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燃煤锅炉低氮氧化物燃烧特性的神经网络预报 总被引：20，自引：2，他引：18
大型燃煤电站锅炉的低NOx燃烧技术日益受到关注,但NOx的排放特性复杂,受煤种、锅炉设计结构和操作参数等多种因素影响.在对某台600MW四角切圆燃煤电站锅炉的NOx排放特性和飞灰含碳量特性进行多工况热态测试的基础上,应用人工神经网络的非线性动力学特性及自学习特性,建立了大型四角切圆燃烧锅炉NOx排放特性和燃烧经济性的神经网络模型,并对此模型进行了校验.结果表明,该模型能根据燃煤特性及各种操作参数准确预报锅炉在不同工况下的NOx排放和飞灰含碳量特性,可为大型电站锅炉通过燃烧调整降低NOx排放和提高锅炉燃烧效率提供有效手段. 相似文献
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