作员主观影响较大;且篦冷机内工况变化复杂,导致人为给定的篦压设定值往往不能满足篦冷机在不同工作状态下保持最优运行的要求。为此,本文从篦冷机优化设定的研究现状入手,以山东省重大科技创新工程项目为依托,结合熟料冷却工艺和现场操作人员的操作经验,基于大量历史数据分析,给出基于典型工况的篦冷机优化控制方案,对提高水泥熟料的品质和降耗节能具有重要意义。本文主要研究内容如下:（1）篦冷机典型工况的划分与识别。根据水泥熟料冷却工艺,选择与篦冷机工况相关的变量,采用局部保留投影方法和模拟退火遗传算法结合优化模糊C均值的方法对影响工况的变量数据聚类分析,从而实现对篦冷机典型工况的划分;根据关键变量的工况范围,设计典型工况识别器。（2）基于典型工况的篦下压力优化设定研究。根据划分出的篦冷机典型工况,结合相应工况下的变量数据的相关性分析,在不同工况下建立起由基于自适应粒子群优化最小二乘支持向量机的篦冷机篦下压力预设定模型和基于二次风温特征信息的前馈补偿模型组成的篦下压力优化设定模型,综合得到当前工况下的篦压优化设定值;考虑到设定值给定频率和不同工况下优化设定模型之间匹配切换问题,提出利用模型贡献度实现优化设定模型与工况的匹配和切换。（3）篦压自动控制研究。基于模糊规则实现PID控制器参数实时整定,保证篦压实时反馈值跟随设定值稳定波动。（4）篦冷机优化控制系统软件研发。软件主要由数据采集与存储、工况识别、优化设定、自动控制等模块组成。各模块互相配合、协作,共同实现典型工况下篦冷机优化控制系统软件的相关功能。最后,将该系统应用于山东某熟料生产线。经验证,本文研究成果能够准确识别篦冷机工况,并自动给出篦冷机篦压优化设定值,实现了篦冷机系统的优化运行。
王鼎湘[4]（2020）在《最优间隔分布机不均衡学习方法及其工业应用》文中指出学习样本不均衡广泛存在于故障诊断、诈骗检测、网络攻击和疾病诊断等诸多领域的模式识别任务中,其对模式分类识别精度和学习模型的泛化性能等方面具有较大的负面影响。最优间隔分布机具有基础理论严密、泛化性能好等特点,对此本文基于核修正、特征工程和深度学习等多方面的理论和方法,提出了几种面向不均衡样本学习的最优间隔分布机模型。结合工业不均衡数据特征的融合提取架构,针对回转窑烧结过程中异常工况识别精度不高的问题,基于工业现场不均衡热工数据提出了一种高精度、鲁棒和低风险的烧结工况识别方法,对本文所提方法进行了工业应用验证。本文的主要工作和创新点如下:（1）样本不均衡条件下,常规分类算法学习得到的分类面通常向少数类区域扭曲,导致少数类样本的间隔分布较小,分类模型泛化能力不佳。对此,本文通过研究最优间隔分布机（ODM）的机理,基于核修正理论,构造了一种新型的基于样本间隔的保角变换函数对ODM核函数进行修正,提出了一种新型的不均衡样本分类模型mb KMODM。通过在二维可视化数据及UCI标准数据集上对该方法的性能进行了验证,试验结果证明,本文提出的mb KMODM可以较好的缓解不均衡样本引起的分类面扭曲,在平衡不同类样本分类精度的同时确保了模型的泛化能力。（2）基于样本间隔构造分类器的核修正保角变换函数,需要预训练标准分类器,但是在不均衡样本条件下,存在预训练得到的样本间隔不能可靠反映样本的空间分布等问题。对此,本文提出了一种核空间类边缘样本提取方法,通过采用样本与边缘样本之间的相对位置来代替样本间隔作为样本空间分布的表征,以此构造了一种新型基于核空间样本分布的保角变换函数,建立了一种不均衡样本分类模型bs KMODM。通过分析UCI数据集上模型的分类对比试验结果,证明了bs KMODM模型具有较好不均衡样本分类性能。（3）鉴于核空间边缘样本提取及其他样本与边缘样本之间的相对位置计算过程较为复杂,本文提出了一种核空间异类样本距离均值的计算方法。核空间异类样本距离均值可以直接通过核矩阵计算,计算效率高,对样本空间分布的反映更为精准。基于异类样本距离均值,本文重新设计了保角变换函数的构造方法,提出了一种不均衡样本分类模型dd KMODM。通过对核空间不同区域的空间膨胀系数进行可视化分析,并和多个最新模型在UCI数据集上进行对比试验,验证了dd KMODM通过调节核空间分辨率来均衡不同类样本影响的能力,并证实了dd KMODM具有较低的计算复杂度的优势。（4）复杂工业现场不均衡原始数据的存在通常导致得到的模式特征可分性不高、样本决策边界不清晰等问题。鉴于此,本文提出了一种深度融合专家先验知识和数据隐藏信息的不均衡多变量时序数据特征提取框架。该框架充分考虑了复杂工业过程数据常见的大延迟和不同模式的数据体量不均衡的特性,主要包括数据延迟特性分析、融合专家先验知识和数据隐藏信息的模式分类特征提取及特征约减三个主要部分,并在回转窑热工数据工况特征提取任务中进行了应用验证。通过对比分析降维后的单一特征与融合特征的可分性,证明了本文提出的融合先验知识与深度信息的不均衡数据特征提取框架的优越性。（5）回转窑生产现场不同烧结工况发生的频率不一样,正常工况发生概率远高于异常工况,各种烧结工况模式的样本是不均衡的,普通分类算法对异常工况检测的准确率不高。基于论文提出的不均衡样本分类模型和不均衡数据特征提取框架,本文提出了一种基于不均衡热工信号的回转窑烧结工况高精度、鲁棒和低风险识别算法。通过真实热工数据试验及工业现场应用,验证了本文所提方法的有效性。
梁思亮[5]（2020）在《硫对水泥熟料中重金属固化与分布及矿物组成的影响研究》文中进行了进一步梳理尾矿是矿产资源经选矿后遗留下的一种固体废物,其常含有铅、锌、镉、铬等重金属,若处置不当,会对周边生态环境及人类健康造成危害。水泥窑协同处置是尾矿资源化利用的有效途径之一,在水泥窑协同处置尾矿过程中,窑内硫的富集会影响熟料的矿物组成及重金属的固化与分布。因此,本文通过ICP-OES、SEM-EDS、XRD Rietveld、结构性差异因子等分析方法,研究不同FeS掺量下Pb、Zn、Sn和Ti在熟料中固化与分布;分析FeS掺入后Pb、Zn、Sn和Ti取代熟料中离子(Ca2+、Si4+、Al3+和Fe3+)的能力;明确矿物组成对熟料固化重金属的能力的影响规律,以揭示硫影响重金属在熟料中固化与分布的机制。主要结论如下:（1）随着熟料中硫含量的增加,Pb的固化率增加5.56～22.40%,Zn的固化率降低1.22～4.30%,而Sn和Ti的固化率无明显变化;Pb、Zn、Sn和Ti仍主要分布在中间相中,但Zn由硅酸盐相向中间相转移,使其在中间相中的含量增加了3.49～13.71%;Ti由中间相向硅酸盐相转移,使其在硅酸盐相中的含量增加了5.81～32.04%;Pb在硅酸盐相和中间相中均有增加,但其在中间相中相对增加较多（113.67～307.91%）,而Sn在硅酸盐相和中间相中的含量无明显变化。（2）FeS掺入未改变熟料中Pb、Zn、Ti的化学价态,但使部分Sn4+被还原为Sn2+。此外,FeS的掺入可能增强了Pb2+取代铝酸三钙（C3A）、铝酸四钙（C4AF）中Ca2+的能力,Zn2+取代C3A中Al3+的能力以及Ti4+取代硅酸二钙（C2S）中Ca2+或Si4+的能力。（3）随着FeS掺量增加,熟料中Fe2+和Ca SO4含量增加,导致硅酸三钙（C3S）含量降低,C2S和游离氧化钙（f-Ca O）含量增加,特别是当FeS掺量增加至1.4 wt.%时,熟料中C3S含量降在15 wt.%左右。对于含Sn或Ti熟料,FeS的掺入阻碍了C3A吸收Fe3+形成C4AF,导致C3A含量增加,C4AF含量降低;对于含Pb或Zn熟料,FeS的掺入促进了Ca4Al6O12SO4、Ca3Al4Zn O10的形成,导致C3A的含量降低。（4）熟料中Ca4Al6O12SO4、Ca3Al4Zn O10的形成,增强了中间相对Pb、Zn固化的能力。此外,FeS的掺入促进了Ti4+进入α-C2S晶格中,使α-C2S晶面间距增大（2.7115 nm→2.7125 nm→2.7134 nm→2.7149 nm→2.7168 nm）,进而增强了硅酸盐相对Ti固化的能力。
孟卓[6]（2020）在《基于神经网络PID的水泥回转窑温度控制研究》文中研究说明水泥是基础设施建设以及社会经济发展不可或缺的材料,回转窑作为熟料煅烧的装置,在水泥生产工艺流程中占有重要地位。对水泥回转窑的温度进行合理控制使其窑内热量达到适合的平衡是保证水泥产量、质量的关键。传统的控制方法难以适应水泥回转窑的生产过程中参数变化多、惯性大的特点,不能对回转窑温度进行精细的控制。本研究对水泥回转窑生产过程中与温度控制相关因素进行了详细分析,研究了转速、物料运动、燃料燃烧、气体流动等对回转窑炉温度的影响,明确了这些因素对水泥回转窑的温度的影响机理,并据此最确定了将喷煤量、生料喂料量、通风量、窑转速作为水泥回转窑温度控制参量基于此,结合神经网络和PID,开发回转窑温度自动控制系统采用二次权值确定法给出了其权值确定方法。采用自适应学习率确定学习率,从而实现了对BP神经网络PID控制系统进行了优化。并根据实际的生产过程中温度控制因素,对控制系统进行了仿真分析,对比常规PID控制技术,基于BP神经网络PID控制系统具有比较优良的控制效果。本研究同时设计了用于控制水泥回转窑的PLC系统,给出了基于神经网络的PID控制系统的PLC系统的具体选型和设计程序图。在此基础上,给出了水泥回转窑窑头罩温度控制系统电气接线图,完成了水泥回转窑温度自动控制系统设计。同时将改进后的系统应用于具体生产中,结果表明,本研究中的系统取得了良好的应用效果。本研究有助于优化回转窑温度控制方法,提高回转窑生产质量,降低能耗,对我国水泥生产具有一定的实用价值。
赵多祯[7]（2020）在《基于图像处理的转炉终点预测研究》文中认为目前转炉炼钢仍然是我国众多炼钢方式中最主要、最高效的冶炼方式,整个过程是高温密闭、内部信息缺失的复杂过程。对于转炉一直以来难以解决的问题是终点预测的准确控制。其中吹氧是转炉炼钢的一个重要环节,吹入氧气能够减少碳含量,升高炉内温度除去杂质元素,准确的控制氧气量能够在一定程度上提高终点命中率。随着图像处理技术的不断发展,可提出通过转炉炼钢的火焰提取有效的火焰信息预测终点。在炼钢的过程中,随着吹炼的进行,钢水内的各种元素以及温度在发生变化的时候必然体现在火焰中,通过提取火焰的颜色特征、边界复杂度特征以及纹理特征建立吹炼模型,这是基于图像处理预测终点的关键。火焰在燃烧的过程中变化极快,因此提取特征存在一定的困难,为精确的预测吹炼终点,本文进行一系列的研究,具体研究内容如下:（1）在炼钢的过程中,吹氧是一个重要的环节,合理的吹氧量能够有效提高终点的命中率。本文通过引入深度学习,采用深度信念网络,建立吹氧模型,并对深度信念网络进行改进,一方面有效的提高了终点命中率,另一方面能够提高钢厂的生产效率;（2）针对当前国内某钢厂的转炉炼钢吹炼状态识别仍由人工经验完成进而导致吹炼状态识别率低的生产现状,提出一种基于ResNet深度卷积神经网络算法,能够有效的识别转炉吹炼状态,与现有的算法进行比较,识别率有了很大的提高,为后续的终点预测奠定基础;（3）对于现场采集的火焰图像受到了一定的干扰,因此必须先进行有效的预处理,包括图像的去燥和分割。本文通过领域平均值法和中值滤波两种方式对比,采用效果较好的均值滤波,同时对比阈值分割与FCM分割方法,选取效果较好的FCM分割方法。对于图像的火焰颜色特征提取本文通过计算颜色三阶矩作为色度特征;对于边界特征提取,本文通过计算线不变矩;对于纹理特征,本文通过灰度差分统计方法,计算对比度、角度方向二阶矩、平均值、熵四个特征值作为纹理特征;（4）对于己经提取到火焰色度特征、边界特征以及纹理复杂度特征,将三种图像特征作为输入量,采用最小二乘支持向量机网络模型建立炼钢火焰图像特征与吹炼数据之间的关系模型,对于参数的寻优采用粒子群优化的方式建立最佳预测模型。在转炉吹炼的过程中,炉口火焰随着吹炼的进行,变化快且复杂,结合现场的基础自动化条件,本文旨在通过采集炉口火焰图像,提取火焰多种特征,结合现场的吹炼数据,建立火焰图像特征与吹炼数据之间的关系模型,能够对吹炼的数据进行有效的预测,从而实现转炉的终点控制。
刘蒙蒙[8]（2020）在《基于LiESN的回转窑煅烧带温度软测量》文中进行了进一步梳理回转窑被广泛的用在金属冶炼、化工、建材、耐火材料等诸多行业的生产过程当中,并且在这些领域的生产过程当中,它占有着举足轻重的地位。回转窑是整个生产工艺过程中的核心设备,煅烧带的温度反映窑内物料的燃烧状态,它直接影响着产品的质量和产量。然而在目前的生产过程中,因为回转窑煅烧带温度较高,没有办法直接测量窑内温度的变化情况。本文提出一种基于泄露积分型回声状态网络的软测量方法。具体的研究工作如下:（1）本文的主要研究对象为回转窑,它的煅烧过程会受到较多变量的影响,并且这些变量之间存在着严重的耦合与干扰问题。本文对采集到的数据使用主成分分析的方法进行降维处理,对高维空间降维消除变量之间存在着的耦合问题,减少模型的输入,从而降低问题的复杂性。（2）提出一种改进的回声状态网络。泄露积分型回声状态网络是在标准回声状态网络的基础上,在储备池状态方程中多加入一个泄漏率参数。它进一步提高储备池的短期记忆能力,从而改善网络的性能,提高网络的预测性和适应性。在输出权值计算过程中,由于线性回归算法容易使储备池产生“病态”解的问题。提出使用岭回归算法,通过施加正则项系数消除线性回归算法求解过程中出现“病态”解的问题。（3）针对网络储备池内部参数是随机生成并不是最优参数的问题,使用二进制粒子群算法对储备池内参数:储备池的规模N、储备池输入收缩因子IS、储备池谱半径SR、储备池稀疏程度SD进行优化。得到优化后的泄露积分型回声状态网络模型。（4）对经过主成分分析降维处理的数据进行仿真,使用本文方法、采用粒子群算法优化的标准回声状态网络与BP神经网络模型对回转窑煅烧带的温度预测效果进行对比,仿真结果表明本文所提出的方法预测精度更高。
巩志伟[9]（2020）在《耐火材料燃气窑炉氮氧化物减排实验研究》文中认为氮氧化物（NOX）的减排是国家所关注的环保重点,随着国家对NOX排放标准要求越来越严格,耐火材料企业面临NOX减排的压力也越来越大。对于耐火材料企业而言,现有NOX减排技术存在不适应问题,迫切的需要一种效果好、适合于耐火材料生产的NOX减排方法。本文研究希望为适用于耐火材料燃气窑炉的NOX减排方法提供借鉴。因此本文主要针对耐火材料燃气窑炉的NOX生成规律进行了实验研究,具体实验内容如下:（1）在底升式升降炉上探究不同空气过剩系数α条件下,低氮氧预混型高速燃烧器NOX的生成情况与温度的关系;探究了空气预热温度对低氮氧预混型高速燃烧器NOX生成的影响;（2）在模拟生产车间1 m3梭式窑进行了四个传统套筒式燃烧器燃烧实验,分析了NOX的浓度与温度的关系,然后对比单个传统套筒式燃烧器与低氮氧预混型高速燃烧器NOX的生成情况,分析两种燃烧器NOX生成浓度不同的原因;（3）对耐火材料企业高温燃气窑炉和中低温燃气窑炉的烟气排放情况进行检测分析;（4）最终对耐火材料不同温度的燃气窑炉NOX减排方法进行探讨。得到的结论如下:（1）低氮氧预混型高速燃烧器α不同,NOX的生成量不同,随着α的增大,NOX生成量增加;温度<1400℃时,NOX生成量较低,窑内NOX折算浓度<100mg/m3（未标明的折算浓度统一取基准氧含量为9%）,当温度<1700℃时,NOX折算浓度;当α较小时NOX的折算浓度低于20 mg/m3;对于低氮氧预混型高速燃烧器可以通过调节α来减少部分NOX的生成。（2）低氮氧预混型高速燃烧器当空气预热温度由室温-550℃时,助燃空气中氧气的含量逐渐降低,当空气预热温度>75℃时,氧含量出现突变,155℃时氧含量不再发生变化;当空气预热温度的升高,火焰的燃烧温度逐渐提高,达1680℃;NOX的生成量也与空气预热温度呈正相关,到达一定预热温度时出现NOX的生成量达到稳定值,NOX折算浓度。（3）梭式窑四个传统套筒式燃烧器,烟道和窑内的氧含量比较稳定;当温度<1400℃时,窑内NOX的生成量相对较少,折算浓度;1500℃时,NOX的折算浓度在;温度>1600℃,NOX折算浓度,燃烧火焰分布不均匀,存在许多明亮区和局部高温区,火焰火柱有时会晃动不连续,不稳定。（4）单个传统套筒式燃烧器窑炉和烟道内的含氧量比较稳定;在相同条件下预混型高速燃烧器NOX的生成量与传统套筒式燃烧器相比减少40%以上,火焰没有明显火焰明亮区,燃烧火焰不飘散,火柱稳定。（5）所选耐火材料企业高温燃气隧道窑窑内和烟道内NOX的浓度较高,且无明显的规律;NOX窑内折算浓度,烟道内折算浓度;中低温燃气窑炉氧含量和NOX含量相对稳定,窑内折算浓度,烟道内NOX折算浓度;使用温度<1400℃的中低温燃气窑炉窑内NOX折算浓度,烟道内NOX折算浓度,一级干法物理化学复合吸附方法脱硝效率可达70%以上。（6）低氮氧燃烧技术是发展的方向,温度低于1400℃时的燃气窑炉有望采用低氮氧预混型高速燃烧器结合组织燃烧技术,在源头减少40%NOX的生成,实现超低排放;温度高于1400℃的燃气窑炉可以采用“源头治理+尾气净化吸附”的方法实现NOX超低排放。
谢鸿源[10]（2020）在《水泥窑中O2/CO2浓度对传热影响的研究》文中进行了进一步梳理在绿色可持续发展的背景下,水泥生产存在产能过剩、能耗高、排放高的问题,节能减排是行业发展的趋势。国内水泥预分解窑系统普遍存在回转窑内气料换热效率低,烟气带走热量多,NOx排放多等问题。本课题是以改善窑内气料换热效率、提高物料升温速率以及减少烟气带走热量为目的,结合理论计算与试验探究的方式,比较燃料分别在O2/N2、O2/CO2助燃气氛下反应,分析烟气中CO2浓度对燃烧效果、传热性能、以及排放烟气的影响。在理论计算方面,以水泥实际生产热工参数为基础,对回转窑进行热量平衡计算,对火焰温度进行评估,通过把头煤风,一次风气体成分由O2/N2替换成同浓度O2/CO2时,达到改变烟气中CO2浓度的目的,并计算两种条件下高温烟气通过辐射提供给物料升温所需的热量。辐射越强,升温越快,不同升温速率对应不同的煤耗,在O2/CO2下燃烧头煤用量每小时可减少233kg,烟气带走热量可减少27kJ/kg.cl。本文进行了O2浓度对天然气燃烧过程及传热影响的试验研究,结果表明:O2浓度的增加,燃料燃烧更集中,火焰长度缩短,火焰温度提高,辐射换热量增加,烟气带走的热量减少,当N2含量足够时,烟气中NO生成量随O2增加而增加,CO随O2用量增加而减少。水泥窑中,O2浓度的增加对煤粉燃烧的效果更加明显。比较天然气分别在不同CO2、N2浓度下的燃烧效果,分析得出:纯氧条件下,天然气燃烧产生的火焰温度最高,随着CO2、N2浓度的增加,火焰燃烧延迟且不集中,火焰温度逐渐降低。相同浓度下,天然气在O2/CO2气氛下燃烧后产生烟气中CO2浓度更高,辐射能力更强,火焰与管壁的辐射换热量更多,烟气带走热量更少。减少助燃气体中N2的浓度,能效减少烟气中NO的排放。空气是水泥窑内煤粉燃烧的助燃气体,提高助燃气体中CO2含量,能降低气体中N2浓度,能有效提高火焰温度,增加火焰辐射能力,提高气料换热效率,能减少用煤量,减少烟气带走热量,减少NO的排放,对节能减排具有一定的指导意义。
二、火焰监视技术在氧化铝熟料回转窑中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、火焰监视技术在氧化铝熟料回转窑中的应用（论文提纲范文）
（1）浅论可燃废弃物应用技术在水泥工业发展的两个阶段（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 可燃废弃物 |
| 1.1 可燃废弃物的基本概念 |
| 1.2 可燃废弃物的种类及其技术特性 |
| 1.3 国外几种主要多用可燃废弃物简介 |
| 1.3.1 废轮胎 |
| 1.3.2 城市固体废弃物MSW |
| 1.3.3 废塑料 |
| 1.3.4 废溶剂和废油 |
| 1.3.5 废农林作物 |
| 1.3.6 肉骨粉MBM |
| 1.3.7 废槽衬SPL |
| 1.3.8 石油焦 |
| 1.4 有关可燃废弃物的几点说明 |
| 2 替代燃料AF |
| 2.1 替代燃料的基本概念 |
| 2.2 替代燃料的种类、制成、特性及其应用 |
| 2.2.1 垃圾衍生燃料RDF |
| 2.2.2 固体回收燃料SRF |
| 2.2.3 次煤衍生燃料SDF |
| 2.2.4 纸塑垃圾衍生燃料RPF |
| 2.2.5 垃圾衍生燃料CBU[18] |
| 2.3 有关替代燃料的几点说明 |
| 3 结束语 |
（3）典型工况下篦冷机优化控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 篦冷机控制研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 篦冷机工艺介绍及优化控制方案设计 |
| 2.1 篦冷机工艺介绍 |
| 2.2 篦冷机机理研究及操作方式 |
| 2.2.1 篦冷机机理研究 |
| 2.2.2 篦冷机操作方式 |
| 2.3 篦冷机优化控制目标和难点分析 |
| 2.3.1 控制目标分析 |
| 2.3.2 控制难点分析 |
| 2.4 典型工况下篦冷机优化控制方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 篦冷机典型工况划分与识别研究 |
| 3.1 篦冷机工况模板 |
| 3.1.1 影响篦冷机工况的参数分析 |
| 3.1.2 工况参数数据预处理 |
| 3.2 篦冷机典型工况的划分 |
| 3.2.1 基于局部保留投影法的特征降维处理 |
| 3.2.2 基于SAGA-FCM算法的工况划分 |
| 3.3 工况模板划分的可行性 |
| 3.4 篦冷机典型工况的识别 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于典型工况的篦冷机优化设定及控制研究 |
| 4.1 典型工况下篦冷机篦压优化设定问题的提出 |
| 4.2 典型工况下篦下压力优化设定评价目标及方案设计 |
| 4.2.1 篦压优化设定评价目标 |
| 4.2.2 篦压优化设定方案设计 |
| 4.3 篦冷机篦下压力预设定模型设计 |
| 4.3.1 APSO-LSSVM算法介绍 |
| 4.3.2 篦压预设定模型的建立流程 |
| 4.3.3 不同工况下建模变量相关性分析 |
| 4.3.4 建模数据预处理 |
| 4.3.5 基于APSO-LSSVM的篦压预设定模型的建立 |
| 4.4 基于二次风温特征信息的前馈补偿模型 |
| 4.4.1 二次风温趋势特征判定 |
| 4.4.2 二次风温范围特征选取 |
| 4.4.3 基于二次风温特征信息的前馈补偿模型的建立 |
| 4.5 篦压设定模型切换问题研究 |
| 4.5.1 模型切换方法 |
| 4.5.2 模型切换实现 |
| 4.6 篦冷机篦压自动控制研究 |
| 4.6.1 方案设计 |
| 4.6.2 模糊自整定PID方法概述及设计 |
| 4.6.3 模糊自整定PID控制器仿真 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 典型工况下篦冷机优化控制系统的工程实现 |
| 5.1 整体架构设计 |
| 5.1.1 工业现场应用架构 |
| 5.1.2 篦冷机优化控制系统软件架构 |
| 5.2 系统软件实现 |
| 5.2.1 用户登录模块 |
| 5.2.2 数据采集与存储模块 |
| 5.2.3 典型工况识别模块 |
| 5.2.4 优化设定与自动控制模块 |
| 5.3 工业现场实例 |
| 5.3.1 通信配置 |
| 5.3.2 工业应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（4）最优间隔分布机不均衡学习方法及其工业应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 不均衡样本学习简介 |
| 1.1.2 不均衡样本学习研究背景与意义 |
| 1.2 不均衡样本学习相关研究进展 |
| 1.2.1 不均衡样本分类模型的相关研究 |
| 1.2.2 不均衡数据处理相关方法综述 |
| 1.2.3 其他不均衡样本学习方法 |
| 1.2.4 不均衡数据特征提取相关方法综述 |
| 1.3 现有不均衡样本学习存在的问题与挑战 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文结构及内容安排 |
| 第2章 最优间隔分布机及不均衡学习理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 分类学习理论及常用模型 |
| 2.2.1 间隔理论的发展 |
| 2.2.2 支持向量机 |
| 2.2.3 最优间隔分布机 |
| 2.3 不均衡样本分布对模式识别任务的影响 |
| 2.3.1 特征提取方面 |
| 2.3.2 分类器设计方面 |
| 2.4 分类模型核函数修正方法 |
| 2.5 样本不均衡学习常用性能评价指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于样本间隔的核修正最优间隔分布机 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于样本间隔的保角变换函数构造 |
| 3.3 基于样本间隔的核修正最优间隔分布机 |
| 3.4 二维数据可视化试验 |
| 3.5 UCI数据试验 |
| 3.5.1 参数分析 |
| 3.5.2 实验结果比较 |
| 3.5.3 泛化性能分析 |
| 3.5.4 算法时间复杂度分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于样本空间分布的核修正最优间隔分布机 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于边缘样本分布的核修正最优间隔分布机 |
| 4.2.1 核空间边缘样本分布 |
| 4.2.2 基于边缘样本分布的保角函数构造 |
| 4.2.3 算法流程 |
| 4.2.4 基于有向无环图的多分类扩展 |
| 4.3 基于异类样本距离均值的核修正最优间隔分布机 |
| 4.3.1 核空间异类距离均值 |
| 4.3.2 基于异类样本距离均值的保角变换函数构造 |
| 4.3.3 算法流程 |
| 4.4 不均衡数据实验分析 |
| 4.4.1 bsKMODM数据实验 |
| 4.4.2 ddKMODM数据实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 工业不均衡数据的手工与深度特征融合提取 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多变量时序数据特征提取 |
| 5.3 多变量时序数据延迟特性分析 |
| 5.4 多变量时序数据特征提取与融合 |
| 5.4.1 基于专家先验知识的多变量时序数据手工特征提取 |
| 5.4.2 基于深度神经网络的隐藏特征挖掘 |
| 5.4.3 特征融合与降维 |
| 5.5 融合先验知识与隐藏信息的不均衡数据特征提取框架 |
| 5.6 数据不均衡条件下回转窑热工信号烧结工况特征提取 |
| 5.6.1 热工数据分析 |
| 5.6.2 工况特征提取 |
| 5.6.3 特征提取模型参数优化 |
| 5.6.4 特征可分性分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 改进最优间隔分布机在回转窑工况识别中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 回转窑工艺背景介绍 |
| 6.2.1 氧化铝回转窑烧结流程工艺简介 |
| 6.2.2 回转窑烧结工况检测 |
| 6.3 烧结工况鲁棒、低风险识别框架 |
| 6.4 烧结工况识别结果分析 |
| 6.4.1 工况分类识别模型参数选择分析 |
| 6.4.2 工况识别结果对比 |
| 6.4.3 噪声敏感性分析 |
| 6.4.4 样本不均衡程度敏感性分析 |
| 6.4.5 低风险性分析 |
| 6.4.6 实时性分析 |
| 6.5 工业现场应用 |
| 6.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（5）硫对水泥熟料中重金属固化与分布及矿物组成的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 尾矿的现状 |
| 1.2 尾矿存在的危害 |
| 1.3 尾矿的处置方法 |
| 1.3.1 一般处置方法 |
| 1.3.2 水泥窑协同处置技术 |
| 1.4 重金属在水泥熟料中的固化行为 |
| 1.5 重金属对水泥熟料矿物的影响 |
| 1.6 硫对水泥熟料矿物的影响 |
| 1.7 研究目的与意义 |
| 1.8 研究内容与技术路线 |
| 1.8.1 研究内容 |
| 1.8.2 技术路线 |
| 第二章 样品制备与实验方法 |
| 2.1 试剂与仪器 |
| 2.2 样品制备 |
| 2.3 测试和分析方法 |
| 2.3.1 化学萃取硅酸盐相与中间相 |
| 2.3.2 重金属含量测定 |
| 2.3.3 游离氧化钙测定 |
| 2.3.4 XRD Rietveld分析 |
| 2.3.5 SEM-EDS测试 |
| 2.3.6 岩相分析 |
| 2.3.7 XPS测试 |
| 第三章 硫对熟料中重金属固化与分布的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 不同FeS掺量下Pb、Zn、Sn和 Ti在熟料中的固化 |
| 3.2.1 Pb、Zn、Sn和 Ti在熟料中固化率 |
| 3.2.2 Pb、Zn、Sn和 Ti在硅酸盐相和中间相中含量的影响 |
| 3.3 硫对Pb、Zn、Sn和 Ti在熟料中分布的影响 |
| 3.3.1 对Pb分布的影响 |
| 3.3.2 对Zn分布的影响 |
| 3.3.3 对Sn分布的影响 |
| 3.3.4 对Ti分布的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 熟料中Pb、Zn、Sn、Ti、S的化学价态及取代机理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Pb在熟料中化学价态及晶格取代 |
| 4.2.1 含Pb熟料中离子的XPS分析 |
| 4.2.2 Pb取代熟料离子能力 |
| 4.3 Zn在熟料中化学价态和晶格取代 |
| 4.3.1 含Zn熟料中离子的XPS分析 |
| 4.3.2 Zn取代熟料离子能力 |
| 4.4 Sn在熟料中的化学价态及其晶格取代 |
| 4.4.1 含Sn熟料中离子的XPS分析 |
| 4.4.2 Sn取代熟料离子能力 |
| 4.5 Ti在熟料中的化学价态和晶格取代 |
| 4.5.1 含Ti熟料中离子的XPS分析 |
| 4.5.2 Ti取代熟料离子能力 |
| 4.6 S取代熟料离子的能力 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 硫对含重金属熟料矿物组成的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 易烧性 |
| 5.3 熟料的矿物组成 |
| 5.4 微观形貌 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位期间发表的学术论文目录 |
（6）基于神经网络PID的水泥回转窑温度控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 PID与BP神经网络控制技术研究 |
| 1.2.2 水泥回转窑的温度控制研究 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究内容 |
| 2 水泥回转窑温度控制的影响因素分析 |
| 2.1 水泥回转窑的概述 |
| 2.1.1 水泥回转窑的生产机理 |
| 2.1.2 水泥回转窑的生产流程 |
| 2.2 水泥回转窑控制参数 |
| 2.2.1 水泥回转窑温度控制工艺要求及难点分析 |
| 2.2.2 水泥回转窑温度控制影响因素分析 |
| 2.2.3 水泥回转窑温度控制因素确定 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于神经网络的水泥回转窑温度PID控制系统研究 |
| 3.1 神经网络及PID控制系统研究 |
| 3.1.1 神经网络 |
| 3.1.2 PID控制器 |
| 3.2 基于神经网络的PID控制系统设计 |
| 3.2.1 增量式PID控制器设计 |
| 3.2.2 BP神经网络设计 |
| 3.2.3 基于神经网络的PID控制系统结构 |
| 3.2.4 BP神经网络PID控制系统改进 |
| 3.3 BP神经网络PID控制器仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 水泥回转窑温度自动控制系统设计 |
| 4.1 水泥回转窑燃烧系统分析 |
| 4.2 水泥回转窑燃烧系统的PLC设计 |
| 4.2.1 PLC简介 |
| 4.2.2 PLC控制系统设计 |
| 4.3 水泥回转窑温度电气控制系统设计 |
| 4.4 应用效果与对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 样本数据(部分) |
| 附录二 攻读学位期间发表的论文 |
（7）基于图像处理的转炉终点预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及现状 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 转炉终点预测研究现状 |
| 1.2.1 转炉终点预测现状 |
| 1.2.2 吹氧现状 |
| 1.2.3 转炉火焰图像特征提取研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 2 转炉的工艺流程和控制方法 |
| 2.1 转炉炼钢的工艺流程 |
| 2.2 转炉终点控制技术 |
| 2.2.1 转炉静态控制 |
| 2.2.2 转炉动态控制 |
| 2.2.3 转炉全自动控制 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 改进深度信念网络的转炉耗氧量预测 |
| 3.1 数据预处理 |
| 3.1.1 数据采集 |
| 3.1.2 异常值剔除与填补 |
| 3.1.3 灰色关联度分析 |
| 3.2 深度信念网络 |
| 3.2.1 受限玻尔兹曼机 |
| 3.2.2 深度网络模型 |
| 3.2.3 深度网络模型高斯伯努利受限玻尔兹曼机 |
| 3.2.4 耗氧量预测模型 |
| 3.3 仿真实验及实验效果 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于Resnet的转炉炼钢吹炼状态识别 |
| 4.1 转炉吹炼过程特点 |
| 4.2 基于Res Net50 的转炉炼钢吹炼状态识别模型 |
| 4.2.1 转炉炼钢吹炼状态识别过程 |
| 4.2.2 模型训练 |
| 4.2.3 模型测试 |
| 4.3 Res Net网络构建 |
| 4.4 仿真实验及结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 转炉火焰图像的预处理及特征提取 |
| 5.1 火焰图像预处理 |
| 5.2 转炉火焰分割 |
| 5.2.1 阈值分割 |
| 5.2.2 FCM分割 |
| 5.2.3 转炉火焰图像分割结果 |
| 5.3 火焰颜色特征提取 |
| 5.3.1 吹炼过程中元素与火焰颜色变化关系 |
| 5.3.2 颜色三阶矩特征提取 |
| 5.4 转炉火焰边界特征提取 |
| 5.5 转炉火焰纹理特征提取 |
| 5.5.1 吹炼过程中元素与火焰纹理变化关系 |
| 5.5.2 灰度差分统计纹理特征 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 转炉炼钢终点预测模型 |
| 6.1 支持向量机概述 |
| 6.1.1 支持向量机原理 |
| 6.2 最小二乘支持向量机原理 |
| 6.3 粒子群算法 |
| 6.4 模型的建立 |
| 6.4.1 样本数据的选取 |
| 6.4.2 核函数选取 |
| 6.4.3 模型结构 |
| 6.4.4 终点预测模型 |
| 6.5 实验仿真结果 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（8）基于LiESN的回转窑煅烧带温度软测量（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 回转窑机理模型研究 |
| 1.2.2 回转窑黑箱模型研究 |
| 1.2.3 回转窑煅烧带的温度识别 |
| 1.3 软测量技术 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 回转窑工艺及其变量的主成分分析 |
| 2.1 回转窑工艺 |
| 2.2 回转窑工作参数分析 |
| 2.3 主成分分析方法 |
| 2.3.1 主成分分析方法的基本概念 |
| 2.3.2 主成分的数学模型 |
| 2.3.3 主成分的选取 |
| 2.4 数据降维 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 粒子群优化的泄露积分型回声状态网络 |
| 3.1 神经网络简介 |
| 3.2 回声状态网络 |
| 3.2.1 回声状态网络基本原理 |
| 3.2.2 回声状态网络的结构组成 |
| 3.2.3 网络的关键参数 |
| 3.2.4 储备池的适应性问题 |
| 3.3 泄露积分型回声状态网络 |
| 3.3.1 数学模型 |
| 3.3.2 网络的训练 |
| 3.3.3 岭回归 |
| 3.4 煅烧带温度软测量模型 |
| 3.4.1 粒子群的基本原理 |
| 3.4.2 二进制粒子群 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 仿真分析 |
| 4.1 预测模型参数优化 |
| 4.2 几种测量方法的比较 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 总结 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）耐火材料燃气窑炉氮氧化物减排实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 文献综述 |
| 引言 |
| 1.1 耐火材料行业发展现状、问题及耐火材料烧成窑炉类别 |
| 1.1.1 耐火材料行业发展现状及问题 |
| 1.1.2 耐火材料窑炉种类和燃料类型 |
| 1.2 NO_X的种类、生成、危害 |
| 1.2.1 NO_X的种类 |
| 1.2.2 NO_X的生成和影响因素 |
| 1.2.3 NO_X的危害 |
| 1.3 NO_X排放现状及治理成果 |
| 1.3.1 部分行业排放现状 |
| 1.3.2 耐火材料企业NO_X排放现状及问题 |
| 1.3.3 大气污染物治理成果 |
| 1.4 NO_X减排技术 |
| 1.4.1 低氮氧燃烧技术原理 |
| 1.4.2 低氮氧燃烧技术 |
| 1.4.3 尾气净化技术 |
| 1.5 NO_X排放标准及治理要求 |
| 1.5.1 排放标准 |
| 1.5.2 重点行业工业窑炉NO_X治理要求 |
| 1.6 本课题的研究意义及内容 |
| 2 实验部分 |
| 2.1 实验设备及仪器 |
| 2.1.1 实验设备 |
| 2.1.2 实验仪器 |
| 2.2 烟气分析仪器及NO_X浓度计量方法与公式 |
| 3 底升式升降炉实验 |
| 3.1 底升式升降炉实验平台 |
| 3.2 实验结果与分析 |
| 3.2.1 空气过剩系数对低氮氧预混型高速燃烧器NO_X生成的影响 |
| 3.2.2 空气预热温度对低氮氧预混型高速燃烧器燃烧情况的影响 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 梭式窑燃烧实验 |
| 4.1 梭式窑原窑炉燃烧实验 |
| 4.2 梭式窑单个套筒式燃烧器和低氮氧预混型高速燃烧器燃烧对比实验 |
| 4.2.1 梭式窑单个传统套筒式燃烧器实验结果 |
| 4.2.2 梭式窑单个低氮氧预混型高速燃烧器实验结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 耐火材料材企业实测实验 |
| 5.1 耐火材料企业高温、中低温燃气窑炉实测实验 |
| 5.1.1 耐火材料企业简介和测量方案 |
| 5.1.2 耐火材料企业实测数据 |
| 5.2 耐火材料企业中低温燃气窑炉NO_X减排分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 烟气干法吸附脱硝实验 |
| 6.1 烟气干法吸附脱硝技术 |
| 6.1.1 烟气干法脱硝技术种类 |
| 6.1.2 烟气干法物理化学复合吸附技术特点 |
| 6.2 干法物理化学复合吸附实验 |
| 6.2.1 吸附实验方案 |
| 6.2.2 吸附剂分析及性能说明 |
| 6.2.3 耐火材料企业烟气干法物理化学复合吸附实验 |
| 6.3 耐火材料企业中高温燃气窑炉NO_X减排分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（10）水泥窑中O2/CO2浓度对传热影响的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 O_2/CO_2 燃烧技术研究现状 |
| 1.2.1 O_2/CO_2 燃烧技术介绍 |
| 1.2.2 富氧制备技术 |
| 1.2.3 CO_2 的富集方法 |
| 1.2.4 NOx排放的影响 |
| 1.2.5 烟气辐射特性的影响 |
| 1.2.6 燃烧性能的优化 |
| 1.3 O_2/CO_2 燃烧技术实际生产应用 |
| 1.4 选题目的、意义及主要内容 |
| 1.4.1 选题目的和意义 |
| 1.4.2 论文主要内容 |
| 2 理论计算CO_2 浓度对窑内辐射换热及烟气的影响 |
| 2.1 回转窑内热量平衡计算 |
| 2.1.1 煤粉燃烧所需空气量的计算 |
| 2.1.2 烟气量的计算 |
| 2.1.3 气体、物料比热的计算 |
| 2.1.4 热量收支平衡计算 |
| 2.2 回转窑内燃烧温度计算 |
| 2.2.1 燃烧前收入热量 |
| 2.2.2 燃烧废气支出热量 |
| 2.3 回转窑内气料辐射换热的计算 |
| 2.3.1 火焰气体黑度的计算 |
| 2.3.2 气料辐射热的计算 |
| 2.3.3 辐射换热对物料升温的影响 |
| 2.3.4 升温变化的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 试验材料和方法 |
| 3.1 试验材料及装置 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 试验装置和流程 |
| 3.2 试验仪器及用途 |
| 3.3 试验方法 |
| 3.3.1 天然气燃烧所需氧气量的确定 |
| 3.3.2 火焰温度的测定 |
| 3.3.3 升温速率的测定 |
| 3.3.4 温度最高点位置测定 |
| 3.3.5 烟气量的测定 |
| 3.3.6 烟气温度、成分的测定 |
| 4 O_2浓度对燃烧过程的影响 |
| 4.1 O_2 浓度对燃烧的影响 |
| 4.2 O_2 浓度对升温速率的影响 |
| 4.3 O_2 用量对烟气的影响 |
| 4.4 O_2 浓度对水泥生产线烟室的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 O_2/CO_2 浓度对燃烧过程的影响 |
| 5.1 O_2/CO_2 浓度对燃烧的影响 |
| 5.2 O_2/CO_2 浓度对升温速率的影响 |
| 5.3 O_2/CO_2 浓度对烟气的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论及展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
四、火焰监视技术在氧化铝熟料回转窑中的应用（论文参考文献）
- [1]浅论可燃废弃物应用技术在水泥工业发展的两个阶段[J]. 江旭昌. 新世纪水泥导报, 2021(04)
- [2]水泥熟料对城市生活垃圾焚烧烟气多污染物协同控制的研究[D]. 刘凯. 南京师范大学, 2021
- [3]典型工况下篦冷机优化控制系统研究[D]. 王硕. 济南大学, 2021
- [4]最优间隔分布机不均衡学习方法及其工业应用[D]. 王鼎湘. 湖南大学, 2020
- [5]硫对水泥熟料中重金属固化与分布及矿物组成的影响研究[D]. 梁思亮. 广西大学, 2020(05)
- [6]基于神经网络PID的水泥回转窑温度控制研究[D]. 孟卓. 西安科技大学, 2020(01)
- [7]基于图像处理的转炉终点预测研究[D]. 赵多祯. 内蒙古科技大学, 2020(01)
- [8]基于LiESN的回转窑煅烧带温度软测量[D]. 刘蒙蒙. 沈阳工业大学, 2020(01)
- [9]耐火材料燃气窑炉氮氧化物减排实验研究[D]. 巩志伟. 郑州大学, 2020(02)
- [10]水泥窑中O2/CO2浓度对传热影响的研究[D]. 谢鸿源. 西南科技大学, 2020(08)