基于RBFNN的焦化烟气脱硫脱硝过程建模

• 作者: 刘松清 吴小平 李亚宁 王学雷 黎景平
• 来源期刊: 燃料与化工
• 学科: 工学
• 关键词: 焦化 脱硫脱硝 K-均值聚类 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 煤气净化与化学产品加工
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TP27
• 字数: 3433字
• 语种: 中文

摘要

基于某焦化公司烟气脱硫脱硝一体化装置的运行数据,研究此过程的静态建模方法.依据工艺原理及相应数据预处理方法构建数据集,通过K-均值聚类算法实现对过程工况的划分与样本集的约简,利用神经网络对脱硫与脱硝过程的每一工况分别进行静态建模,仿真结果表明此方法及相应神经网络模型有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王学雷	中国科学院自动化研究所	95	2226	26.0	44.0
2	李亚宁	中国科学院自动化研究所	82	4	1.0	2.0
3	吴小平		2	4	1.0	2.0
4	刘松清		1	0	0.0	0.0