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BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型在SCR脫硝系統(tǒng)中應用的研究

發(fā)布時間:2017-10-09 23:30

  本文關鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型在SCR脫硝系統(tǒng)中應用的研究


  更多相關文章: SCR脫硝 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 預測模型


【摘要】:隨著近年國內(nèi)環(huán)境形勢越來越嚴峻,國家已將火力發(fā)電廠機組氮氧化物的排放量已規(guī)劃為嚴格監(jiān)管控制對象,為響應國家"節(jié)能減排"政策號召,進一步改善電廠地區(qū)環(huán)境質(zhì)量,各大電廠均進行煙氣脫硝改造。脫硝方式分為兩大類SCR法(選擇性催化還原法)和SNCR法(非選擇性催化還原法)。本文將根據(jù)選擇性催化還原法脫硝反應原理,分析影響脫硝效率的主要因素,并建立相應的數(shù)學模型,分析導流格柵、導流板、噴氨格柵、氨氣空氣混合器等設備在脫硝反應中的作用;設計對噴氨量預測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,提高煙氣脫硝效率,減少氨氣逃逸對大氣環(huán)境的二次污染。本論文以某660MW超超臨界燃煤鍋爐機組為研究對象,從不同角度分析影響脫硝效率的因素建立脫硝反應器內(nèi)影響反應效率的數(shù)學模型,在SCR脫硝系統(tǒng)中引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型進行噴氨量控制,合理控制氮氧化物的排放量和氨逃逸量,減少脫硝系統(tǒng)運行成本。對SCR脫硝過程中噴氨量的控制技術研究,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立預測模型,以氣體流速、入口氮氧化合物含量、煙氣溫度、氧含量與脫硝效率為輸入量,以出口氮氧化合物含量輸出量,實現(xiàn)噴氨量的預測控制。試驗結果表明,在變工況下煙氣溫度波動時,此方案與傳統(tǒng)PID控制方式相比較,預測精度較高,能夠準確的控制噴氨量,減少了脫硝系統(tǒng)出口的排放量和氨氣逃逸量,具有很好的變工況適應能力,可以節(jié)約選擇性催化還原法脫硝系統(tǒng)生產(chǎn)運行成本。目前本論文研究處于理論應用研究階段,并對設計模型進行了軟件仿真,為下一步投入到實際應用中做準備工作。
【關鍵詞】:SCR脫硝 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 預測模型
【學位授予單位】:東北大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:X773;TP183
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 緒論10-18
  • 1.1 研究的背景和意義10-12
  • 1.1.1 氮氧化合物對空氣的影響10
  • 1.1.2 氮氧化合物在燃燒過程中產(chǎn)生的機理10-12
  • 1.1.3 氮氧化合物排放量的控制12
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
  • 1.3 本文的研究內(nèi)容及目的16-18
  • 第2章 SCR脫硝技術的原理及工藝18-30
  • 2.1 SCR脫硝的原理18-19
  • 2.2 選擇性催化還原法脫硝系統(tǒng)的組成19-25
  • 2.2.1 還原劑儲備與供應系統(tǒng)19-21
  • 2.2.2 煙氣/氨混合系統(tǒng)21-22
  • 2.2.3 煙道系統(tǒng)22-23
  • 2.2.4 反應器/催化劑系統(tǒng)23-25
  • 2.3 SCR脫硝技術工藝流程25-28
  • 2.3.1 還原劑儲存和制備系統(tǒng)工藝流程26-27
  • 2.3.2 SCR脫硝系統(tǒng)工藝流程27-28
  • 2.4 本章小結28-30
  • 第3章 影響SCR脫硝效率的因素分析及數(shù)學模型的建立30-38
  • 3.1 影響選擇性催化還原法(SCR)脫硝效率的主要因素30-33
  • 3.1.1 催化劑對脫硝效率的影響30-31
  • 3.1.2 催化反應溫度對脫硝效率的影響31-32
  • 3.1.3 反應器內(nèi)氣體流速對脫硝效率的影響32
  • 3.1.4 NH3/NOX摩爾比對脫硝效率的影響32-33
  • 3.2 SCR脫硝系統(tǒng)數(shù)學模型的建立33-35
  • 3.2.1 催化劑及溫度33
  • 3.2.2 還原劑(氨氣)與氮氧化合物的摩爾比33-34
  • 3.2.3 SO2的轉(zhuǎn)化率34
  • 3.2.4 脫硝效率34
  • 3.2.5 氨逃逸率34
  • 3.2.6 氣體流速34-35
  • 3.2.7 稀釋風風量35
  • 3.2.8 煙氣流量35
  • 3.3 本章小結35-38
  • 第4章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法38-50
  • 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡38
  • 4.2 基本BP算法38-44
  • 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法描述39-40
  • 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法分析40-42
  • 4.2.3 基本BP算法的改進42
  • 4.2.4 網(wǎng)絡的訓練及訓練參數(shù)的選取42-44
  • 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測方法的Matlab實現(xiàn)44-47
  • 4.3.1 Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱中相關函數(shù)介紹44-46
  • 4.3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測方法的Matlab實現(xiàn)步驟46-47
  • 4.4 本章小結47-50
  • 第5章 BP預測模型在SCR脫硝系統(tǒng)中應用研究50-70
  • 5.1 SCR脫硝系統(tǒng)中常用的噴氨控制方式50-53
  • 5.1.1 固定摩爾比控制方式50-51
  • 5.1.2 固定出口氮氧化物含量控制方式51
  • 5.1.3 傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)噴氨量控制擾動試驗51-53
  • 5.2 設計思路53-55
  • 5.3 SCR小型試驗55-60
  • 5.3.1 試驗裝置的組成55
  • 5.3.2 催化劑的選型55-56
  • 5.3.3 SCR反應區(qū)測量儀器的選型56-58
  • 5.3.4 控制系統(tǒng)的選型58-59
  • 5.3.5 試驗過程59-60
  • 5.4 數(shù)據(jù)采集與處理60-64
  • 5.4.1 實驗數(shù)據(jù)61-63
  • 5.4.2 實驗數(shù)據(jù)的預處理63-64
  • 5.5 Matlab模型仿真及結果分析64-68
  • 5.6 本章小結68-70
  • 第6章 結論與展望70-72
  • 參考文獻72-75
  • 致謝75

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本文編號:1003083

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