火电厂锅炉飞灰含碳量测量技术发展与现状.pdf

返回 相似 举报
火电厂锅炉飞灰含碳量测量技术发展与现状.pdf_第1页
第1页 / 共4页
火电厂锅炉飞灰含碳量测量技术发展与现状.pdf_第2页
第2页 / 共4页
火电厂锅炉飞灰含碳量测量技术发展与现状.pdf_第3页
第3页 / 共4页
火电厂锅炉飞灰含碳量测量技术发展与现状.pdf_第4页
第4页 / 共4页
亲,该文档总共4页,全部预览完了,如果喜欢就下载吧!
资源描述:
第 4 2卷第 1期 2 01 1年 1月 锅 炉 技 术 B0I I ER TECH N0L0GY Vo 1 . 4 2NO . 1 J a n .,2 0 1 1 文章 编号 C N 3 1 1 5 0 8 2 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 4 火 电厂锅炉飞灰含碳量测量技术发展与现状 程 启 明 ,程 尹 曼 ,汪 明媚 ,王 映斐 上海 电力学院电力与 自动化学院 ,上海 2 0 0 0 9 0 关键词 飞灰含碳量 ;火电厂 ;在线测量 ;软测量 ;数据融合 摘要 飞灰含碳量是反映火 电厂锅炉燃烧 效率 的重要指标 , 提 高锅 炉运行效 率的关键 前提是精确 和快速 地测量出飞灰含碳量 。全面介绍 了当前常见 的多种飞灰 含碳 测量 方法的T作 原理 , 分 别 了它们 的优缺点 , 并 给出了典型产 品。还详细地介绍了近年来发展起来 的飞灰含碳量数据融 合测量方法 和软测量方法 , 并 分析 了 它 们 的技 术 特 点 。对 飞 灰 含 碳 量 测 量方 法 的选 择 与研 究 有 一 定 的参 考 指 导 价 值 。 中 图分 类号 TK2 2 7 . 3 TQ5 3 3 . 4 文 献 标 识 码 A 0 前 言 飞 灰 含碳 量 是 火 力 发 电厂 燃 煤 锅 炉 燃 烧 效 率 的重要指 标 , 它反 映 了燃 煤机 械 未 完全 燃 烧 损 失 的大小 。当 飞灰含 碳 量过 高 , 反 映 出锅 炉 风 煤 配 比不合 理 , 燃 烧 不 完 全 , 不 但 导 致 发 电成 本 升 高 , 而且也 增 大 了 同体 颗 粒 的 排 放 , 使 粉 煤 灰 的 可利用 价值 降 低 , 对 环境 也 造 成 严 重 的 影 响 ; 飞 灰含碳 量太低 则说 明空气 过 剩 , 大量 的热 能 通过 烟道排 出 , 同 样 会 降低 锅 炉 效 率 , 增 加 氮 氧 化 物 的排放 。实 时准确 监测 飞 灰 含碳 量 , 有 利 于操 作 人 员随 时调整运 行 方式 , 将 飞 灰 含碳 量 控制 在 最 佳 范 围 , 从 而 尽 量 提 高 燃 烧 程 度 , 提 高 机 组 运 行 水 平 。但是 飞 灰 含碳 量 由于 受 煤 种 、 锅 炉 结 构 、 运行 操 作 水 平 等 多 种 因 素 的 影 响 , 而 且 关 系 复 杂 , 所 以很 难直接 在 线 测量 。 国 内外 已提 出多 种 飞灰 含碳量 实时 检测 技 术 , 并 且 一 些技 术 已经 商 品化 。本文 将 全 面 介 绍 各 种 飞 灰 含 碳 量 测 量 方 法 的工 作原 理 、 特 点 与 生 产 厂 家 , 特 别 是 近 年 发 展起来 的数据 融合 测 量方 法 和 软测 量 方 法 , 本文 对 飞灰 含碳 量测 量 方 法 的选 择 与 研 究 有 一 定 的 参考指 导价值 。 1 飞灰含碳量的数据融合测量方法 1 . 1数 据融合 技术 数 据 融合 是指 对 来 自单 个 或 多个 传 感 器 的 数 据进行 自动 检测 、 关联 、 相 关 、 估 计 和组 合 等 多 层 次 、 多方 面 的处 理 , 以 获 取 对 目标 参 数 、 特征 、 事件 、 行 为等更 加精 确 的描 述 和 身份 估 计 。数据 融合 技术 具 有 容 错 性好 、 系 统 精 度 高 、 信 息处 理 速度 快 、 互 补 性 强 、 信 息 获 取 成 本 低 等 特 点 。数 据融 合可分 为像 素级 、 特 征级 和决 策级 3个 不 同 层次融 合 , 数 据 融 合 方 法 很 多 , 常 用 的信 息 融 合 算法可 分 为估 计 法 、 统 计 法 、 信 息 论 方 法 和 智 能 方法 , 其 中智 能方 法包 括神 经 网络 、 模糊 逻 辑 、 遗 传 算法 等方 法 , 神经 网 络 以其 泛化 能 力 强 、 稳 定 性 高 、 容 错性好 、 快 速有 效 的优 势 , 因而 在数 据 融 合 中 的应 用 日益 受 到重视 。 1 . 2 飞灰 含碳量 的数 据融 合测量 方法 目前 , 国内外 已经提 出多 种飞 灰 含碳 量 检测 技术 , 且这 些技术 基 本 已经 商 品 化 。根据 测 量原 理 的不 同 , 飞 灰 测 碳 仪 可 分 为 燃 烧 失 重 法 、 热 重 分析 法 、 微 波 法 、 光 学 反 射 法 、 红 外 线 法 、 7放 射 法 、 流化 床 C O 法 、 光 声效 应 法 、 电容 法 、 激光 感 生击穿 光谱 法 、 静 电 法 、 快 速 y中子 活 化 分 析 法 等测量 方法 。 但 由于 飞灰样 品 的密 度 、 粒 度 、 温 度 、 湿度 和 飞灰 中各种 矿 物 质 的含 量 等 都 对 测 量 精 度 有 影 响 。 测量 精 度 是 多 种 因 素 交 叉 影 响 的 非 线 性 系 统 , 显然 采用单 一传 感 器 的测 量方 法 已无 法全 面 描 述被 测飞灰 的特 性 , 因此 , 测量 精 度仍 然 不 高 , 即使采 用 软测 量 技 术 的飞 灰 含 碳 量 也 难 以及 时 收稿 日期 2 0 0 9 1 0 l 2 作者简介 程启 明 1 9 6 5 . 男. 江苏盐城人 , 上海电力学 院电力与 自动化工程学 院 , 教授 , 硕士生 导师 . 研究方 向为智 能控制 、 电厂 测控技术等。 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 2 锅 炉 技 术 第 4 2卷 反映煤 质 变化 对 飞灰 含 碳 的影 响。要 想 降 低各 种闪素 对测量结 果 的影 响 , 需要 采 用 多传 感 器 检 测技术 , 从不 同 角度 反 映 被 测 介 质 特 性 , 然 后 利 用数据融合技术把多个传感器检测到的数据进 行 分析 和集 成 . 提 取 被 测 对 象 的有 效 信 息 , 以形 成对被 测 对象 信 息全 面和 完 整 的描 述 。这 样 可 获得比单个传感器或有限个传感 器的算术平 均 值 更准 确的测量 结 果 , 从 而 提高 测 量 的精 度 和稳 定 性 。 文献 [ 5 ] 中采 用 目前 广泛 使 用 的烟 道 式 微 波 测 碳仪进行 在线 监测 , 但 在 实际 中烟气 密 度 和流 速 对仪器 的测量精 度 有 重要 影 响 , 使 测 量 结果 产 生 较大波 动 , 冈而通 过选 择 和设 计 合适 的传 感 器 测 量 出微 波 功 率 衰减 、 相 位 变 化 量 、 炯 道 烟 气 密 度 和 流速 这 4个 与 飞 灰 含碳 量 测 量 结果 强 相关 的特征 量 , 获 得 了 对 飞灰 含 碳 量 的 多 维 信 息 描 述 , 选用基 于 L M 优化算 法 的 3层 B P神 经 网络 对互 补 的多 传感器 的信 息进 行 有效 融合 , 从 而提 高 了飞灰含碳 量 的测量精 度和测 量稳 定性 。 文献[ 6 ] 在分 析 了影 响飞 灰 含碳 量 测 量精 度 的有关 因素基 础上 , 采 用微 波 功 率 、 微波 相 位 、 电 容 、 比电阻 和密度传 感 器构 造 了 多传 感 器 的测 量 系统 , 以获 取 飞 灰 介 质 的 多 维 信 息 , 然 后 利 用 3 层 B P神 经 网络对 多传感 器 的数据 进行数 据 融合 处理 , 以期达 到降低 飞灰介 质 参数 变 化对 测 量 结 果 的影 响 和 提 高 测 量精 度 的 目的 。实 验 结 果 证 明 r此 法能够 降低 灰 种 、 密度 和环 境 因 素 变化 对 测 量结果 的影 响 , 提 高 了测 量 结果 的 准确 性 和 可 信 性 。 2 飞灰含碳量的软测量方法 2 . 1软测 量技术 软 测量 技 术 主 要解 决 工 业 过 程 中 普遍 存 在 的一类无 法或难 以在线 测量 的过 程变 量 主 导 变 量 的检 测 问 题 。它 是 利 用 一 些 易 于 测 量 变 量 辅 助变量 与被 测 变量 主导 变量 密切 关 系 , 通 过 软件分析 与计算 , 来 间接估 计 出待 测 变 量 的方 法 。它是 以软件代 替硬件 传感 器 功能 。 软测量 技术 的核心 是 软 测量 模 型 , 软测 量 模 型就是 辅助 变量 与 主导变 量 的数 学 关 系模 型 , 建 模方法有 机理 建模 、 经 验建 模及 两 者 结合 建 模 方 法 。其 中机 理建 模 是 从 过 程 内在 的物 理 和 化学 规律 出发 , 通过物 料 平衡 、 能 量 平衡 和 动 量平 衡 。 建 立数学 模型 ; 经 验 建模 是 通过 实 测或 依 据 积 累 的操作 数据 , 采 用状 态 估计 、 回归分 析 、 模 糊神 经 网络 、 支持 向量 机 等 方 法 得 到 经 验 模 型 ; 机 理 建 模 与经 验 建 模 相 结 合 可 兼 有 两 者 长 处 , 互 补 其 短 。机 理模 型提供 的先验 知 识 , 可 为经 验 建 模节 省训练 样本 , 同 时 , 经 验 建 模 又 能 补 偿 机 理 模 型 建模特 性 。 辅 助测量 变 量 选 择 包 括 选 择 辅 助 测 量 变 量 的类型 、 数量及 测 量点 3个 方 面 。为 保 证 软 测量 的精确性 , 采集 数 据需 要进 行 换算 处 理 和 误差 处 理 。软测 量系统 应该 根 据 对象 特 性 的 变化 , 在 线 修 正软 测量模 型 , 以适 应 变化 的工况 。 2 . 2 飞灰 含碳量 的软 测量 方法 各 种 测 碳 仪 由 于技 术 或 成 本 的 原 因难 以成 功 地应 用于现 场 , 而 电厂 出 于提 高经 济 效 益 的 目 的 , 又迫 切要求 能 够快 速 、 精 确测 量 飞 灰 含碳 量 , 因此人们 开 始 研 究 采 用 软 测 量 技 术 对 飞 灰 含 碳 量进 行有 效测量 。 燃煤 锅炉 飞灰含 碳 量 特性 受 到 如煤 种 、 运 行 参数 和锅 炉设 计 制作 安 装 等 因素 的影 响 , 关 系 较 为 复杂 。在软测 量建 模 时 , 由于锅 炉 已经建 成 运 行 , 其 设计 和 安 装 参 数 均 己确 定 , 因 此 可 以 只选 择煤 质特 性 参 数 和 锅 炉 运 行 工况 作 为 软 测 量 的 输入 。选择辅 助 变量 时 , 一般 可 采 用燃 煤 的收 到 基低 位发 热量 、 挥发 分 、 灰 分 和水 分 , 来 反映 煤 质 特性 ; 采用 锅炉 负荷 、 省煤 器 出 口氧量 、 各磨 煤 机 给煤 量 、 炉膛 与风 箱差 压 、 一 次 风 总风 压 、 各 层 二 次风压 、 燃 烧 器 摆 角 等 参 数 反 映 锅 炉 运 行 工 况 。 在具体 软测量 建模 时 , 各 文献 都 针对 各 自研 究 的 锅炉对 象 的实际情 况 , 进 行 机理 分 析 和辅 助 变量 选 择 。如文献 [ 7 9 ] 将 省煤器 出 口烟气 含氧量 , 一 次总风 压 , 各层 二 次风 压 , 各 层 给粉 机 转 速 , 收 到 基 低位 发热量 、 挥发 分 、 灰 分 和水 分 , 机 组 负荷 等 作为输入变量。文献[ 8 1 1 ] 选取 锅炉负荷、 炉膛 出 口氧 量均 值 、 各 磨 煤 机 给煤 量 、 收 到 基 的 4个 煤 质特性 参 数 、 一 次 风 总风 压 、 各 二 次 风 门开 度 值 以及 二次 风 总 风 压 与 炉 膛 差 压 测 点 的平 均 值 等参数作 为输入变量 。文献 [ 1 2 ] 考虑到 电厂实 际条 件 和计 算 速度 问题 , 略去 了对 飞 灰 含碳 量 影 响不 太大 的参数 , 只选 取 蒸 汽 温度 、 主蒸 汽 压力 、 排烟 温度 、 煤 粉 细度 、 收 到基 灰 分 、 收 到基 低 位 发 热 、 含 氧量作 为软测 量模 型输入 。 锅 炉的燃 烧过程 是 一 个 复杂 的 物 理 、 化学 过 程 , 影 响锅 炉 飞 灰 含 碳 量 诸 多 因素 具 有 耦 合 性 强 、 非线性 强 等特 征 。因此 锅 炉飞 灰 含 碳量 的软 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 第 1 期 程启 明 , 等 火 电厂锅炉飞灰含碳量测量技术发展与现状 测 量 , 难 以采 用 机 理 建模 , 比较 适 合 采 用 经 验 建 模 。神 经 网络 作 为 非 线 性 模 拟 的一 种 具 有 生 命 力 的方 法 , 已广 泛 应 用 于 软 测 量 建 模 过 程 。B P 网络是 目前应 用最 广 泛 的多 层前 向 网络 , 它 能 实 现 任何非 线性连 续 映 照 , 在 飞灰含 碳 量进 行 软 测 量建 模 时 , 大 都采 用 了 B P神 经 网络进 行 辨 识 建 模 。如文献[ 8 ] 以热态 实炉试验数 据 为训 练样 本 , 采用 B P神 经 网络结 构 , 并改 进 了算 法 , 建 立 了电厂锅 炉 各 运 行 参数 与 飞 灰 含碳 量 特 性 之 间 关 系 , 通过 试验验 证 了模 型 的有效性 。 由于 B P算 法存在 训练 时 间长 、 收敛 速 度慢 、 收敛 于局 部 极 小 点 等 缺 点 , 许 多 人 提 出 了多 种 B P网络 改进算 法 和优 化 算法 , 如 附加 运 量 法 、 自 适应学 习速率 、 L M 算 法 、 GA算 法 、 B F GS法等 , 一 些改进 措施 被用 于飞 灰含 碳 量 软测 量 。例 如 , 文献[ 7 ] 采 用 在 对 过 程 机 理 分 析 的 基 础 上 , 通 过 构造 B P神 经 网 络 和 采 用 L M 优 化 算 法 进 行 网 络 训练 , 来 建立 飞灰 含碳 量 的测 量 模 型 , 通 过 该 测量 模型 可 以进 行 电站 锅 炉 飞 灰 含 碳 量 的 实 时 测 量 , 同时 与锅 炉 燃 烧 优 化 软 件 系统 相 结 合 , 实 现 锅 炉 燃 烧 的优 化 控 制 ; 文 献 [ 1 0 ] 采 用 了基 于 B P神经 网络 结 合 遗 传 算 法 GA 的新 型软 测 量 模型 , 通 过 G A 训 练 B P神经 网 络权 值 的方 法 , 获 得 当前 最佳 的锅 炉燃 烧 调整 方 式 , 解 决 了锅 炉 变 T况下 运行参 数基 准值 的问题 。 R B F网络 在一 定程度 上解决 了 B P网络训练 时问长 和 存 在 局 部 极 值 的 问 题 , 具 有 收敛 速 度 快 , 全局 优 化 的特 点 。 目前 在 建模 中 应 用 较 广 。 文 献E 9 5 采用 B P网络 的 L M 算 法 、 B F GS算 法和 R B F网络 算法进 行 飞灰含 碳量 软测 量 建模 , 模 型 实 验结果 表 明 R B F网络 的训练精 度最 高 、 耗 时最 短 , I 一 M 算 法 次 之 , B F G S算 法 相 对 最 差 , 但 这 3 种算 法 在 训 练 速 度 和 精 度 上 均 优 于 B P 改 进 算法 。 支持 向量机 S VM 的方 法 对 样 本 数 据 的 依 赖 程度 和泛 化 能力 比 B P神经 网络 要好 , 训练 时 间较短 , 且在 给定 了初 始 参 数后 。 S VM 训 练 每次 都可以得到相近的结果, 而神经网络在相同给定 下 , 需 要 多 次 训 练 从 中选 择 合 适 的 模 型 。文 献 r 1 3 ] 采用 某 3 0 0 Mw 四角 切 圆 燃 烧 锅炉 滑 压 运 行 方式 下 的热 态 实炉 试验 数 据作 为训 练 样本 , 应 用 S VM 算法建立 了飞灰含碳量 的软测量模型 , 仿 真结 果表 明 S VM 与其 它建 模方 法相 比具 有泛 化能力好 , 计算速度快 、 适合于在线建模等优点 , 是锅 炉飞灰 含碳量 特性 建模 的有效 工具 。 最 小 二 乘 支 持 向 量 机 L S S V M 是 标 准 S VM 在 二次 损 失 函 数 下 的 形 式 , 把 模 型优 化 问 题转化 为线性 方 程组 的求 解 , 大 大提 高 了求解 速 度 。文献[ 1 4 ] 针对某 3 0 0 Mw 四角切 圆电厂锅 炉 的实 测工况数 据 , 采 用 I S S VM 方 法进 行 飞灰 含碳 量 软测 量 建 模 研 究 , 引入 了局 部 学 习 思想 , 采用 改 进 的 核 函 数 , 实 现 了模 型 参 数 的 自动 优 化 。仿真结 果 表 明 了局 部 I S S VM 软 测 量 建模 方法 的有 效性 和优越性 。 在选取 辅助 变量 时 , 一 般采 用 机 理分 析 的办 法 , 但 是 由于 对 象 机 理 的 复 杂 性 , 往 往 会 扩 大 辅 助变 量 的选 择范 围 , 使得 样 本 数据 过 于 庞 大 。因 此 , 已有人提 出 了飞灰 含 碳 量软 测量 的混 合建 模 方法。例 如 , 文献 [ 1 5 ] 采 用 将 主元 回归 分 析 P C A 与 神 经 网 络 结 合 的 混 合建 模 方法 进 行 含 碳 量在 线测 量 , 引 入 P C A 的 目的 是 滤 除 输 入 变 量之间的相关 因素 , 降低数据冗 余程度, 为后面 的工作 减少运 算量 , 节 省 硬件 和 时 间 。这 既保 留 了原始 变 量 的 特 征 信 息 , 又 简 化 了 神 经 网络 结 构 , 使 神经 网络 的优 点 得 以充 分 发挥 。实验 结果 表 明了混合 模型 与单 一 神 经 网络模 型相 比, 可 以 获得 较高 的测量 精度 , 这 种 建模 方 法 有其 现 实 意 义与 应用 价 值 。文 献 [ 1 】 ] 考 虑输 入 变量 之 间 的 线性 或非 线性 关 系 对模 型精 度 和泛 化 能 力 的影 响 , 结合 核 主元 分 析 KP C A 的非 线 性 特 征提 取 能力 和 S VM 对 输 入 维 数 不 敏感 、 函数 逼 近 能 力 强 的 优点 , 提 出 了 KP C A S VM 的飞 灰 含碳 量 软 测 量建模 方法 , 并对某 3 0 0 MW 四角切 圆锅炉 不 同] _ 况 下的 飞灰含 碳 量进 行 预测 , 仿 真 结果 验 证 了这种 建模方 法 的有效 性 和 优越 性 , 说 明其 具 有 良好 的推 广应 用前景 。 总之 , 飞 灰 含 碳 量 软 测 量 系统 的使 用 , 将 为 电站 锅炉 飞 灰 含 碳 量 的实 时 测 量 提 供 了 一 种 重 要 的手段 , 其具有 泛 化 能力 良好 、 运算 时 间 短 、 适 应 范 围广等 优点 , 具 有很 好 的推广应用 前景 。 3 结束 语 飞灰 含 碳 量 在线 监 测 是 火 电厂节 能 减 排 的 重要监 测手段 之 一 , 但 飞 灰 含碳 量 特性 受 到 如煤 种 、 运 行参数 和锅 炉设 计 制作 安 装 等 多种 因 素 的 影响 , 它 的快 速 、 精 确 测 量 比较 困难 。本 文 全 面 介绍 了当 前 常 用 的 多种 飞灰 含碳 量 测 量 技 术 的 发展 、 原理 与 特 点 , 但 每 种 测 量 方 法 均 存 在 一 些 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 4 锅 炉 技 术 第 4 2卷 缺陷 , 现 正逐 步被 近年 发展 起 来 的多 种 测量 方 法 的数据融 合技术 或 间接 软 测量 技 术所 取 代 , 文 中 也介绍了飞灰含碳量数据融合测量 方法 和软测 量方法 的 技术 特 点 。本 文 对 飞 灰 含 碳 量测 量方 法的选择 与研究 有一定 的参 考指导 价值 。 参考文献 [ 1 ]刘鸿 , 周克毅.锅炉飞灰测碳 仪的技术现状及 发展趋势[ J ] . 锅 炉技 术 , 2 0 0 4, 3 5 2 6 5 6 8 . [ 2 ]潘理黎 , 王佳莹, 杨玉峰 , 等.火 电厂飞灰含碳量在线 监测设 备现状[ J ] . 热力发电, 2 0 0 8 . 3 7 1 1 1 0 ~1 4 . 3 ] M a o h o n g F。 Ro b e r t C, Br o wn S.P r e c i s i o n a n d a c c ur a c y o f p h o t o a o u s t i c me a s u r e me n t s o f u n b u me d c a r b o r i n f l y a s h L J ] .F u e 1 . 2 0 0 1 , 8 0 1 1 1 5 ,t 5 1 5 5 4 . [ 4 ]吴戈 , 陆继东, 余亮 英, 等. 激光感生击 穿光谱技 术测量 飞灰 含碳量[ J ] . 热能动力工程 , 2 0 0 5 , 2 0 4 3 6 5 3 6 9 . [ 5 ]牛培峰, 化克, 张现平. 基于信息融合技术的锅炉 飞灰含碳 量 测控系统[ J ] . 仪器仪表学报 , 2 0 0 9 , 3 0 6 1 2 0 7 l 2 1 0 . [ 6 ]阎高伟, 谢刚 , 谢 克明, 等. 基于多传感器 融合技术 的飞灰 含 碳量测量[ J ] . 中国电机工程学报 , 2 0 0 6 , 2 6 7 3 5 3 9 . [ 7 ]李智, 蔡 九菊 , 郭宏. 基于神经 网络的电站锅炉飞灰含碳量软 测量系统 [ J ] . 节能技术 , 2 0 0 4 , 2 2 1 2 6 7 . [ 8 ]周吴 , 朱洪波, 曾庭华 , 等. 基于人工神经网络的大型 , 包厂锅 炉飞灰含碳量建模[ J ] . 中国 电机 工程学报 , 2 0 0 2 , 2 2 6 9 6 l O O . [ 9 ]王海群 , 张素贞 , 刘军. 人工神经 网络在燃煤锅 炉含碳 量测量 中的应用[ J ] . 锅炉技术 , 2 0 0 4 , 3 5 2 3 5 3 5 . [ 1 o ]陈敏生, 刘定平. 电站锅炉飞灰 含碳量 的优化控制[ J ] . 动力 工 程 , 2 0 0 5, 2 5 4 5 4 5 5 4 9 . [ 1 1 ]陈敏生 , 刘定成. 基于核主元分析 和支持 向量 机的电站锅炉 飞灰含碳量软 测 量建模 [ J ] . 华北 电力 大学学 报 , 2 0 0 6 , 3 3 1 1 72 7 5 . [ 1 2 ]方湘涛 , 叶念渝. 基于 B P神经网络 的电厂锅炉 飞灰 含碳量 预测[ J ] . 华中科技 大学学报 自然 科学版 , 2 0 0 3 , 3 1 1 2 7 5 7 7 . [ 1 3 ]王春林 , 周昊 , 周樟华 , 等.基于支持 向量机 的大型电厂锅炉 飞灰含碳量建模 I j ] .中国电机 工程学报 , 2 0 0 5 , 2 5 2 0 7 2 7 6 . [ 1 4 ]G u i we i Z h a n g ,L i n B a o .S o f t s e n s i n g mo d e l i n g o f t h e c a r b on c o nl e n t i n f l Y a s h b a s e d O 11 i n f o r ma t i o n f u s i o n f o r t h e r ma l p o w e r p l a n t [ C ] .P r o c e e d i n g s o f t h e I E E E I n t e r n a t io n a l Co n f e r e n c e o n M e c h a t r o n i c s a nd Aut o ma t i o n,Ch a n gc h u n, Ch i n a ,2 0 0 93 8 6 0 3 8 6 5 . [ 1 5 ]谭浩艺 , 陈绍炳, 周 自强.基 于 P C AB P神经 网络的锅炉 煤质的软测量[ J ] .能源技术 , 2 0 0 9 , 3 0 1 9 1 1 . Th e De v el o p me n t a n d St a t u s o n t h e M e a s ur e me n t Te ch n i q u e s o f Ca r b o n Co nt e nt o f F l y As h i n B oi l er o f Th er mal P o w er Pl a nt CHENG Qi rui n g , CHENG Yi n ma n, W ANG Mi n g me i , W ANG Yi n g f e i Col l e ge o f El e c t r i c Po we r a n d Au t o mat i o n En gi n e e r i n g,Sha n gha i Uni v e r s i t y o{El e c t r i c Powe r,Sh an g ha i 2 0 00 9 0。Chi na Ke y wor ds c a r bo n c o nt e nt of f l y a s h;t h e r ma l po we r p l a n t ; o nl i ne me a s ur e m e nt ; s o f t s e ns i n g;da t a f us i o n Ab s t r a ct Th e c a r bo n c o nt e n t o f f l y a s h i s a n i mpo r t a n t i n de x t ha t r e f l e c t s c o m b us t i o n e f f i c i e nc y o f c oa l f i r e d b o i l e r .t he ke y pr e m i s e t o i nc r e a s e b oi l e r e f f i c i e nc y i s t o me a s ur e c a r bo n c o nt e n t of f l y a s h e x a c t l y a n d r a p i dl y.I n t h i s p a pe r ,t h e wo r k pr i nc i p l e of t he c ur r e n t c o m mon me a s u r i ng me t h o ds of c a r b o n c o n t e n t i n f l y a s h a r e i nt r od uc e d, t he i r a d v a nt a g e s a n d d i s a dv a n t a g e s a r e a na l y z e d,a nd t he i r t y pi c a l p r o duc t s a r e g i v e n. The d a t a f us i o n me t h od s a nd t he s o f t m e a s ur e m e nt m e t ho ds o f c a r bo n c o n t e n t i n f l y a s h a r e a l s o d e s c r i be d i n de t a i l t h a t i s d e v e l o p e d i n r e c e nt y e a r s,a n d t h e i r t e c hn i c a l f e at ur e s a r e a n a l y z e d.Th i s p a p e r h a s a c e r t a i n r e f e r e nc e a n d gu i d i n g v a l u e t o t h e c h oi c e a nd s t u dy o f m e a s u r i ng me t ho ds o f c a r b on c on t e nt i n f l y a s h . 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m
展开阅读全文

资源标签

最新标签

长按识别或保存二维码,关注学链未来公众号

copyright@ 2019-2020“矿业文库”网

矿业文库合伙人QQ群 30735420