Development and validation of a novel process model for fluidized bed combustion: Application for efficient combustion of low‐grade coal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerous models have been developed in Aspen Plus for the combustion of different coal types in fluidized bed reactors. However, these models are case‐specific, particularly with respect to coal type and bed reactor type, implying limitations to general application of these models. Moreover, these processes were generally developed step‐wisely by employing a series of model blocks to simulate fluidized bed reactors in Aspen Plus. In this study, a novel hybrid approach for modelling coal combustion has been implemented to comprehensively design a model for conversion of low‐grade coal under various operating conditions. The proposed model combines sequential modelling of drying/pyrolysis (devolatilization) and combustion of coal by means of conventionally used units (RYIELD and RGIBBS), and a newly used unit (FLUIDBED) in Aspen Plus. The model validation was performed by experiments on the combustion of low‐grade coal in a pilot‐scale circulating fluidized bed reactor (CFBR). Experimental data were used to further calibrate the Aspen Plus model and decrease model uncertainties. The results obtained from the developed simulation model were found to be in good agreement with the experimental data. Discrepancies of less than 15% were observed, in most of the predictions of molar fractions for the resultant flue gas composition, including NO x and SO x , emissions which were at ppm levels. As a result, the model can easily be used for design, scale‐up, and simulation of coal combustion as well as for other feedstock like biomass in fluidized bed with process optimization based on sensitivity analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».