摘要
目前国内绝大部分机组都采用SCR作为脱硝处理工艺,但是由于当前燃煤机组煤质多变、负荷变动频繁且剧烈、机组老化等影响,现有的脱硝控制体系难以满足日常生产的需要,生产单位经常面临环保方面的考核。针对以上脱硝技术难点,对SCR脱硝工艺进行理论分析,根据其机理过程,结合当前迅速兴起的机器学习算法,依托于生产现场数据,研究出一套基于机器学习的半机理脱硝模型,从而提升脱硝控制质量,优化机组环保运行。
The theoretical analysis of SCR denitration process,based on its mechanism process,combined with the current rapid development of machine learning algorithms and the production data has conducted to develop a semi-mechanical denitration model based on machine learning,thereby improving denitrification control quality and optimizing the environmental protection of the units in this paper.
出处
《工业控制计算机》
2019年第3期69-70,共2页
Industrial Control Computer
关键词
脱硝
机器学习
半机理模型
仿真分析
denitration
machine learning
semi-mechanical model
simulation analysis
