基于BP神经网络的SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测

• 作者: 朱跃 杨碧源 王艳鹏 赵金笑 魏宏鸽
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 地球科学
• 关键词: 燃煤电厂 烟气脱硝 蜂窝状催化剂 SCR BP神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 节能与环保
• 页码范围: 127-131
• 页数: 5页
• 分类号: TM621|X511
• 字数: 2660字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.2016.10.127.05

摘要

选择性催化还原(SCR)法是目前炯气脱硝应用最广泛的技术之一,其脱硝效率与催化剂有紧密联系.在自制性能测试试验台上,以某商用蜂窝状催化剂为研究对象,选取空速、温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度5组参数进行脱硝性能测试,分析其对脱硝效率的影响.在实验数据的基础上,应用BP神经网络建立了预测模型,并与实验数据进行了对比分析.结果表明,当BP神经网络拓扑结构为5×7×1时,训练结果较好,利用其进行脱硝性能预测时,绝对误差绝对值的平均值为8％,相对误差绝对值的平均值为11％,证明BP神经网络拟合效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱跃		99	611	12.0	20.0
2	魏宏鸽		21	173	7.0	12.0
3	王艳鹏		3	25	2.0	3.0
4	杨碧源		2	8	2.0	2.0
5	赵金笑		1	6	1.0	1.0