17、机器学习算法在预测煤炭气化过程性能中的应用

机器学习算法在预测煤炭气化过程性能中的应用

1. 引言

气化技术是一种流行的发电、能源或化工生产策略，与传统燃烧技术相比，其产品种类丰富且对环境有益。煤炭气化过程是将富含碳的原料（如煤或生物质）进行热氧化，以产生有价值的气体产品。由于全球煤炭储量丰富且易于获取，煤炭气化技术应用广泛。该过程通过复杂的气 - 固异相反应将固体煤转化为气体，生成的合成气主要由二氧化碳（$CO_2$）、氢气（$H_2$）、一氧化碳（$CO$）、水蒸气（$H_2O$）、甲烷（$CH_4$）和其他气态烃组成，可作为燃料或化工原料，同时还会产生少量灰分和可凝焦油。

气化性能受多种因素影响，包括进料类型、工艺条件和气化炉配置。为确保最佳工艺效率，需要深入了解影响气化行为的燃料特性。通过对燃料进行工业分析（固定碳、挥发分、灰分和水分）和元素分析（碳、氢、氧、氮和硫），可以对燃料质量进行预评估。例如，挥发分含量与固体燃料的气化反应性成正比，而灰分含量由于会导致结渣和团聚，限制了气化反应器中的传热和传质，从而对气化过程产生负面影响。碳、氢和固定碳含量有助于提高气体产品的数量和质量，燃料中的水分因水蒸发的吸热性质和气化过程中发生的水煤气变换反应而影响气化炉效率。

气化过程中选择的温度对气体生产率和气体组成有重要影响。在高温下进行高吸热反应所需的大量热量可以通过在外部燃烧煤炭或在反应器中使用氧气燃烧部分煤炭来实现。较高的温度会增加$CO_2$的形成及其向$CO$的转化，从而提高合成气的质量和生成速率，但选择温度时需要综合考虑经济性和效率。煤炭或生物质的进料速率会影响燃料颗粒在气化反应器中的停留时间，进而影响产品组成。空气与燃料的比例也是气化系统中的一个重要参数，选择高于最佳比例的空气/燃料比会导致气体产品中存在过量空气，