废轮胎热解气体析出特性及IRN神经网络预测研究

"该研究关注的是废轮胎在流化床热解过程中的有害气体排放特性，特别是H2S、HCN和NH3的动态析出行为。通过实验研究，研究人员发现H2S的峰值在2-6分钟内出现，且最大值在第6分钟；大部分H2S在前10分钟内析出。相反，NH3和HCN的析出表现为双峰模式，HCN的最大析出在第4分钟，而NH3的最大析出则在第12分钟。含氮有害气体的主要析出阶段集中在前14分钟。此外，研究者利用带偏差单元的IRN神经网络模型预测这些气体的排放，该模型具有快速学习和高准确性，其预测结果与实验数据吻合良好。" 详细解释: 废轮胎的热解是一种处理方法，通过高温分解橡胶以回收有价值的化学品和能源。在这个过程中，可能会释放出多种有害气体，如硫化氢(H2S)、氰化氢(HCN)和氨(NH3)，这些都是对环境和人体健康有潜在危害的污染物。 本研究在流化床试验台上进行，流化床是一种常见的热解设备，其中固体颗粒被上升的气流悬浮，形成类似流动液体的状态，这提供了良好的传质和传热条件。实验结果显示，H2S的析出具有瞬时性，其排放峰值出现在早期阶段，这可能与橡胶分子中硫元素的快速分解有关。NH3和HCN的双峰析出模式可能反映了不同化学键的断裂顺序和反应动力学，HCN的提前析出可能与其在热解过程中的优先生成有关。 含氮有害气体，包括NH3和HCN，主要在前14分钟内析出，这可能意味着热解的初期阶段是这些气体排放的关键时期，对于控制和捕集这些污染物的策略设计至关重要。IRN神经网络的运用是一种数据驱动的预测工具，通过反向传播(EBP)算法进行训练，能够准确预测气体的排放特性，这在优化热解工艺和污染控制技术的设计中具有重要意义。 这项研究揭示了废轮胎热解过程中有害气体的排放规律，为理解和改善热解过程的环保性能提供了科学依据。同时，采用IRN神经网络模型进行预测，为未来实时监测和控制这些有害气体的排放提供了技术手段。