锅炉燃烧优化中NO_x预测模型研究进展

发布时间：2018-01-27 13:52

  本文关键词： NOx预测 灰箱模型 神经网络 支持向量机 软测量　出处：《燃烧科学与技术》2016年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：锅炉氮氧化物预测模型,是通过燃烧优化降低NO_x排放的基础,且可用于污染物在线监测,具有极大的环境及经济意义,国内外研究者对此做了大量研究.本文结合燃烧NO_x生成预测模型的研究情况,对模型进行归类,从各类模型的变量选取、参数确定方法、模型改进及预测效果几方面综述了NO_x预测模型的研究进展.并结合实际应用中存在的不足,对今后研究和应用进行了展望.
[Abstract]:The nitrogen oxide prediction model of boiler is the basis of reducing NO_x emission through combustion optimization, and can be used for on-line monitoring of pollutants, which has great environmental and economic significance. Researchers at home and abroad have done a lot of research. Combined with the research of combustion NO_x generation prediction model, this paper classifies the model, selects the variables from all kinds of models, and determines the parameters. The research progress of NO_x prediction model is reviewed in several aspects of model improvement and prediction effect, and the future research and application are prospected in view of the shortcomings in practical application.
【作者单位】： 清华大学热科学与动力工程教育部重点实验室;北京市环境保护科学研究院;国家城市环境污染控制工程技术中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51206095) 北京市科技计划资助项目(D14110900110000)
【分类号】：TK227.1
【正文快照】： 燃烧过程中产生的NOx是大气污染物的重要来源之一,严重影响空气质量和人体健康[1-2].为应对严峻的环境污染问题,各国都在不断收紧NOx排放限值.2014年我国发布的《锅炉大气污染物排放标准》中重点地区执行NOx排放限值为200,mg/m3(燃煤、燃油锅炉)和150,mg/m3(燃气锅炉)[3],部分，

本文编号：1468621