基于智能算法的重型车辆NOx排放量预测方法

重型车辆NOx排放量的传统预测方法中,由于没有利用误差反馈来修正预测算法,导致预测出的NOx排放量数据与真实数据相差较大。为此提出基于智能算法的重型车辆NOx排放量预测方法。收集大量的重型车辆真实的NOx排放数据,计算出重型车辆NOx综合排放因子,基于智能算法构建BP人工神经网络,设置隐含模式的工作层,输入收集到的真实数据对智能算法进行训练,利用BP神经网络误差反传的功能对每个数据对进行训练,通过误差反馈修正算法的预测误差。设计道路预测实验,将基于智能算法得出的重型车辆NOx排放量数据与真实排放量数据进行对比,得出两者数据结果高度一致的结论,表明该方法的预测数据误差较小,能够进行有效的重型车辆Nox排放量预测。

基于灰色自记忆Bernoulli模型的废气NOx排放量预测

传统的非线性灰色Bernoulli模型可以描述小样本非线性系统的整体单峰演化趋势,但由于存在大量不确定的外部扰动,难以揭示其中的个体随机波动现象。为了克服灰色Bernoulli模型的微分方程对单个初值较敏感的局限性,构建了一种非线性灰色自记忆Bernoulli耦合模型,其系统自记忆方程以多时点初始场代替单时点初始场。对废气氮氧化物(NOx)排放量预测的实例研究结果表明,该模型能充分提取非线性系统的历史信息,且比现有灰色Bernoulli模型、一次指数平滑法和简单滑动平均法更为有效,可用于预测存在于其他类似的小样本单峰非线性系统中的个体随机波动。

基于最大信息系数变量选择的电站锅炉NOx排放量在线预估

模型的输入变量选择是否准确是影响模型性能的主要因素之一。针对变量选择问题,在互信息变量选择方法的基础上结合最大信息系数提出了最大信息系数变量选择方法(MICFS)。首先,介绍了互信息的理论和相关的变量选择方法,然后引入最大信息系数改进原有的变量选择方法,并用标称模型的实验数据集验证了本方法的有效性。最后针对某350 MW燃煤机组,基于提出的变量选择方法建立了锅炉氮氧化物(NOx)排放量的NARX神经网络预估模型,测试结果表明模型的精度和泛化能力取得了满意的效果。

降低工业锅炉NOx排放量的措施

工业锅炉在我国应用十分广泛，尽管随着国民经济的发展和环保要求的提高，燃油及燃气锅炉的数量正在逐渐增加，但由于我国燃料是以煤为主，因而大多数工业锅炉为燃煤锅炉，并且主要是层燃锅炉，由于设计及运行等方面的原因，工业锅炉的热效率普遍较低，为了提高热效率，通常的做法是设法提高炉内的温度，促使燃烧稳定，燃烬率高，但这样做的同时，往往造成NOx排放量的增加，造成环境污染和排污费的大幅增加，如何降低工业锅炉的NOx排放量，显得日益迫切。

燃料种类和分解炉的设计对NOx排放量的影响

史密斯公司研究了燃料种类和分解炉的设计对NO，排放量的影响。结果表明，在低NOx ILC的离线型分解炉中，影响因素为燃料的挥发分含量和氮含量。分解炉的NO；排放量随挥发分含量的增加而大人减少，除无烟煤外，按焦炭末、低挥发分烟煤、

重型车辆NOx排放量在线检测方法

为实现车辆NOx排放的精准检测,文章以某重型车辆为例,开展了NOx排放量在线检测方法的设计。引进TDLAS技术,将Beer-Lambert吸收定律作为基础,根据气体的通光光程,掌握气体的透光能力,计算车辆NOx气体体积浓度?计算重型车辆NOx排放量,根据国家重型车辆NOx排放标准,设定NOx排放预警阈值,当NOx排放>阈值时,触发终端预警,以此完成检测方法的设计。选择D4114-B型号的柴油机重型车辆作为研究对象,设计实验,实验结果证明:该方法可以在确保检测结果具有连续性的前提下,提高检测结果的可靠性。

中国燃煤电厂NOx排放估算方法及排放量研究

综合考虑影响燃煤电厂NOx生成的煤质、燃烧方式、单机容量等客观因素,建立以燃煤发电机组实际排放水平为核心的计算NOx排放量方法,运用数理统计方法,估算出我国2005年燃煤电厂NOx排放量(以NO2计)为671万～781万t。并以2005年为基准,预测在环保要求不变和趋严2种情况下,2010年我国燃煤电厂NOx排放量分别为846万～1003万t和651万～767万t。

基于生成机理的燃煤电站锅炉NO_x排放量神经网络模型

到目前为止,对燃煤电站锅炉 NOx 生成规律的研究主要集中在试验和基于化学反应动力学的 CFD 模型研究上,而对基于 NOx 排放规律的人工神经网络模型研究得较少。为数不多的研究者也只是采用人工神经网络黑箱的特点,没有充分应用现已逐渐成熟的 NOx 生成机理。该文基于 NOx的生成机理,针对某燃煤电站锅炉,提出 NOx 排放量的神经网络模型。该神经网络模型具有可以预测各一次风粉单元 NOx 生成量、锅炉 NOx 排放量、网络隐节点数少、泛化能力强、鲁棒性好、学习速度快等优点。所提出的模型可以为大型电站锅炉通过燃烧系统自动调整或结构改造降低 NOx排放提供依据。

基于灰色支持向量机组合模型的我国火电NO_x排放量预测

区域火电NOx排放量的预测属于小样本、贫信息的灰色系统.由于NOx排放量受多个因素的叠加性影响,单一预测模型难以准确反映NOx排放量的复杂变化,易产生较大的预测误差.基于此,利用灰色预测理论和支持向量机预测理论,建立了火电NOx排放量组合优化预测模型.采用国家权威部门发布的火电NOx排放量数据,综合考虑影响我国火电NOx排放量的主要因素,对我国2008—2010年以及2020年的火电NOx排放量进行了预测,预测结果与官方公布的实际值基本一致;同时,预测的时间大大缩短.

基于多LS-SVM集成模型的锅炉NO_x排放量建模

为了提高电站锅炉氮氧化物(NO_x)排放量预测模型的精度,提出了一种基于多最小二乘支持向量机(LS-SVM)集成模型的NO_x排放量建模方法。首先按照NO_x排放量由低到高将数据空间初步划分为低、中、高3个子空间,然后依据输入变量与NO_x相关性分析来确定输入变量的权重,通过筛选得到主要的特征变量。在此基础之上,采用有监督的遗传算法-软模糊聚类(GA-SFCM)方法,获得各数据子空间的聚类中心及其相应的样本隶属度,通过融合隶属度的最小二乘法对各子空间LS-SVM模型进行集成。仿真结果表明,通过筛选参与聚类的变量提高了聚类性能和模型精度,采用有监督的GA-SFCM算法进行聚类,降低了聚类复杂度,建立的多LS-SVM集成模型比单一LS-SVM模型有更好的泛化能力。

基于主成分和贝叶斯正则化的NO_x排放量的预测

针对电厂燃煤锅炉NOx排放量预测建模中输入因子过多而导致神经网络结构规模过大、泛化能力差的问题,通过主成分分析和贝叶斯正则化的方法对BP神经网络进行改进,优化网络结构,从而提高了泛化能力。以某300 MW机组锅炉热态多工况试验数据为例,改进的神经网络预测方法与传统的神经网络方法相比,泛化能力有显著提高,而且网络的收敛稳定,实际预测效果良好。

基于多元线性回归与滚动窗的NO_x排放量软测量

提出一种基于多元线性回归与滚动窗的NO_x动态软测量建模方法,并研究模型更新周期和不同变量选择方法对软测量模型预测结果的影响。仿真结果表明:基于BIC向后剔除多元回归和滚动窗方法的软测量模型在运行较长时间后,仍然能够较好地预测NO_x的排放量。

NOx排放统计方法综述

随着大气中NOx污染日益加重,"十一五"期间,我国拟将NOx纳入环境统计范围。通过广泛调研国内外文献,总结和分析了我国NOx排放量统计的研究现状,同时提出了相关建议。

基于多模型聚类集成的锅炉烟气NO_x排放量预测模型

电站锅炉烟气NO_x排放量的预测控制对电站的经济效益和环境污染治理有重要影响。为了提高NO_x排放量预测模型的精度,本文提出了一种基于多模型聚类集成的锅炉烟气NO_x排放量建模方法。首先根据输出NO_x排放量的高低划分数据空间,通过基于相关性分析的变量权重和基于信息熵的分层聚类确定参与聚类的变量,然后利用提出的多模型聚类集成(VMSC)算法聚类得到各子空间的隶属度矩阵,最后采用融合隶属度的最小二乘法对各子空间的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型进行集成。仿真结果表明,通过集成模糊C均值聚类(FCM)和有监督的遗传算法-软模糊聚类(GA-SFCM)的VMSC算法提高了建模的精度,比单一模型的仿真性能更好。

汽车突然加速状态下减少NO_X排放量的措施分析

目前,随着人们生活水平的不断提高,私家车越来越多,汽车的保有量也不断增加,汽车尾气的排放造成了严重的环境污染问题。文章主要从分析汽车NOX气体排放量出发,针对车辆突然加速状态下,汽车尾气排放加大的问题,以TRIZ理论为依据,以节能减排为切入点,研究在车辆突然加速状态下减少NOX气体的方法,实现保护环境的目的。

减少船用柴油机NOx排放的技术措施

减少柴油机NOx排量的方法很多 ,如何选用适合自身条件和发展的方法 ,减少成本投入 ,满足将要生效的公约要求 ,是船公司面临的一个重要课题。本文介绍了各种减少NOx排量的技术并进行了分析。