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题名基于试验和BP神经网络的CFB锅炉脱硫效率研究
被引量：4
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作者
于伟锋
陈鸿伟
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机构
华北电力大学能源动力与机械工程学院
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出处
《电力科学与工程》
2013年第8期50-56,共7页
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文摘
在一台300 MW以洗中煤和煤矸石按6∶4比例混合后制得的混矸煤为燃料的工业CFB锅炉上,研究了床温、Ca/S摩尔比、一/二次风配比主要因素对脱硫效率的影响。试验结果表明:脱硫效率随着Ca/S摩尔比增大而提高,并且提高的幅度越来越小,最后趋于平稳;脱硫效率随着床温的升高而逐渐降低,并且减小幅度越来越小;脱硫效率随二次风率的增加先缓慢增大,后迅速下降,存在一个最佳的二次风率。以试验数据为基础,建立了3种算法的BP神经网络模型对脱硫效率进行预测,通过对比分析发现:基于附加动量法的BP神经网络预测脱硫效率时,在单隐含层神经元数为15时,其平均偏离度为3.76%,最大相对误差为8.97%,这能够较好地预测CFB锅炉的脱硫效率。
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关键词
循环流化床
CA
S摩尔比
一
二次风
密相区床温
BP神经网络
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Keywords
circulating fluidized bed
Ca/S molar ratio
primary/secondary wind
dense-phase zone bed temperature
BP neural network
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分类号
TK229
[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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