多种生物质与煤掺烧污染排放特性研究及灰熔融温度预测
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摘要: 首先针对秸秆、污泥和中药渣与贫煤掺烧时的NO和SO2排放特性进行了研究，然后对掺混样品灰的熔融特性进行了分析，进而结合机器学习算法完成了灰软化温度预测。结果表明：单独燃烧时，贫煤的NO和SO2的排放曲线呈双峰结构，完全排放时间较长；生物质燃烧时NO和SO2的排放曲线呈单峰结构，排放时间短；而生物质的掺混使得混合物NO和SO2的转化率较贫煤单独燃烧时有所降低。贫煤和中药渣的结渣风险较低，秸秆和污泥的结渣风险较高。秸秆对混合物软化温度的影响较小，结渣风险小；中药渣的掺混会使混合物的软化温度显著下降，结渣风险增大。在所选算法中，决策树回归模型对灰的软化温度预测较为准确。
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