燃煤锅炉低氮氧化物燃烧特性的神经网络预报

• 作者: 周昊 岑可法 池作和 王正华 茅建波 蒋啸
• 来源期刊: 环境科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 锅炉 NOx 飞灰含碳量 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 页码范围: 18-22
• 页数: 5页
• 分类号: X701.7
• 字数: 3630字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0250-3301.2002.02.004

摘要

大型燃煤电站锅炉的低NOx燃烧技术日益受到关注,但NOx的排放特性复杂,受煤种、锅炉设计结构和操作参数等多种因素影响.在对某台600MW四角切圆燃煤电站锅炉的NOx排放特性和飞灰含碳量特性进行多工况热态测试的基础上,应用人工神经网络的非线性动力学特性及自学习特性,建立了大型四角切圆燃烧锅炉NOx排放特性和燃烧经济性的神经网络模型,并对此模型进行了校验.结果表明,该模型能根据燃煤特性及各种操作参数准确预报锅炉在不同工况下的NOx排放和飞灰含碳量特性,可为大型电站锅炉通过燃烧调整降低NOx排放和提高锅炉燃烧效率提供有效手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周昊	浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室	139	1532	21.0	34.0
2	蒋啸	浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室	38	541	13.0	22.0
3	池作和	浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室	59	712	16.0	24.0
4	王正华	浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室	8	163	7.0	8.0
5	茅建波	浙江大学热能工程研究所能源清洁利用和环境工程教育部重点实验室	1	65	1.0	1.0