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用于冶金烟气热回收的复合式换热器设计与特性分析
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作者 郝宏滨 徐建新 王华 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期1-9,共9页
本研究提出了基于低品位烟气废热回收和间壁式换热的新型复合式直接接触换热器,在回收低品位烟气废热的同时能够较大提高有机朗肯循环的热效率.考虑到陶瓷的耐高温性以及耐腐蚀性,螺旋通道内采用规整的陶瓷填充材料,最大限度地回收低品... 本研究提出了基于低品位烟气废热回收和间壁式换热的新型复合式直接接触换热器,在回收低品位烟气废热的同时能够较大提高有机朗肯循环的热效率.考虑到陶瓷的耐高温性以及耐腐蚀性,螺旋通道内采用规整的陶瓷填充材料,最大限度地回收低品位烟气废热,同时增加换热器内部的扰动和换热效率.探讨了在6种不同温度和6个不同流量比组合循环下的热经济性,并与直接接触式换热器进行了比较.结果表明:复合式换热器的体积换热系数、[火用]效率、效能、热效率和气体介质出口温度均显著高于直接接触换热器.复合式换热器在提高换热器性能的同时又可以大限度地回收利用低品位烟气. 展开更多
关键词 直接接触 体积传热系数 工业烟气 传热
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基于模拟退火PSO-BP算法的钢铁生产能耗预测研究 被引量：5
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作者 黄文燕 罗飞 +1 位作者 许玉格 王志平 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第30期7906-7910,共5页
针对BP对能源系统进行建模和预测的方法存在的问题,提出一种优化BP神经网络的模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)。利用该混合算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以得到最优解,并将所建立的预测模型对钢企能耗进行... 针对BP对能源系统进行建模和预测的方法存在的问题,提出一种优化BP神经网络的模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)。利用该混合算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以得到最优解,并将所建立的预测模型对钢企能耗进行预测。最后与BP神经网络以及最小二乘法进行比较。仿真结果表明该混合算法增强神经网络的泛化能力,具有相对误差小,预测精度较高,能更好地跟踪未来数据的优点。 展开更多
关键词 能源预测 MATLAB仿真 神经网络 粒子群算法 模拟退火算法
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