A电厂SO 2 排放软测量研究
发布时间：2022-10-10 19:54
本文以A电厂的脱硫系统为依托,通过对湿式石灰石-石膏法脱硫系统的各个组成部分及其工作原理进行跟踪研究。但是现场传感器存在许多问题,包括设备安装成本高、湿度和环境温度导致的漂移,测量时间长等。本研究的主要目的在于寻找一种软测量方法对该系统二氧化硫浓度进行实时测量,使之保持在一定的范围之内,从而克服传感器因时滞性而无法满足实时在线检测的问题。软测量技术是当前工业过程控制的研究热点之一,大数据环境下生产过程建模所面临的非线性、数据维数高的问题,一种快速、精确的非线性变量选择算法,也是建模的必要工作。本研究针对脱硫系统,设计一种基于序列后向选择（Sequential backward selection,SBS）与多层感知器（Multi-layer perception,MLP）的软测量算法,具体内容如下:1、对当前脱硫技术的类型简单综述,其中着重分析了湿法脱硫技术的原理和系统结构及其对反应过程中各个影响因素,同时,对A电厂脱硫工艺进行了详细的介绍和研究。2、建立的算法模型将AIC（Akaike information criterion,AIC）准则引入到SBS中,使系统停止准则的均方误差（...
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 火力发电过程脱硫系统研究的背景和意义
1.2 软测量技术概述
1.2.1 辅助变量的选择
1.2.2 数据的采集与处理
1.2.3 软测量建模
1.2.4 软仪表校正
1.3 软测量技术的发展现状
1.3.1 应用现状
1.3.2 存在的问题
1.4 本课题的研究目标
1.5 课题研究的主要内容和意义
第2章 脱硫技术原理及其A电厂脱硫工艺
2.1 脱硫技术原理
2.1.1 脱硫技术分类
2.1.2 影响脱硫效率的主要因素
2.2 湿法烟气脱硫技术
2.3 A电厂脱硫工艺
2.3.1 系统组成
2.3.2 A电厂的石灰石-石膏湿法烟气脱硫工艺介绍
2.4 本章小结
第3章 ISBS-MLP算法设计及实现
3.1 算法基础
3.1.1 MLP神经网络
3.1.2 SBS算法
3.2 ISBS-MLP算法设计
3.2.1 AIC准则
3.2.2 交叉验证法
3.2.3 ISBS-MLP算法实现
3.3 ISBS-MLP算法程序实现
3.4 本章小结
第4章 ISBS-MLP软测量模型在脱硫系统中的应用
4.1 数据的预处理
4.1.1 数据清理
4.1.2 数据相关性分析
4.2 ISBS-MLP软测量模型在脱硫系统中的应用
4.2.2 算法性能对比
4.2.3 变量选择结果分析
4.3 本章小结
第5章 总结和展望
5.1 总结
5.2 本研究的创新之处与不足
5.2.1 创新之处
5.2.2 不足之处
5.3 展望
参考文献
致谢
在学期间主要科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]脱硫脱硝行业2017年发展综述[J]. 赵雪,程茜,侯俊先. 中国环保产业. 2018(07)
[2]中国煤电清洁发展现状及展望[J]. 王志轩,潘荔,刘志强,杨帆,李云凝. 电力科技与环保. 2018(01)
[3]基于超结构的BN随机搜索学习算法[J]. 吕亚丽,武佳杰,梁吉业,钱宇华. 计算机研究与发展. 2017(11)
[4]基于机器学习的PM2.5短期浓度动态预报模型[J]. 戴李杰,张长江,马雷鸣. 计算机应用. 2017(11)
[5]贝叶斯随机搜索的多变点模型分析[J]. 乔杉,谢胜蓝,刘金山. 统计与决策. 2017(16)
[6]基于互信息的辅助变量筛选及在火电厂NOx软测量模型中的应用[J]. 马平,李珍,梁薇. 科学技术与工程. 2017(22)
[7]基于辅助变量的压缩采样匹配追踪闭环系统辨识方法[J]. 刘艳君,韩雪,丁锋. 控制与决策. 2017(10)
[8]用于冗余度机械臂避障神经网络控制器[J]. 刘善春,李鲤. 中国工程机械学报. 2017(03)
[9]多自由度非线性系统动态参数化模型建模方法研究[J]. 刘昊鹏,朱云鹏,罗忠,韩清凯. 动力学与控制学报. 2017(01)
[10]基于T-S模糊模型的非线性系统广义预测控制[J]. 刘石红. 工业仪表与自动化装置. 2016(06)
硕士论文
[1]在线特征选择及其应用[D]. 杜政霖.南京邮电大学 2017
[2]基于特征选择聚类方法的模糊系统应用与研究[D]. 张佳骕.江南大学 2016
[3]一种基于谱分析的三维寻径启发式函数[D]. 郑辉.浙江大学 2016
[4]基于文本挖掘的高铁车载设备故障诊断方法研究[D]. 王峰.北京交通大学 2016
[5]多层前向神经网络结构的研究[D]. 陈非.大连理工大学 2000
本文编号：3690251
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 火力发电过程脱硫系统研究的背景和意义
1.2 软测量技术概述
1.2.1 辅助变量的选择
1.2.2 数据的采集与处理
1.2.3 软测量建模
1.2.4 软仪表校正
1.3 软测量技术的发展现状
1.3.1 应用现状
1.3.2 存在的问题
1.4 本课题的研究目标
1.5 课题研究的主要内容和意义
第2章 脱硫技术原理及其A电厂脱硫工艺
2.1 脱硫技术原理
2.1.1 脱硫技术分类
2.1.2 影响脱硫效率的主要因素
2.2 湿法烟气脱硫技术
2.3 A电厂脱硫工艺
2.3.1 系统组成
2.3.2 A电厂的石灰石-石膏湿法烟气脱硫工艺介绍
2.4 本章小结
第3章 ISBS-MLP算法设计及实现
3.1 算法基础
3.1.1 MLP神经网络
3.1.2 SBS算法
3.2 ISBS-MLP算法设计
3.2.1 AIC准则
3.2.2 交叉验证法
3.2.3 ISBS-MLP算法实现
3.3 ISBS-MLP算法程序实现
3.4 本章小结
第4章 ISBS-MLP软测量模型在脱硫系统中的应用
4.1 数据的预处理
4.1.1 数据清理
4.1.2 数据相关性分析
4.2 ISBS-MLP软测量模型在脱硫系统中的应用
4.2.2 算法性能对比
4.2.3 变量选择结果分析
4.3 本章小结
第5章 总结和展望
5.1 总结
5.2 本研究的创新之处与不足
5.2.1 创新之处
5.2.2 不足之处
5.3 展望
参考文献
致谢
在学期间主要科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]脱硫脱硝行业2017年发展综述[J]. 赵雪,程茜,侯俊先. 中国环保产业. 2018(07)
[2]中国煤电清洁发展现状及展望[J]. 王志轩,潘荔,刘志强,杨帆,李云凝. 电力科技与环保. 2018(01)
[3]基于超结构的BN随机搜索学习算法[J]. 吕亚丽,武佳杰,梁吉业,钱宇华. 计算机研究与发展. 2017(11)
[4]基于机器学习的PM2.5短期浓度动态预报模型[J]. 戴李杰,张长江,马雷鸣. 计算机应用. 2017(11)
[5]贝叶斯随机搜索的多变点模型分析[J]. 乔杉,谢胜蓝,刘金山. 统计与决策. 2017(16)
[6]基于互信息的辅助变量筛选及在火电厂NOx软测量模型中的应用[J]. 马平,李珍,梁薇. 科学技术与工程. 2017(22)
[7]基于辅助变量的压缩采样匹配追踪闭环系统辨识方法[J]. 刘艳君,韩雪,丁锋. 控制与决策. 2017(10)
[8]用于冗余度机械臂避障神经网络控制器[J]. 刘善春,李鲤. 中国工程机械学报. 2017(03)
[9]多自由度非线性系统动态参数化模型建模方法研究[J]. 刘昊鹏,朱云鹏,罗忠,韩清凯. 动力学与控制学报. 2017(01)
[10]基于T-S模糊模型的非线性系统广义预测控制[J]. 刘石红. 工业仪表与自动化装置. 2016(06)
硕士论文
[1]在线特征选择及其应用[D]. 杜政霖.南京邮电大学 2017
[2]基于特征选择聚类方法的模糊系统应用与研究[D]. 张佳骕.江南大学 2016
[3]一种基于谱分析的三维寻径启发式函数[D]. 郑辉.浙江大学 2016
[4]基于文本挖掘的高铁车载设备故障诊断方法研究[D]. 王峰.北京交通大学 2016
[5]多层前向神经网络结构的研究[D]. 陈非.大连理工大学 2000
本文编号：3690251
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