基于机器学习的移动床空气反应器本体结构优化研究
ID:126 View Protection:ATTENDEE Updated Time:2023-03-23 19:23:25 Hits:1802 Oral Presentation

Start Time:2021-08-09 17:15(Asia/Shanghai)

Duration:15min

Session:P 大会报告 » 2分会场一:反应器设计及系统优化

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Abstract
移动床具有压降低运行且运行平稳的优点,将逆流移动床作为空气反应器是一个新的尝试。本文基于DEM理论,建立了欧拉-拉格朗日框架下的移动床空气反应器气固流动的准二维数值模型,研究了操作参数和结构参数对反应器内颗粒流型的影响规律。结果表明,反应器不同区域颗粒流呈不同流型:上部为整体流,下部为漏斗流;颗粒通量、下料段角度和下降管直径均影响了有效转捩点高度;反应器角度对有效转捩点高度的影响较小,但整体流区域流动指数MFI随反应器角度的减小而增大,流动结构更接近于平推流。随后,基于数值模拟获得的数据,采用随机森林(Random Forest)算法研究了各参数对流型结构的影响,筛选了主导影响因素。最后,基于BP(Back Propagation)神经网络建立了反应器角度、下料段角度以及下降管直径等结构参数与颗粒运动之间的定量关系,并预测了不同反应器内的速度分布;基于该模型,采用前序遍历获得了不同结构参数匹配下的有效转捩点高度,最终选取反应器角度为83o,下料段角度为55o,下降管直径与反应器底部直径比为0.2 作为移动床空气反应器本体的结构参数。
Keywords
移动床;空气反应器;BP神经网络;随机森林;结构优化
Speaker
邵亚丽
讲师 南京师范大学

Submission Author
邵亚丽 南京师范大学
王旭东 南京工业大学
金保昇 东南大学
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Important Date
  • Conference Date

    Apr 06

    2023

    to

    Apr 08

    2023

  • Apr 04 2023

    Contribution Submission Deadline

  • Apr 15 2023

    Registration deadline

  • Apr 30 2023

    Draft paper submission deadline

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