船舶SCR系统瞬态特性建模及分析研究
发布时间:2023-04-02 23:42
随着国际和国内限制船舶氮氧化物(NOx)排放的法规日趋严格,选择性催化还原(SCR)技术可有效降低船舶NOx排放。在排放控制区,如沿海地区,尤其是港口,发动机通常处于瞬态工况,准确建立SCR系统的瞬态模型,有助于提高基于模型的尿素喷射控制策略精度。本文针对SCR系统瞬态特性进行了建模及分析,主要工作如下:1)针对SCR系统瞬态工况边界条件,建立并分析尿素分解、混合过程的三维仿真模型。仿真结果表明,本文研究的SCR台架系统,瞬态工况下的尿素沉积特性及还原剂的混合特性不影响SCR系统的催化反应进程。2)设计SCR系统瞬态工况实验,训练并测试了基于boost的一维SCR传热及催化反应模型。在瞬态工况下,SCR换热模型能够准确反映SCR系统的换热特性,但是SCR催化反应模型输出误差较大。3)基于BP神经网络建立SCR催化反应模型,并逐步通过优化神经网络结构提升模型的输出性能,验证了单隐层网络模型能够重构传统SCR模型。此外,相比于单隐层网络模型,双隐层网络模型结构能大幅度提升NOx及NH3的输出性能。4)从数据及模型特征的角度综合分析SCR模型特性,建立基于模型输出误差上...
【文章页数】:97 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 NOx排放控制技术
1.3 SCR技术研究及进展
1.3.1 尿素沉积、混合特性研究
1.3.2 尿素喷射控制策略研究
1.3.3 SCR预测模型研究
1.4 本文主要内容
第2章 尿素分解、混合过程三维仿真研究
2.1 计算模型
2.1.1 尿素分解模型
2.1.2 物质输运模型
2.1.3 喷雾模型
2.1.4 液膜模型
2.2 尿素喷射、分解三维仿真模型建立
2.2.1 实验台架
2.2.2 网格模型
2.2.3 仿真边界条件
2.3 计算结果及分析
2.3.1 管道内表面尿素沉积分析
2.3.2 还原剂、速度分布分析
2.4 本章小结
第3章 基于Boost的SCR模型
3.1 SCR系统建模流程
3.2 SCR系统换热模型
3.2.1 催化剂换热模型
3.2.2 管道壁面换热模型
3.3 SCR系统催化反应模型
3.3.1 ER催化反应机理
3.3.2 SCR催化反应动力学模型
3.4 SCR模型及结果分析
3.4.1 一维SCR模型建立及实验数据准备
3.4.2 SCR系统换热模型分析
3.4.3 SCR系统催化反应模型分析
3.5 误差分析
3.6 本章小结
第4章 基于BP神经网络的SCR模型
4.1 BP神经网络原理
4.1.1 BP神经网络模型
4.1.2 BP网络学习算法
4.1.3 BP神经网络实现基础
4.2 SCR模型的神经网络建模及结果分析
4.2.1 模型结构设定
4.2.2 数据预处理及模型初始化
4.2.3 SCR系统的单隐层网络模型训练
4.2.4 SCR系统的双隐层网络模型训练
4.3 误差分析
4.4 本章小结
第5章 SCR瞬态模型综合分析
5.1 SCR模型输出结果的一致性指标评估
5.2 神经网络模型与传统SCR模型的对比及分析
5.3 神经网络模型在控制策略中的作用
5.4 本章小结
结论与展望
1.全文总结
2.全文展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
附录A
附录B
本文编号:3780200
【文章页数】:97 页
【学位级别】:硕士
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摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 NOx排放控制技术
1.3 SCR技术研究及进展
1.3.1 尿素沉积、混合特性研究
1.3.2 尿素喷射控制策略研究
1.3.3 SCR预测模型研究
1.4 本文主要内容
第2章 尿素分解、混合过程三维仿真研究
2.1 计算模型
2.1.1 尿素分解模型
2.1.2 物质输运模型
2.1.3 喷雾模型
2.1.4 液膜模型
2.2 尿素喷射、分解三维仿真模型建立
2.2.1 实验台架
2.2.2 网格模型
2.2.3 仿真边界条件
2.3 计算结果及分析
2.3.1 管道内表面尿素沉积分析
2.3.2 还原剂、速度分布分析
2.4 本章小结
第3章 基于Boost的SCR模型
3.1 SCR系统建模流程
3.2 SCR系统换热模型
3.2.1 催化剂换热模型
3.2.2 管道壁面换热模型
3.3 SCR系统催化反应模型
3.3.1 ER催化反应机理
3.3.2 SCR催化反应动力学模型
3.4 SCR模型及结果分析
3.4.1 一维SCR模型建立及实验数据准备
3.4.2 SCR系统换热模型分析
3.4.3 SCR系统催化反应模型分析
3.5 误差分析
3.6 本章小结
第4章 基于BP神经网络的SCR模型
4.1 BP神经网络原理
4.1.1 BP神经网络模型
4.1.2 BP网络学习算法
4.1.3 BP神经网络实现基础
4.2 SCR模型的神经网络建模及结果分析
4.2.1 模型结构设定
4.2.2 数据预处理及模型初始化
4.2.3 SCR系统的单隐层网络模型训练
4.2.4 SCR系统的双隐层网络模型训练
4.3 误差分析
4.4 本章小结
第5章 SCR瞬态模型综合分析
5.1 SCR模型输出结果的一致性指标评估
5.2 神经网络模型与传统SCR模型的对比及分析
5.3 神经网络模型在控制策略中的作用
5.4 本章小结
结论与展望
1.全文总结
2.全文展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
附录A
附录B
本文编号:3780200
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