文献分享:一区TOP期刊《Energy》—CFD结合RITPSO–CNN–LSTM模拟水泥分解炉性能

2024-11-12 18:41   山东  


家好!今天给大家分享来自TOP期刊《Energy》的文章,大家快来学习一下吧。


基于CFD模拟和机器学习算法的水泥分解炉性能优化

Performance Optimization of Cement Calciner Based on CFD Simulation and Machine Learning Algorithm

1. 主要摘要

本研究提出了一种基于CFD模拟和机器学习算法的水泥分解炉性能优化方法。通过多相粒子单元(MP-PIC)方法和化学反应模型,模拟煤燃烧和碳酸钙(CaCO₃)分解过程,并结合水泥厂实际数据,建立全面的训练数据库。基于此,构建了结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的环拓扑粒子群优化(RITPSO)算法模型,用于预测燃烧效率、分解率和NOx排放。结果表明,与传统算法相比,新算法的预测误差最低,三项指标的平均相对误差分别为0.045%、0.038%和0.021%。优化后的参数组合使燃烧效率提高了2.17%,分解率提升2.24%,NOx排放量减少了6.15 ppm。

2. 引言

水泥分解炉是新型干法水泥生产线的核心设备,其燃烧效率和分解效率直接影响水泥生产的整体经济性。传统的分解炉优化方法包括材料成分调整、燃烧室尺寸改进和燃烧机制研究,但存在精度低、适用范围有限等问题。为提升水泥分解炉的整体性能,本文提出基于CFD模拟和深度学习算法的优化方法,以更精确地预测和优化分解炉的运行参数。

3. 主要内容

1. 水泥分解系统的物理结构
1.1 分解炉的物理结构
本研究的分解炉对象为4000 t/d熟料生产线中的分解炉,配备五级旋风预热器。分解炉的核心结构主要包括分解炉主体、煤粉喷射口和三级空气入口。燃料通过底部喷入,高温烟气上升推动分解过程。
1.2 CFD模拟的基本方法
采用基于欧拉-拉格朗日的CPFD模拟方法模拟气-固两相流,并结合化学反应模型模拟燃烧和CaCO₃分解过程。利用格子单元平均化学方法计算异相反应速率,模拟炉内的温度、压力分布以及主要气体的生成和扩散特性。

2. 分解炉内的流动和燃烧特性
2.1 网格独立性验证
通过测试不同网格数(如331,725至456,732)验证网格对模拟结果的影响,确定410,081网格数为最佳平衡,以确保计算的精确性和效率。
2.2 流动模式的演变
模拟了0至40秒的气-固流动模式发展过程,发现分解炉内的流场在30秒左右达到准稳态。通过统计分析30至40秒间的平均流场,观察到物料在炉内从燃烧区进入分解区的流动和停留时间变化。
2.3 燃烧和气体排放特性
基于MP-PIC方法模拟了燃烧和分解特性,发现煤粉燃烧区域出现高温区,CO₂主要来源于碳酸盐分解。NOx浓度在煤粉入口处和中部喉管附近达到峰值,表明这些区域因燃料和物料积聚而发生剧烈反应。

3. 优化算法的构建
3.1 CNN-LSTM算法
CNN用于提取分解炉燃烧过程中的NOx排放特征,LSTM则处理燃烧效率与运行参数之间的时序依赖性。该模型通过嵌入层将操作参数输入CNN模块,再将CNN提取的特征输入LSTM模块,最终输出NOx排放、燃烧效率和分解率。
3.2 环拓扑粒子群优化(RITPSO)
RITPSO算法通过多环结构优化了PSO算法,适用于早期收敛问题。通过邻域动态调整和逃逸机制,使得算法更容易跳出局部最优并实现全局优化。
3.3 灰狼优化(GWO)算法
GWO模拟灰狼捕猎行为,将三项指标的最优值设定为狼群的猎物位置。通过多轮迭代寻找燃烧效率和NOx排放的最佳组合。

4. 预测和优化结果
4.1 RITPSO–CNN–LSTM模型的预测结果
使用工业数据和CFD模拟数据混合训练,模型在燃烧效率、分解率和NOx排放上的平均相对误差分别为0.045%、0.038%和0.021%,显示出较高的预测精度和稳定性。
4.2 GWO优化结果
使用GWO对200组操作参数优化后,燃烧效率提升2.17%,分解率提升2.24%,NOx排放量减少6.15 ppm。优化结果表明,新模型的多目标优化性能优于传统方法,适用于实际生产中的参数调节。

4. 主要结论

1. CFD模拟与工业数据结合的RITPSO–CNN–LSTM模型实现了对燃烧效率、分解率和NOx排放的精确预测,误差率分别为0.045%、0.038%和0.021%。

2. 引入CFD数据显著提升了模型的稳定性和预测准确性,CFD数据扩展了工业实际数据的覆盖范围,使得模型适用于不同的工况条件。

3. 结合GWO算法的优化结果验证了RITPSO–CNN–LSTM模型的多目标优化能力,使得燃烧效率提升2.17%,分解率提升2.24%,NOx排放量减少6.15 ppm。

5. 主要结果图

6. 参考文献

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