本文關鍵詞：基于遺傳算法優(yōu)化神經網絡的SCR催化劑失效預測

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【摘要】：該文使用神經網絡結合遺傳算法編制計算軟件來實現(xiàn)選擇性催化還原技(selective catalytic reduction,SCR)催化劑的失效預測功能,并在此基礎上制定催化劑清洗再生流程。以49份運行環(huán)境不同的SCR催化劑為研究對象,使用灰色關聯(lián)度分析法對原始數(shù)據(jù)進行預處理,最終確定以燃料鉀含量等7個變量作為網絡輸入,以催化劑的相對活性作為網絡輸出。在Matlab環(huán)境下編程,構建按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ柧毜亩鄬忧梆伨W絡(back propagation,BP)神經網絡。之后,針對BP神經網絡結構上的缺陷,進行基于遺傳算法優(yōu)化的神經網絡建模研究。結果表明,遺傳算法優(yōu)化后的BP網絡(back propagation ggenetic algorithm,GABP)預測精度和數(shù)據(jù)擬合能力均有所提高。最后,該文總結出一種較為完善的催化劑清洗再生流程。本軟件可有效指導工業(yè)應用中煤種、SCR催化劑以及催化劑中毒后的清洗再生技術路線的選型。
【作者單位】： 熱流科學與工程教育部重點實驗室(西安交通大學);
【關鍵詞】： SCR催化劑 失效 清洗再生 軟件 編制
【分類號】：TQ426;TP183
【正文快照】： (back propagation ggenetic algorithm,GABP)預測精度和數(shù)據(jù)擬合能力均有所提高。最后,該文總結出一種較為完善的催化劑清洗再生流程。本軟件可有效指導工業(yè)應用中煤種、SCR催化劑以及催化劑中毒后的清洗再生技術路線的選型。0引言目前,世界上應用廣泛且較為先進的NOx減排技

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本文編號：537031