基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
飞灰含碳量是反映燃煤锅炉机组燃烧效率的重要技术指标和运行经济指标,同时也影响锅炉的安全运行.超临界对冲火焰锅炉由于掺烧劣质煤,经常出现飞灰含碳量偏高的现象.本文以660MW超临界对冲火焰锅炉为研究对象,将影响飞灰含碳量的负荷、煤粉细度等十个运行参数作为输入量,应用BP神经网络的非线性动力学特性和自学习能力,建立了飞灰含碳量预测模型.经网络预测,与实际值的误差小于5.48%.在预测模型的基础上,对飞灰含碳量影响因素进行单因素影响规律分析.预测和分析结果表明,本模型方法能有效提取各参数对飞灰含碳量的影响规律,可用于锅炉飞灰含碳量的分析、预测和优化调节.
推荐文章
基于BP神经网络的电厂锅炉飞灰含碳量预测
电厂锅炉
飞灰含碳量
BP神经网络
基于改良BP神经网络的生物质锅炉飞灰含碳量预测模型研究
生物质锅炉
飞灰含碳量
BP神经网络
主成分分析
Garson算法
2070 t/h超临界对冲火焰锅炉飞灰含碳量偏高原因分析
对冲火焰锅炉
飞灰含碳量
锅炉试验
运行优化
基于PSO-BP神经网络的飞灰含碳量测量方法
粒子群算法
神经网络
飞灰含碳量
预测模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于BP神经网络的超临界对冲火焰锅炉飞灰含碳量预测分析
来源期刊 锅炉制造 学科 工学
关键词 飞灰含碳量 BP神经网络 单因素分析 对冲火焰锅炉
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 锅炉技术
研究方向 页码范围 1-9,30
页数 10页 分类号 TK229.6
字数 7085字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 鄢晓忠 长沙理工大学能源与动力工程学院 64 492 10.0 19.0
2 叶兆青 长沙理工大学能源与动力工程学院 5 29 3.0 5.0
3 卢坤杰 2 7 2.0 2.0
4 林光营 2 7 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (56)
共引文献  (63)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (22)
二级引证文献  (6)
2000(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2001(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2002(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2003(9)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(8)
2004(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2005(12)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(11)
2006(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2009(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2019(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2020(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
飞灰含碳量
BP神经网络
单因素分析
对冲火焰锅炉
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
锅炉制造
双月刊
1674-1005
23-1249/TK
大16开
哈尔滨市香坊区三大动力路309号
1979
chi
出版文献量(篇)
2795
总下载数(次)
4
总被引数(次)
6438
论文1v1指导