基于焚烧运行参数的垃圾热值软测量模型

• 作者: 曾勇 沈凯 谢承利 陆继东
• 来源期刊: 燃烧科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 固体废弃物 在线监测 小脑神经网络模型 热值
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 81-85
• 页数: 5页
• 分类号: TK16
• 字数: 3906字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1006-8740.2007.01.017

摘要

在垃圾焚烧过程中,入炉垃圾热值的变化对燃烧的稳定性会产生很大的影响.针对在垃圾焚烧过程中垃圾热值难以在线测量的实际状况,采用基于小脑神经网络的垃圾热值预测模型,利用垃圾发电厂在线运行数据作为输入参数,实现垃圾热值的在线预测.研究表明,该软测量模型具有实时性好、能够预测垃圾热值整体变化趋势等优点.该模型初步应用于某垃圾发电厂,结果表明,其具有较好的实时性与准确度,在垃圾燃烧过程自动控制系统中具有较好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆继东	华中科技大学煤燃烧国家重点实验室	123	2010	24.0	35.0
2	沈凯	华中科技大学煤燃烧国家重点实验室	36	430	14.0	19.0
3	谢承利	华中科技大学煤燃烧国家重点实验室	18	337	13.0	18.0
4	曾勇	华中科技大学煤燃烧国家重点实验室	9	107	5.0	9.0