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公开(公告)号：CN105864752A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610184143.1
申请日：2016-03-28
Applicant: 东南大学
CPC classification number: F23C10/00 , F23C10/18 , F23C10/22 , F23J15/006 , F23L17/005 , F28D7/024
Abstract: 本发明公开了一种煤和生物质的混烧利用装置及方法，该装置利用机械?空气组合加料系统充分了混合煤和生物质，然后输送到流化床中；经过换热系统后的高温流化风进入流化床底部，在柴油燃烧加热系统的加热作用下，煤和生物质进行流化燃烧；燃烧产生的残渣经过排渣系统及时排出，未充分燃烧的细小物料和烟气一起进入到旋风除尘器中，经过旋风分离的固体颗粒进入到回料室后，再次返回到流化床进行二次燃烧；经过旋风分离的烟气进入到布袋除尘器，最后进入烟气监测系统，如果烟气达标就直接排放，未达标的烟气返回到柴油燃烧室内进行再次燃烧。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105139025A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510461151.1
申请日：2015-07-30
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06K9/6218 , G06K9/64
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性分析方法的气固流化床流型在线智能识别方法，通过对气固流化床进行压力脉动信号采样分析并提取特征值；根据特征值和压力脉动信号通过模糊聚类算法进行客观聚类；根据压力脉动信号、特征值以及客观聚类的结果建立和训练流型识别系统，再将该系统嵌入计算机实现气固流化床流型的在线智能识别。本方法能够避免主观因素对流型识别准确性的影响，同时能够对瞬时状态参数进行动态分析及流型识别。
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公开(公告)号：CN105864752B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201610184143.1
申请日：2016-03-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种煤和生物质的混烧利用装置及方法，该装置利用机械‑空气组合加料系统充分了混合煤和生物质，然后输送到流化床中；经过换热系统后的高温流化风进入流化床底部，在柴油燃烧加热系统的加热作用下，煤和生物质进行流化燃烧；燃烧产生的残渣经过排渣系统及时排出，未充分燃烧的细小物料和烟气一起进入到旋风除尘器中，经过旋风分离的固体颗粒进入到回料室后，再次返回到流化床进行二次燃烧；经过旋风分离的烟气进入到布袋除尘器，最后进入烟气监测系统，如果烟气达标就直接排放，未达标的烟气返回到柴油燃烧室内进行再次燃烧。
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公开(公告)号：CN105114946B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201510626115.6
申请日：2015-09-28
Applicant: 东南大学
IPC: F23C10/22
Abstract: 本发明公开了一种煤和生物质的流化床混合加料设备，包括高位料仓(4)、中间料仓(11)、流化床、空气反冲装置(7)、电磁阀(8)、物料平衡装置(10)、料位计(12)、螺旋机(13)，高位料仓(4)的内部设置有煤料孔道(5)、旋转支架，所述螺旋机(13)为三项差速螺旋机,还包括PID控制系统，所述PID控制系统包括电磁调速器(14)、PID调节器(15)、差压变送器(17)、温感器(18)。本发明不仅实现煤和生物质双物料连续、稳定、均匀的自动化加料，便于流化床的混燃，而且有效降低了煤炭消耗率和污染物排放量。
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公开(公告)号：CN105114946A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510626115.6
申请日：2015-09-28
Applicant: 东南大学
IPC: F23C10/22
Abstract: 本发明公开了一种煤和生物质的流化床混合加料设备，包括高位料仓(4)、中间料仓(11)、流化床、空气反冲装置(7)、电磁阀(8)、物料平衡装置(10)、料位计(12)、螺旋机(13)，高位料仓(4)的内部设置有煤料孔道(5)、旋转支架，所述螺旋机(13)为三项差速螺旋机,还包括PID控制系统，所述PID控制系统包括电磁调速器(14)、PID调节器(15)、差压变送器(17)、温感器(18)。本发明不仅实现煤和生物质双物料连续、稳定、均匀的自动化加料，便于流化床的混燃，而且有效降低了煤炭消耗率和污染物排放量。
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公开(公告)号：CN105139025B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201510461151.1
申请日：2015-07-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性分析方法的气固流化床流型在线智能识别方法，通过对气固流化床进行压力脉动信号采样分析并提取特征值；根据特征值和压力脉动信号通过模糊聚类算法进行客观聚类；根据压力脉动信号、特征值以及客观聚类的结果建立和训练流型识别系统，再将该系统嵌入计算机实现气固流化床流型的在线智能识别。本方法能够避免主观因素对流型识别准确性的影响，同时能够对瞬时状态参数进行动态分析及流型识别。
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