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基于深度卷积神经网络和支持向量机的NO_(x)浓度预测 被引量:24
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作者 余印振 韩哲哲 许传龙 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期238-247,共10页
NO_(x)浓度的准确预测对于燃烧优化控制至关重要,有利于提高能源利用效率和减少环境污染。提出了一种基于深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)的NO_(x)浓度预测方法。该... NO_(x)浓度的准确预测对于燃烧优化控制至关重要,有利于提高能源利用效率和减少环境污染。提出了一种基于深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)的NO_(x)浓度预测方法。该方法首先利用DCNN对火焰图像的深层特征进行提取,然后采用支持向量机对所提取到的深层特征进行分析,从而实现NO_(x)浓度预测。通过采集4.2MW重油燃烧锅炉不同燃烧工况下的火焰图像与NO_(x)浓度,对所提出的预测方法的有效性进行测试。试验结果表明,在不同燃烧工况下,DCNN-SVM的均方根误差为1.58mg/m^(3),低于基于静态物理特征的预测模型(7.96mg/m^(3))。表明DCNN-SVM具有较高的预测精度,不仅克服了静态物理特征表达能力的不足,而且摆脱了繁琐的特征设计过程。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 支持向量机 NO_(x)浓度 火焰图像
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燃煤发电厂高温高尘烟气流速静电测量技术研究 被引量:4
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作者 李舒 余印振 +1 位作者 李健 许传龙 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期358-363,共6页
高温烟气流速(流量)是实现燃煤电厂选择性催化还原脱硝(SCR)过程优化控制的关键参数之一,提高烟气流量测量的准确性对于提高SCR系统脱硝系统效率和控制NOX排放浓度具有重要意义。针对燃煤电厂烟气管道管径大、截面速度分布不均匀、含尘... 高温烟气流速(流量)是实现燃煤电厂选择性催化还原脱硝(SCR)过程优化控制的关键参数之一,提高烟气流量测量的准确性对于提高SCR系统脱硝系统效率和控制NOX排放浓度具有重要意义。针对燃煤电厂烟气管道管径大、截面速度分布不均匀、含尘量高等特点,利用烟道内飞灰颗粒起电,开展了基于静电原理的SCR区高温高尘烟气流速测量方法研究。开发了接触式棒状静电互相关高温烟气流速测量系统,在实验室输送带装置上进行了性能实验评价研究,并对某330 MW燃煤机组锅炉脱硝系统入口烟气流量进行了现场测试。试验结果表明在3.1 m/s^43.6 m/s速度范围内,速度相对误差优于4.8%,重复性误差小于4.1%,验证了静电法烟气流量测量方法的可行性和准确性,并适用于高温高尘烟气恶劣现场环境,为开发新型可靠的高温烟气流速在线测量系统提供了技术基础。 展开更多
关键词 燃煤发电厂 烟气速度 颗粒静电 相关法 选择性催化还原脱硝系统
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