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基于物理信息神经网络的燃煤锅炉NO_x排放浓度预测方法被引量：3: 2024年; 准确的NO_(x)浓度预测对保障燃煤锅炉安全运行和降低污染物排放具有重要意义。基于机器学习的NO_x排放浓度预测方法计算速度快、拟合精度高,但缺少可解释性,且过度依赖训练样本,在样本不充分的情况下模型泛化能力差。为此,该文提出一种基于物理信息神经网络的燃煤锅炉NO_x排放浓度预测方法,将煤量、氧量、分离燃尽风(separated overfireair,SOFA)开度与NO_x排放浓度之间的单调关系嵌入到神经网络中,促使模型服从机理约束,避免机器学习过拟合或欠拟合,提升模型在锅炉宽工况条件下的准确性。以某660 MW燃煤锅炉为研究对象,算例分析表明,提出的预测方法明显优于随机森林、支持向量机和神经网络等常规机器学习方法,即使在未知工况下也能遵循参数间单调性关系,具有较好的可解释性和泛化能力。; 任少君朱保宇翁琪航邓志平司风琪; 关键词：燃煤锅炉单调性

燃气增程式混动车加载策略对NO_x排放影响被引量：1: 2021年; 由于京Ⅵ法规的特殊性,典型增程式混合动力车整车排放可以达标国Ⅵ法规要求,但无法满足京Ⅵ法规要求.针对该问题,在一台4缸4.5 L排量的增程式混合动力天然气车专用发动机上,按照中国典型城市公交循环(CCBC循环)工况开展了不同加载策略对瞬时NO_x排放的影响,研究分析了典型增程式混合动力天然气车发动机启动阶段的工作特征,以及启动阶段加载时间和加载路径对整车排放的影响.研究表明:在常规加载路径(即发动机转速和负荷线性增长)情况下,延长加载时间3 s至40 s能有效降低NO_x排放,把整车瞬时NO_(x)排放30 s平均值从786×10^(-6)减少至504×10^(-6),能够满足京Ⅵ法规但相对法规限值的裕度不大.然而通过在启动阶段改变加载路径策略的研究发现,使用先在小负荷工况提升发动机转速至目标值,之后保持发动机转速不变提升发动机负荷至目标值的加载路径,可以将整车瞬时NO_x排放30 s平均值进一步降低至271×10^(-6),满足京Ⅵ整车法规要求的同时保证了足够的裕度.; 朱赞邓远海官维

基于三菱M701F4机型燃烧调整与减少NO_x排放的研究: 2021年; 近年来,由于我国政府对于火力发电厂所形成的烟雾污染物(SO2、NOx、粉尘等)有着更加严密的管理,传统的高压燃煤发电厂为了达到国家环境排放量规范要求,降低烟雾污染物排放量,必须不断增建电除尘控制系统、脱硫控制系统、脱硝控制系统,并投资了巨大的人力物力钱财,大大提高了厂用电量与电气设备运行维修花费。而燃气发电环境污染率低、热效率高,具有与一般煤电技术无可比拟的优点。文章重点研究了国内最大的单轴燃气轮机燃烧器压力波形检测系统,通过检测燃烧压力波形来调节燃烧质量,从而达到大幅度降低NOx排放的效果。; 袁锦辉; 关键词：燃烧器 NOX排放

基于GRU神经网络的燃煤电站NO_x排放预测模型被引量：23: 2020年; 针对工业过程动力学建模中,输入变量特征集确定困难的问题,提出了一种基于数据驱动的门控循环单元(GRU)神经网络模型。该模型可以通过学习自动提取输入数据与输出数据间的时空特征,简化人工智能模型的输入变量个数,减少了输入的冗余信息,降低了建模过程的难度,并具有较好的精确度和泛化能力。通过使用某燃煤机组实际运行数据中与氮氧化物(NO_x)排放相关的数据作为模型输入,建立了基于GRU神经网络的燃煤锅炉NO_x排放预测模型。并分别与传统循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)神经网络模型比较,验证了GRU神经网络模型在工业过程动力学建模中的优良性能。; 王文广赵文杰; 关键词：循环神经网络燃煤电站 NO_X排放

基于CLD机动车尾气NO_x排放快速在线检测研究被引量：9: 2020年; NOx是机动车污染物排放的主要检测指标,是环境监测最重要的参数之一。该文根据NO与O3的化学发光反应机理实现机动车尾气NO分析,应用光电二极管的光电转换技术,代替传统的光子计数器,设计了低成本高集成度的机动车尾气NO排放快速在线检测系统,并对气体的流速、压强、反应温度等影响参数进行理论分析和实验验证。结果表明,低浓度的NO气体,其浓度与发光强度线性相关,发光强度随着气体的流速、压强、反应温度的增加,均会产生明显的增大,在系统0~3067.48 mg/m3的量程范围内,系统检测线性度为0.9992,检出限为1.23 mg/m3,标准偏差2.12%,系统结构简单,响应时间短,满足国家新出台的检测标准要求。; 罗学科刘鹏李文何云宵蔡永青; 关键词：化学发光法光电二极管在线检测

降低不完全再生装置氨氮和NO_x排放助剂的工业应用被引量：2: 2020年; 在中韩(武汉)石油化工有限公司1 Mt/a催化裂化装置上进行了降低不完全再生装置氨氮和NO_x排放助剂RDNO_x(强化了CO助燃活性)的工业应用试验。结果表明:助剂按新鲜剂2%稳定加注后,再生器出口CO体积分数降低1~2百分点,锅炉超负荷运行情况得到缓解;锅炉出口外排烟气CO体积分数降低,提高了锅炉能量利用效率,有利于提高湿法静电运行的安全性;可在较低外排CO含量下控制烟气NO_x排放,减少甚至停止SCR注氨,控制废水氨氮排放(质量浓度由约150~180 mg/L降低到40~60 mg/L),具有显著的社会效益和经济效益。; 程均涂安斌杨文发汪坤王伟姜秋桥宋海涛; 关键词：催化裂化烟气氨氮

一种农用柴油机NO_x排放预测模型算法: 2020年; 针对现有的农用柴油机后处理选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)控制系统,提出一种改进的农用柴油机氮氧化物(NO x)排放的预测算法,即四阶龙格库塔迭代算法。此算法作为NO x排放预测模型建立的基础,通过自适应改变步长以应对不同空速,迭代计算相应的排放浓度值,在单片机的时间片内,实现对整个SCR后处理催化器的计算预测。; 李金广雷军胡友耀李渊; 关键词：农用柴油机

焦炉加热制度与NO_x排放相关性探讨: 2020年; 简要介绍7m大容积焦炉加热制度特征,针对焦炉废气盘风门开度、交换时间以及标准温度等工艺参数对焦炉烟气NO_x排放浓度进行分析研究,寻求建立降低焦炉烟气NO_x排放浓度的新型焦炉加热工艺制度,从而实现控制焦炉烟气NO_x污染源,为后续实现脱硝超低排放指标减轻压力。; 刘陆翟利崔井良董少英; 关键词：焦炉

基于OSC-CKPLS方法的SCR出口NO_x排放预测被引量：1: 2020年; 针对选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统反应过程复杂,在工况变化时存在非线性、大惯性和强干扰性的特点,难以建立准确的出口NO_x排放浓度模型。利用核偏最小二乘法具有解决变量众多且存在严重相关的非线性工业过程建模的优点,首先引入正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)对相空间重构后的样本进行预处理,剔除与建模无关的信息;然后利用组合核偏最小二乘法(combination kernel partial least squares,CKPLS)具有较好的学习能力和泛化能力的特点,提出OSC-CKPLS方法提高模型性能;最后采用滑动窗口更新,并反馈补偿修正模型。对2个标准数据集进行仿真,分别验证CKPLS、OSC和OSC-CKPLS能够提高模型性能;并对SCR脱硝系统现场数据验证了本文方法的有效性。; 闫来清董泽孟磊; 关键词：脱硝系统正交信号校正

助燃空气对乙烯裂解炉NO_x排放的影响被引量：3: 2020年; 乙烯裂解炉内复杂物理化学过程耦合模拟与优化能够满足乙烯装置对高效率、低污染和低成本的设计和操作要求,对提高乙烯工业的竞争力具有重要意义。针对简单燃烧机理难以准确预测炉膛燃烧生成NOx浓度分布的弊端,提出了在裂解炉使用更准确的简化GRI-Mesh 3.0机理结合涡耗散概念(EDC)模型的方法,并对Sandia Flame D的燃烧过程进行计算流体力学(CFD)模拟,验证了此耦合模型的可靠性。在已建立的燃烧模型的基础上,研究了助燃空气对降低裂解炉NO排放的影响,结果表明:在满足裂解炉热效率的情况下,空气预热温度为300~600 K、过量空气系数为1.1时降低NO的效果最佳。; 胡贵华胡贵华叶贞成; 关键词：乙烯裂解炉计算流体力学助燃空气 NOX排放

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