基于神经网络的海水脱硫系统脱硫效率模型

• 作者: 周长城 尹贺贺 沈凯 沈翔
• 来源期刊: 环境科学与技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经网络 海水脱硫 脱硫效率预测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 153-157
• 页数: 5页
• 分类号: X701.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6504.2017.05.026

摘要

针对海水脱硫运行优化和环保监测的需求,运用BP神经网络建立了海水脱硫吸收塔脱硫效率模型,模型以烟气量、入口SO2、海水量、海水温度、海水升压泵电流为输入变量,脱硫效率为输出变量,运用这模型对某320 MW机组海水烟气脱硫装置脱硫效率进行预测.结果表明:模型的预测值与实际值基本一致,相对误差范围在-0.5％～0.5％范围之内,并运用该模型对20组测试样本进行仿真输出,所得误差最大为0.451％,误差在工程允许范围内,具有较好的预测精度,说明BP神经网络用于海水脱硫效率预测是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈凯		40	199	8.0	12.0
2	周长城		19	127	6.0	11.0
3	沈翔		4	3	1.0	1.0
4	尹贺贺		3	6	1.0	2.0