• 论文
主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
循环流化床粉煤灰合成地聚物反应机制及工艺参数的神经网络优化
  • 作者

    梁鼎成杨国明张香兰刘德钱刘金昌解强

  • 单位

    中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院

  • 摘要

    合成地聚物是循环流化床锅炉粉煤灰高值化利用的有效途径,力学性能是地聚物作为建筑材料使用的重要性能指标,受粉煤灰原料和合成工艺过程诸多因素影响。论文采制山西朔州王坪电厂循环流化床粉煤灰,利用高分辨率扫描电镜(SEM)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)和固体核磁共振仪(NMR)探究粉煤灰形成地聚物的演化历程和地聚反应机理,在此基础上考察主要工艺参数对地聚物力学性能的影响,并借助多层前馈神经网络对制备条件进行优化。结果表明,粉煤灰中无定形的硅铝化合物在激发剂的作用下形成硅、铝单体,单体再经水解、缩聚及凝胶化反应聚合为地聚物凝胶,凝胶间相互结合形成更大的凝胶体,此后向凝胶失水、硬化阶段转变,最终生成地聚物,构成地聚物的主要化学键为Si-O-Al键。增加激发剂模数、减少液固比、提高激发剂中Na2O含量、降低养护温度等能够增加地聚物凝胶含量,从而提升力学性能;养护时间和搅拌时间过长,不利于产物力学性能的提升。基于脱模后常温养护7天的地聚物实验数据,构建了结构为6-8-1的力学性能预测模型、进行神经网络优化,模型具有较好的训练精度和泛化能力,训练误差和测试误差分别为0.98%和3.85%。以高力学性能地聚物为目标,得到的优化工艺参数为激发剂模数1.6、液固比0.8、Na2O含量0.09、养护温度20℃、养护时间24h、搅拌时间20min。

  • 关键词

    粉煤灰循环流化床锅炉地聚物力学性能神经网络

  • KeyWords

    Fly ash; Circulating fluidized bed boiler; Geopolymer; Mechanical property; Back-propagation artificial neural network

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