本文關(guān)鍵詞：基于多參數(shù)的氨法煙氣脫硫效率預(yù)測方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《東北電力大學(xué)》 2013年

基于多參數(shù)的氨法煙氣脫硫效率預(yù)測方法研究

陳重  

【摘要】：伴隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和生活水平的提高，能源的需求量日益增長，化石燃料燃燒所釋放的so2對環(huán)境的影響也日趨嚴(yán)重。煙氣脫硫就成為解決我國當(dāng)下空氣污染與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間矛盾的重要方法之一。因此，選擇一套技術(shù)先進(jìn)、牛.產(chǎn)適用、經(jīng)濟(jì)合理且效率高并利于經(jīng)濟(jì)循環(huán)發(fā)展和資源循環(huán)利用的煙氣脫硫工藝至關(guān)重要。氨法煙氣脫硫技術(shù)因其脫硫高效、兼顧脫氮和副產(chǎn)品為高價(jià)值硫酸銨化肥等優(yōu)點(diǎn)，在化工領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，也越來越受到能源與電力企業(yè)的青睞。 本課題針對氨法煙氣脫硫技術(shù)工藝的研究問題，利用氨法脫硫系統(tǒng)中煙氣量、氨濃度、液氣比、噴淋漿液密度、吸收液濃度、進(jìn)口煙氣溫度、耗氨量、循環(huán)泵流量、及噴淋液pH值、預(yù)洗滌塔pH值、濃縮槽pH值等主要運(yùn)行參數(shù)為輸入變量，脫硫效率為輸出量，做如下工作：（1)分別建立了偏最小二乘回歸模型(PLS),粒子群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(PSO-BP)、模擬退火優(yōu)化的支持向量機(jī)模型（SA-SVM)以及遺傳優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測模型(GALS-SVM)。（2)再分別選取國內(nèi)某電廠的20組實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)對上述模型進(jìn)行校驗(yàn)，檢測其預(yù)測精度。（3)對其中的GALS-SVM模型另選一組數(shù)據(jù)，連續(xù)改變其中某一個(gè)參數(shù)，進(jìn)行多次預(yù)測，觀察此參數(shù)與脫硫效率間的關(guān)系。重新選取訓(xùn)練樣本，（4)用上述四種人工智能計(jì)算模型分別對脫硫效率進(jìn)行預(yù)測，比較它們的預(yù)測精度。結(jié)果表明：（1)以上四種人工智能技術(shù)模型均能對氨法煙氣脫硫效率進(jìn)行較高精度的預(yù)測，且預(yù)測精度沒有明顯的差異。（2)GALS-SVM模型能夠應(yīng)用于氨法煙氣脫硫技術(shù)工藝的研究。 綜上所述，人工智能技術(shù)模型可以應(yīng)用在氨法煙氣脫硫技術(shù)工藝的研究上，為氨法煙氣脫硫技術(shù)工藝研究和運(yùn)行參數(shù)優(yōu)化提供參考。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：X701.3
【目錄】：

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7 韓文雅;濕式脫硫噴淋塔內(nèi)部流場的數(shù)值模擬[D];燕山大學(xué);2011年

8 宋婷;NH_4HCO_3溶液脫除燃煤煙氣中SO_2的研究[D];沈陽師范大學(xué);2012年

9 費(fèi)洪佳;高溫煤氣中硫化氫的脫除研究[D];寧波大學(xué);2012年

10 呂永坤;山東明水大化集團(tuán)熱電公司氨法脫硫技術(shù)的研究應(yīng)用[D];山東大學(xué);2011年

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