烧结烟气净化技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

内容简介

　　《烧结烟气净化技术》针对中国钢铁企业中烧结机烟气污染现状，分析介绍了烧结烟气粉尘控制技术、烧结烟气二氧化硫脱除工艺和技术、烧结烟气氮氧化物生成机理及控制技术，及烧结烟气中汞、砷、氟、铅、锌等污染物的脱除技术。
　　《烧结烟气净化技术》可供我国从事环境保护、钢铁生产的科研人员、工程技术人员、相关领域的管理人员参考，也可作为高等院校环境保护专业的本专科生、研究生的参考用书。

内页插图

目录

1 概述
1.1 烧结烟气的产生及特点
1.1.1 烧结烟气的产生
1.1.2 烧结工艺烟气特点
1.2 烧结烟气污染状况及危害
1.2.1 烧结烟气排放状况
1.2.2 烧结烟气中主要污染物及危害
参考文献

2 烧结烟气粉尘脱除
2.1 烧结烟气粉尘特点
2.1.1 粉尘粒径
2.1.2 粉尘的物理性质
2.2 除尘装置的性能及分类
2.2.1 除尘装置的技术性能
2.2.2 除尘装置的经济指标
2.2.3 除尘装置的分类
2.2.4 除尘器的选择
2.3 机械式除尘器的除尘原理
2.3.1 重力沉降室
2.3.2 惯性除尘器
2.3.3 旋风除尘器
2.3.4 多管除尘器在烧结烟气净化中的作用
2.4 电除尘器
2.4.1 概述
2.4.2 电除尘器工作原理及分类
2.4.3 电晕放电
2.4.4 电场
2.4.5 粉尘荷电
2.4.6 粉尘的迁移和收集
2.4.7 电除尘器的结构
2.4.8 粉尘比电阻
2.4.9 电除尘器的供电
2.4.10 电除尘器的选择、设计和应用
2.4.11 用于烧结烟气除尘的几种电除尘器结构类型及特点
2.4.12 应用实例
2.5 过滤式除尘器
2.5.1 过滤式除尘器的工作原理及分类
2.5.2 袋式除尘器
2.5.3 颗粒层除尘器
2.5.4 静电布袋复合除尘器
参考文献

3 烟气脱硫净化技术
3.1 二氧化硫控制技术概述
3.1.1 概述
3.1.2 国外烟气脱硫技术的发展历程
3.1.3 国外烟气脱硫技术的发展现状
3.2 湿式石灰石-石膏法烟气脱硫技术
3.2.1 石灰石-石膏法烟气脱硫技术
3.2.2 石灰石-石膏法烟气脱硫典型工艺流程
3.2.3 化学反应过程
3.2.4 石灰石-石膏法的工艺系统与设备
3.2.5 控制系统及主要控制策略
3.2.6 系统运行要点分析
3.3 钢渣法烧结烟气脱硫技术
3.3.1 钢渣的特性
3.3.2 脱硫过程机理
3.3.3 系统工艺流程
3.3.4 影响钢渣法脱硫效率的因素
3.3.5 系统工艺特点
3.3.6 应用介绍
3.4 氨法烟气脱硫技术
3.4.1 氨法工艺原理
3.4.2 典型工艺流程
3.4.3 运行参数对脱硫效率的影响
3.4.4 值得注意的问题
3.4.5 氨一硫酸铵脱硫工艺的经济性
3.5 循环流化床脱硫技术
3.5.1 烟气循环流化床脱硫工艺
3.5.2 回流式循环流化床干法烟气脱硫
3.5.3 气体悬浮吸收烟气脱硫工艺
3.5.4 济钢烧结烟气脱硫净化技术
3.5.5 循环流化床脱硫的化学过程
3.5.6 影响循环流化床脱硫的主要因素
3.5.7 脱硫灰渣的处理
3.6 电子束烟气脱硫技术
3.6.1 过程机理
3.6.2 工艺流程
3.6.3 影响脱硫效率的因素
3.6.4 经济性分析
3.7 炉内喷钙尾部烟气增湿活化脱硫技术
3.7.1 反应机理
3.7.2 工艺流程
3.7.3 工艺特点及应用
3.7.4 影响脱硫效率的因素
3.7.5 脱硫灰的主要特性及利用
3.7.6 脱硫系统对锅炉的影响
3.7.7 脱硫系统对电除尘器的影响
3.8 脱硫工艺比较
参考文献

4 烧结过程中氮氧化物的生成和脱除
4.1 烧结过程氮氧化物的来源
4.1.1 烧结过程中氮氧化物的生成
4.1.2 热力型NO生成机理
4.1.3 快速型NOx生成机理
4.1.4 燃料型NOx的生成机理
4，1.5 N20的生成机理
4.2 燃烧过程中降低NOx排放技术
4.2.1 低氧燃烧
4.2.2 空气分级燃烧
4.2.3 燃料分级燃烧技术
4.2.4 浓淡偏差燃烧技术
4.2.5 烟气再循环
4.2.6 低NOx燃烧器
4.2.7 炉内喷射脱硝
4.2.8 燃煤炉中低.NOx燃烧技术
4.3 选择性催化还原烟气脱硝技术
4.3.1 SCR脱硝机理
4.3.2 SCR工艺流程
4.3.3 SCR脱硝效率的主要影响因素
4.4 选择性非催化还原法
4.4.1 选择性非催化还原法工艺原理
4.4.2 SNCR工艺系统
4.4.3 SNCR技术与其他技术的联合应用
4.4.4 SNCR和SCR工艺比较
4.5 其他脱硝技术
4.5.1 等离子法烟气NO治理技术
4.5.2 生化法脱硝技术
4.5.3 吸附法脱硝技术
4.5.4 湿法烟气脱硝技术
4.6 烟气同时脱硫脱硝技术
4.6.1 活性炭联合脱硫脱硝工艺
4.6.2 等离子脱硫脱硝技术
4.6.3 SNC）X工艺
4.6.4 SNRB烟气净化工艺
4.6.5 NOxSO工艺
4.6.6 烟气循环流化床脱硫脱硝技术
参考文献

5 烧结烟气中其他有害成分的脱除
5.1 烧结烟气中汞的脱除
5.1.1 汞及其化合物的性质及危害
5.1.2 影响汞去除率的主要因素
5.1.3 含汞废气的治理
5.2 烟气中砷的脱除
5.2.1 砷及其化合物的性质及危害
5.2.2 含砷废气的治理
5.3 烟气中氟的脱除
5.3.1 气态氟化物（HF1SiF4）的有关性质
5.3.2 含氟烟气的处理技术
5.3.3 氟资源回收
5.4 烟气中铅、锌等杂质的脱除
5.4.1 铅的性质及其危害
5.4.2 含铅、锌烟气净化技术
参考文献
附录1　《大气污染物综合排放标准》GB16297-1996
附录2　《工业窑炉大气污染物排放标准》GB9078-1996

精彩书摘

　　1　概述
　　1.1　烧结烟气的产生及特点
　　1.1.1　烧结烟气的产生
　　烧结是钢铁冶炼中的一个重要环节，是将各种不能直接入炉的炼铁原料，如精矿粉、高炉炉尘、硫酸渣等配加一定的燃料和熔剂，加热到1300～1500C，使粉料烧结成块状，这种人造的块矿就叫做烧结矿。将细磨物料，如精矿粉配加一定的黏结剂，在造球设备上滚成球，在焙烧设备上加热提高球的强度，这种人造的块矿就叫做球团矿。

前言/序言

　　钢铁工业是我国国民经济的支柱产业，为我国工业化和城镇化的推进与发展做出了重要贡献。近年来，我国钢铁工业发展迅速，钢铁产量已经接近5亿吨，占世界钢铁产量的三分之一，连续多年居世界第一位。
　　钢铁工业也是能源、资源消耗大户和污染排放大户。烧结生产是现代钢铁生产的重要工艺单元。烧结过程中产生大量排入大气的污染物，主要有粉尘、二氧化硫、氮氧化物和有害重金属等，对钢铁工业二氧化硫排放贡献率高达40％－60％。
　　我国烧结烟气污染物控制目前主要集中在粉尘的控制，而对于烧结烟气中二氧化硫和其他污染物控制技术研究起步晚，相对薄弱。2007年4月国务院召开的“钢铁工业关停和淘汰落后产能会议”中提出：“十一五”期间12家钢铁企业14台烧结
　　机必须实施脱硫治理工程。随着国民经济的发展和人们对环境保护要求的日益提高，国家对于烧结机烟气二氧化硫、氮氧化物等气体污染物的排放要求将更加严格。烧结机烟气二氧化硫、氮氧化物及重金属污染物控制技术是社会需求急迫的，并将在中国钢铁烧结行业得到广泛应用。
　　本书系统介绍了烧结机烟气中主要有害污染物的控制技术，包括除尘技术、脱硫技术、氮氧化物控制技术及有害金属元素控制技术，并重视技术原理与工程应用的紧密结合。
　　该书作者在烧结烟气净化技术方面进行了多年研究，有坚实的理论研究基础与工程技术实践经验。该书的出版将为我国钢铁行业烧结环保工作者和科研、企业技术管理人员提供有益的帮助，该书的出版将会对钢铁烧结行业的技术进步和清洁生产起到很好的促进作用。

好的，这是一份关于另一本图书的详细介绍，该书与“烧结烟气净化技术”无关： --- 图书名称： 《深度学习在自然语言处理中的应用前沿》 作者： 王明，李芳 出版社： 科技创新出版社 出版日期： 2023年10月 图书简介 一、 导论：现代自然语言处理的范式转换 本书旨在系统梳理和深入探讨近年来深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域所引发的深刻变革。我们首先回顾了从早期的统计学习方法到当前以神经网络为核心的范式转变。传统的NLP方法在处理复杂语言现象、捕捉深层语义信息方面存在固有局限性。随着计算能力的飞速提升和大规模语料库的出现，以循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）以及后来的Transformer架构为代表的深度学习模型，为NLP领域带来了突破性的进展。本书将重点分析这些技术如何重塑了我们对语言建模、语义理解和文本生成的认知。 二、 基础模型与架构解析 本章是全书的基石，详细剖析了当前主流的深度学习模型在NLP任务中的应用。 2.1 词嵌入的演进：从Word2Vec到上下文敏感表示 我们首先回顾了传统的静态词向量（如Word2Vec和GloVe）的原理与局限。随后，深入探讨了动态词嵌入技术，特别是ELMo和BERT系列模型，如何通过上下文信息来解决一词多义问题。书中会详细阐述这些模型如何通过预训练任务（如掩码语言建模和下一句预测）来捕获丰富的语言知识。 2.2 Transformer架构的统治地位 Transformer结构是现代NLP的绝对核心。本书将对自注意力机制（Self-Attention）进行细致的数学推导和直观解释。我们将解析多头注意力机制如何有效地并行化序列处理过程，并讨论其在处理长距离依赖关系上的优越性。此外，还会对比GPT系列（注重生成）和BERT系列（注重理解）在架构设计上的异同。 2.3 预训练与微调策略（Pre-training and Fine-tuning） 预训练范式是当前NLP成功的关键。我们不仅会介绍标准的监督式微调，还将重点探讨少样本学习（Few-shot Learning）和零样本学习（Zero-shot Learning）在大型语言模型（LLMs）中的实现。书中将提供针对特定下游任务（如文本分类、命名实体识别）的最佳微调实践指南。 三、 核心应用领域的前沿进展 深度学习已在多个关键NLP任务中达到了接近甚至超越人类水平的表现。 3.1 机器翻译的神经化 本书详细介绍了神经机器翻译（NMT）的发展历程，特别是Seq2Seq模型、注意力机制在翻译中的作用，以及Transformer如何彻底改变了高质量翻译的实现方式。我们将讨论多语言翻译模型和低资源语言翻译的最新挑战与对策。 3.2 文本生成与对话系统 文本生成不再是简单的模板填充。书中将分析GPT-3/4等大型自回归模型在故事创作、代码生成和摘要生成中的能力。针对对话系统，我们深入探讨了基于检索和基于生成的对话模型的优缺点，并讨论了如何利用强化学习来优化对话的连贯性和实用性。 3.3 语义理解的深度探索 语义角色标注（SRL）、自然语言推理（NLI）和知识图谱嵌入是衡量模型理解深度的重要指标。本章将展示如何利用图神经网络（GNN）和更复杂的推理模块来增强模型对文本深层逻辑关系的把握。 四、 大规模语言模型的机遇与挑战 当前，LLMs（如GPT系列、Llama等）是NLP领域最受关注的焦点。 4.1 LLMs的涌现能力与Scaling Laws 本书探讨了“涌现能力”（Emergent Abilities）的概念，即模型规模达到一定阈值后突然显现出的新能力。我们会分析模型参数量、数据量与性能提升之间的幂律关系（Scaling Laws）。 4.2 模型的对齐、安全与伦理 随着LLMs能力增强，确保模型的输出符合人类价值观和安全标准变得至关重要。我们将详述人类反馈强化学习（RLHF）的机制，探讨如何通过指令微调（Instruction Tuning）和偏见检测来减轻模型的有害输出、刻板印象和虚假信息传播的风险。 4.3 效率与部署的考量 大规模模型带来了巨大的计算开销。本书的最后一部分将聚焦于模型压缩技术，包括知识蒸馏、量化和剪枝，以及如何利用高效推理框架（如FasterTransformer）在实际环境中部署这些庞大的模型。 五、 未来展望 本书在结尾部分对NLP的未来方向进行了展望，包括多模态学习（融合视觉、语音和文本）、更强大的推理能力、以及通用人工智能（AGI）在语言理解方面的潜在路径。 读者对象： 本书适合高等院校计算机科学、人工智能、语言学专业的学生、科研人员，以及希望深入了解和实践前沿NLP技术的软件工程师和数据科学家。阅读本书需要具备一定的线性代数、概率论和深度学习基础知识。