基于BP神经网络的SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测

发布时间：2017-07-26 12:20

  本文关键词：基于BP神经网络的SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测

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【摘要】：选择性催化还原(SCR)法是目前烟气脱硝应用最广泛的技术之一,其脱硝效率与催化剂有紧密联系。在自制性能测试试验台上,以某商用蜂窝状催化剂为研究对象,选取空速、温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度5组参数进行脱硝性能测试,分析其对脱硝效率的影响。在实验数据的基础上,应用BP神经网络建立了预测模型,并与实验数据进行了对比分析。结果表明,当BP神经网络拓扑结构为5×7×1时,训练结果较好,利用其进行脱硝性能预测时,绝对误差绝对值的平均值为8%,相对误差绝对值的平均值为11%,证明BP神经网络拟合效果较好。
【作者单位】： 华电电力科学研究院;
【关键词】： 燃煤电厂 烟气脱硝 蜂窝状催化剂 SCR BP神经网络 预测模型
【分类号】：O643.36;TP183
【正文快照】： 0引言蜂窝型催化剂在目前SCR法烟气脱硝工程应用中占据了重要地位。其具有诸多优点,如比表面积大,压降低,抗飞灰及堵塞能力强,较高的热稳定性和化学稳定性,安装位置灵活等[1]。由于整体式催化剂壁厚、氨气(NH3)扩散率、NO扩散率、基元反应、NH3与烟气的混合均匀度、副反应等因

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本文编号：576368