基于人工智能的污染与能耗协同在线智能评估方法研究
发布时间：2022-08-11 16:06
环境污染与资源能耗不堪重负是目前制约我国国民经济发展的主要瓶颈,而污染排放与系统综合能效的协同耦合作用机理及其协同评价方法是突破我国环境污染与资源能耗不堪重负瓶颈的有效途径。基于这一重大社会需求和工程背景,本文基于ASPEN PLUS机理建模仿真和基于支持向量机在线样本数据的智能深度自学习建模,构建了脱硫系统污染排放和系统综合能效指标智能在线软预测模型,研究构建了煤种品质参数-锅炉负荷参数-过程调控参数-SO2污染排放—系统综合能效协同耦合关联理论,诠释了其协同耦合作用机制。以此构建了脱硫系统污染排放和系统综合能效指标智能在线实时软预测方法,污染排放与系统综合能效的协同评价方法,为建立我国高能耗装备的污染排放与系统综合能效的协同评价标准奠定理论基础。主要研究成果如下:1、基于ASPEN PLUS机理建模仿真和支持向量机在线样本数据的智能深度自学习建模,构建了脱硫系统污染排放和系统综合能效指标智能实时在线软预测模型,实现了基于脱硫系统中央控制系统的煤种品质参数、锅炉负荷参数和关键过程调控参数在线运行数据,准确预测SO2污染排放与系统综合能效指标,预测值与实时监测值的对比分析结果表明:其最...
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 石灰石-石膏湿法脱硫系统工艺概述
1.2.1 脱硫工艺流程及原理介绍
1.2.2 关键影响参数分析
1.2.3 工艺优化技术研究现状
1.3 石灰石-石膏湿法脱硫系统能耗概述
1.3.1 脱硫系统耗能设备
1.3.2 脱硫系统能耗计算
1.3.3 能效评估研究现状
1.4 本文研究内容及意义
第二章 基于ASPEN PLUS的脱硫机理模拟及分析
2.1 ASPEN PLUS介绍及模型搭建
2.1.1 ASPEN PLUS介绍及脱硫应用现状
2.1.2 石灰石-石膏湿法脱硫吸收模型的搭建
2.1.3 ASPEN PLUS脱硫吸收模型计算及验证
2.2 关键调控参数对出口二氧化硫排放及脱硫效率的影响
2.2.1 入口烟气流量对出口SO_2排放浓度及脱硫效率的影响
2.2.2 入口SO_2浓度对出口SO_2排放浓度及脱硫效率的影响
2.2.3 液气比对出口SO_2排放浓度及脱硫效率的影响
2.2.4 钙硫比对出口SO_2排放浓度及脱硫效率的影响
2.3 ASPEN PLUS脱硫吸收模型对火电厂脱硫机组的模拟验证研究
2.3.1 火电厂脱硫机组预测模型的建立
2.3.2 火电机组关键调控参数对出口二氧化硫浓度及脱硫效率的影响
2.4 小结
第三章 基于支持向量机的关键参数与关联理论研究
3.1 引言
3.2 支持向量机回归方法
3.2.1 支持向量机回归基本理论
3.2.2 支持向量机线性回归的简单算法
3.2.3 支持向量机非线性回归的核函数算法
3.3 基于支持向量机的脱硫塔二氧化硫排放预测模型
3.3.1 训练样本参数的选取
3.3.2 预测模型的建立与可靠性测试
3.4 关键调控参数对出口二氧化硫排放及脱硫效率的影响
3.4.1 入口烟气流量对出口SO_2浓度及脱硫效率的影响
3.4.2 入口SO_2浓度对出口SO_2浓度及脱硫效率的影响
3.4.3 氧含量对出口SO_2浓度及脱硫效率的影响
3.4.4 浆液密度对出口SO_2浓度及脱硫效率的影响
3.4.5 浆液PH值对出口SO_2浓度及脱硫效率的影响
3.5 基于支持向量机的关键调控参数协调耦合机制研究
3.5.1 入口烟气流量与工艺可调参数耦合关系
3.5.2 入口SO_2浓度与工艺可控参数耦合关系
3.6 本章小结
第四章 基于支持向量机的污染排放与能效协同机制及评价
4.1 引言
4.2 脱硫系统总能耗预测模型及能效指标的建立
4.2.1 总能耗模型的建立及可靠性分析
4.2.2 综合能效指标的建立
4.3 关键调控参数-污染排放-系统能耗的协同耦合规律
4.3.1 烟气氧含量-污染排放-系统能耗的协同规律
4.3.2 浆液密度-污染排放-系统能耗的协同规律
4.3.3 浆液流量-污染排放-系统能耗的协同规律
4.4 小结
第五章 结论
5.1 研究工作总结
5.2 主要创新点
5.3 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国大气污染治理:进展·挑战·路径[J]. 王韵杰,张少君,郝吉明. 环境科学研究. 2019(10)
[2]Aspen Plus模拟软件在化工中的应用[J]. 姚卫国,郑瑞朋,胡凯瑞,高鹏飞,郑刚,刘勇营. 浙江化工. 2019(08)
[3]脱硫浆液品质对脱硫效果的影响因素研究[J]. 薛龙,胡颖丽. 山西冶金. 2019(02)
[4]湿法烟气脱硫塔内传递与化学反应过程CFD模拟[J]. 曲江源,齐娜娜,关彦军,滕阳,徐文青,朱廷钰,张锴. 化工学报. 2019(06)
[5]烟气脱硫技术现状及展望[J]. 金平,王昊辰,李磊,李欣,韩天竹. 当代化工. 2019(01)
[6]支持向量机理论及应用[J]. 马旭霞. 科学技术创新. 2019(02)
[7]基于Aspen Plus的燃煤电厂烟气污染控制单元模拟[J]. 于荆鑫,王菁,杨凤玲,郝艳红,程芳琴. 过程工程学报. 2019(02)
[8]国务院印发《打赢蓝天保卫战三年行动计划》[J]. 中国环境监察. 2018(07)
[9]石灰石湿法脱硫的发展现状综述[J]. 汪茜. 化工管理. 2018(20)
[10]石灰石-石膏湿法烟气脱硫设施常见故障及影响脱硫效率因素分析[J]. 吕新锋. 电力科技与环保. 2018(02)
博士论文
[1]大型石灰石—石膏湿法烟气脱硫系统可靠性研究[D]. 徐锐.华中科技大学 2011
[2]燃煤烟气脱硫脱氮一体化工艺及技术研究[D]. 杨柳.东南大学 2006
硕士论文
[1]基于气液传质强化的湿法烟气脱硫技术研究[D]. 赵枫.江南大学 2019
[2]基于污染治理与综合能效协同的高能耗设备能效预测与评价关键技术[D]. 郑传义.南昌大学 2019
[3]超低排放条件下湿法脱硫塔能效分析研究[D]. 王岳宸.山东大学 2018
[4]湿法烟气脱硫塔内流场优化的数值模拟[D]. 曲江源.华北电力大学(北京) 2018
[5]湿法烟气脱硫超低排放节能工艺优化及工程应用研究[D]. 望西萍.清华大学 2017
[6]湿法脱硫效率影响因素及喷淋塔数值模拟[D]. 孙庆龙.山东大学 2014
[7]基于支持向量机建模的非线性预测控制研究[D]. 王俊龙.北京交通大学 2014
[8]火电厂锅炉及辅助系统能效评价方法的研究[D]. 刘京.华北电力大学 2014
[9]多维输出支持向量回归机若干研究及应用[D]. 杨蕾.南京邮电大学 2014
[10]石灰石—石膏湿法脱硫系统综合能效评估方法研究[D]. 史梦洁.华北电力大学 2014
本文编号：3674965
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 石灰石-石膏湿法脱硫系统工艺概述
1.2.1 脱硫工艺流程及原理介绍
1.2.2 关键影响参数分析
1.2.3 工艺优化技术研究现状
1.3 石灰石-石膏湿法脱硫系统能耗概述
1.3.1 脱硫系统耗能设备
1.3.2 脱硫系统能耗计算
1.3.3 能效评估研究现状
1.4 本文研究内容及意义
第二章 基于ASPEN PLUS的脱硫机理模拟及分析
2.1 ASPEN PLUS介绍及模型搭建
2.1.1 ASPEN PLUS介绍及脱硫应用现状
2.1.2 石灰石-石膏湿法脱硫吸收模型的搭建
2.1.3 ASPEN PLUS脱硫吸收模型计算及验证
2.2 关键调控参数对出口二氧化硫排放及脱硫效率的影响
2.2.1 入口烟气流量对出口SO_2排放浓度及脱硫效率的影响
2.2.2 入口SO_2浓度对出口SO_2排放浓度及脱硫效率的影响
2.2.3 液气比对出口SO_2排放浓度及脱硫效率的影响
2.2.4 钙硫比对出口SO_2排放浓度及脱硫效率的影响
2.3 ASPEN PLUS脱硫吸收模型对火电厂脱硫机组的模拟验证研究
2.3.1 火电厂脱硫机组预测模型的建立
2.3.2 火电机组关键调控参数对出口二氧化硫浓度及脱硫效率的影响
2.4 小结
第三章 基于支持向量机的关键参数与关联理论研究
3.1 引言
3.2 支持向量机回归方法
3.2.1 支持向量机回归基本理论
3.2.2 支持向量机线性回归的简单算法
3.2.3 支持向量机非线性回归的核函数算法
3.3 基于支持向量机的脱硫塔二氧化硫排放预测模型
3.3.1 训练样本参数的选取
3.3.2 预测模型的建立与可靠性测试
3.4 关键调控参数对出口二氧化硫排放及脱硫效率的影响
3.4.1 入口烟气流量对出口SO_2浓度及脱硫效率的影响
3.4.2 入口SO_2浓度对出口SO_2浓度及脱硫效率的影响
3.4.3 氧含量对出口SO_2浓度及脱硫效率的影响
3.4.4 浆液密度对出口SO_2浓度及脱硫效率的影响
3.4.5 浆液PH值对出口SO_2浓度及脱硫效率的影响
3.5 基于支持向量机的关键调控参数协调耦合机制研究
3.5.1 入口烟气流量与工艺可调参数耦合关系
3.5.2 入口SO_2浓度与工艺可控参数耦合关系
3.6 本章小结
第四章 基于支持向量机的污染排放与能效协同机制及评价
4.1 引言
4.2 脱硫系统总能耗预测模型及能效指标的建立
4.2.1 总能耗模型的建立及可靠性分析
4.2.2 综合能效指标的建立
4.3 关键调控参数-污染排放-系统能耗的协同耦合规律
4.3.1 烟气氧含量-污染排放-系统能耗的协同规律
4.3.2 浆液密度-污染排放-系统能耗的协同规律
4.3.3 浆液流量-污染排放-系统能耗的协同规律
4.4 小结
第五章 结论
5.1 研究工作总结
5.2 主要创新点
5.3 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国大气污染治理:进展·挑战·路径[J]. 王韵杰,张少君,郝吉明. 环境科学研究. 2019(10)
[2]Aspen Plus模拟软件在化工中的应用[J]. 姚卫国,郑瑞朋,胡凯瑞,高鹏飞,郑刚,刘勇营. 浙江化工. 2019(08)
[3]脱硫浆液品质对脱硫效果的影响因素研究[J]. 薛龙,胡颖丽. 山西冶金. 2019(02)
[4]湿法烟气脱硫塔内传递与化学反应过程CFD模拟[J]. 曲江源,齐娜娜,关彦军,滕阳,徐文青,朱廷钰,张锴. 化工学报. 2019(06)
[5]烟气脱硫技术现状及展望[J]. 金平,王昊辰,李磊,李欣,韩天竹. 当代化工. 2019(01)
[6]支持向量机理论及应用[J]. 马旭霞. 科学技术创新. 2019(02)
[7]基于Aspen Plus的燃煤电厂烟气污染控制单元模拟[J]. 于荆鑫,王菁,杨凤玲,郝艳红,程芳琴. 过程工程学报. 2019(02)
[8]国务院印发《打赢蓝天保卫战三年行动计划》[J]. 中国环境监察. 2018(07)
[9]石灰石湿法脱硫的发展现状综述[J]. 汪茜. 化工管理. 2018(20)
[10]石灰石-石膏湿法烟气脱硫设施常见故障及影响脱硫效率因素分析[J]. 吕新锋. 电力科技与环保. 2018(02)
博士论文
[1]大型石灰石—石膏湿法烟气脱硫系统可靠性研究[D]. 徐锐.华中科技大学 2011
[2]燃煤烟气脱硫脱氮一体化工艺及技术研究[D]. 杨柳.东南大学 2006
硕士论文
[1]基于气液传质强化的湿法烟气脱硫技术研究[D]. 赵枫.江南大学 2019
[2]基于污染治理与综合能效协同的高能耗设备能效预测与评价关键技术[D]. 郑传义.南昌大学 2019
[3]超低排放条件下湿法脱硫塔能效分析研究[D]. 王岳宸.山东大学 2018
[4]湿法烟气脱硫塔内流场优化的数值模拟[D]. 曲江源.华北电力大学(北京) 2018
[5]湿法烟气脱硫超低排放节能工艺优化及工程应用研究[D]. 望西萍.清华大学 2017
[6]湿法脱硫效率影响因素及喷淋塔数值模拟[D]. 孙庆龙.山东大学 2014
[7]基于支持向量机建模的非线性预测控制研究[D]. 王俊龙.北京交通大学 2014
[8]火电厂锅炉及辅助系统能效评价方法的研究[D]. 刘京.华北电力大学 2014
[9]多维输出支持向量回归机若干研究及应用[D]. 杨蕾.南京邮电大学 2014
[10]石灰石—石膏湿法脱硫系统综合能效评估方法研究[D]. 史梦洁.华北电力大学 2014
本文编号：3674965
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