《大数据-算法在化学热回收两段组合式气化炉实验及数值模拟研究》
本文主要探讨了大数据和算法在化学热回收两段组合式气化炉中的应用，结合实验和数值模拟方法，深入研究了该气化炉的运行特性、气化效率以及反应性。以下是对文章主要内容的详细阐述：
作者通过冷态实验，发现随着Reynolds数和床层高度的增加，两段床层的压降也会相应增加。在对比不同空隙率的床层时，发现空隙率越小，压降越大。在预测床层压降时，Montiller公式相较于传统的Ergun方程，表现出了更高的精确度。此外，研究指出，单喷嘴顶喷时，随着床层高度增加，中心气速的衰减速度加快，而四喷嘴对喷则会在喷嘴平面的上方和下方形成两股径向射流。模型分析显示，部分短路Gamma分布数学模型能较好地描述停留时间密度函数，且随着表观气速和床层阻力的增加，炉内流型趋向全混流。
通过三维数值模拟，对冷态两段炉进行了建模。采用Realizable型模拟湍流流动，多孔介质模型模拟固定床。模拟结果显示，无论是单喷嘴顶喷还是四喷嘴对喷，都会形成明显的回流区。随着床层高度和一段气量的改变，中心气速和最大径向射流速度有显著的变化，同时回流比和回流区域的大小也受到影响。
在热态实验中，研究了不同粒径的冶金焦和褐煤的气化反应性。发现15-20mm粒径的冶金焦表现出最好的气化反应性，且添加硝酸钾或硝酸钙可以有效提高气化反应速率。特别地，5%硝酸钾的催化效果优于5%硝酸钙，显著提升了有效气浓度和平均低热值。钙的添加量在超过5%时，催化效果更加显著，8%的钙添加量达到了最佳效果。
通过建立固定床气化反应模型对小型两段炉的热态实验装置进行模拟，模型结果与实验数据相符。高温合成气通过二段固定床时，气体速度的增加导致温度显著下降，同时有效组分CO和H2的含量增加，这表明气化反应过程中的能量回收和转化效率得到了提升。
本文利用大数据和算法技术，对化学热回收两段组合式气化炉进行了深入研究，揭示了其内部流场特征、气化反应性及热态性能，为优化气化炉设计和提高能源利用效率提供了理论依据和实验支持。
