基于人工神经网络的燃煤烟气脱汞效率预测

发布时间：2017-10-29 20:23

  本文关键词：基于人工神经网络的燃煤烟气脱汞效率预测

  更多相关文章： 环境工程学 脱汞效率 田口试验方法 多层神经网络 极值寻优

【摘要】：针对燃煤烟气单质汞(Hg0)的脱除效率,采用神经网络遗传算法模拟寻优的方法获得最佳运行参数,并探讨多影响因子同时改变时脱汞效率的变化规律。利用田口试验方法设计试验,在固定床试验台架上考察负载量、煅烧温度、反应温度对脱汞效率的影响;采用64组试验数据对设计的多层神经网络进行训练、验证及测试,关联系数(R)在0.96以上,均方误差(Mean Squared Error,MSE)为0.007;对训练后的神经网络采用遗传算法进行多影响因子极值寻优。结果表明:采用硝酸锰浸渍催化剂的最优脱汞效率为95.1%;负载量为15%时,最佳脱汞效率、反应温度、煅烧温度分别为94.6%、141.8℃、445.2℃,进一步用试验验证了寻优结果的准确性。
【作者单位】： 河南理工大学机械与动力工程学院;
【关键词】： 环境工程学 脱汞效率 田口试验方法 多层神经网络 极值寻优
【基金】：国家自然科学基金项目(51306046) 煤燃烧国家重点实验室开放基金项目(FSKLCC1108) 河南省自然科学基金项目(12A470003) 动力工程及工程热物理河南省一级重点学科项目
【分类号】：X773
【正文快照】： 0引言我国燃煤汞排放已成为第一人为汞污染源,由于汞的挥发性、持久性、严重危害性和全球污染性,燃煤烟气中以汞为主的重金属污染控制显得尤为重要[1-2]。我国GB 13223—2011《火电厂大气污染物排放标准》要求,2015年1月1日起燃煤锅炉汞及其化合物的排放限度为0.03 mg/m3[3]。

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本文编号：1114542