基于人工神经网络的农用拖拉机NOx排放预测模型研究

准确预测NOx实际工况排放对于控制区域污染物排放具有重要意义。文章以拖拉机为研究对象,采用车载排放测试系统对拖拉机在实际作业工况下的NOx排放进行测试。通过选择影响NOx排放的因素进行相关性分析,确定拖拉机实际作业工况下影响NOx排放的主要因素,并运用这些因素建立NOx排放预测模型。在建立农用拖拉机NOx排放预测模型方面,分别采用了反向传播(BP)神经网络、长短期记忆(LSTM)神经网络以及遗传算法(GA)优化后的BP神经网络和LSTM神经网络,并对这些模型进行对比分析,进而评估其预测效果。研究结果显示,在所建立的模型中,经过优化的GA-BP神经网络模型在预测NOx排放方面效果最佳,该模型在各项评估指标上的结果都优于其他神经网络模型,RMSE、MAE、MAPE和R2分别为5.679×10^(-3)、4.057×10^(-3)、3.751%和0.9915。因此,使用GA-BP神经网络模型预测农用拖拉机NOx排放是可行的。

基于模糊模型挖掘的NOx排放MAP图标定方法研究

针对柴油机原始NOx排放MAP图标定过程中过度依赖于人工经验、时间成本高的问题,本文提出一种基于模糊模型挖掘的NOx排放标定方法。首先,该方法利用所有采集的NOx排放数据计算模糊规则的支持度,通过最大支持度的选取,实现模糊规则的挖掘提取。其次,通过对所有数据的支持度计算,削弱了异常点和噪声的干扰,增加了模型的鲁棒性。为了进一步提高模型的精度,本文设计了基于梯度下降法和输入变量模糊空间增量算法的参数优化过程。整体算法通过多个嵌套循环程序来实现,降低了模型训练难度,缩短了开发周期,适合工程应用。最后,本文将改方法应用于一款柴油机原始NOx排放MAP图的标定,实验结果显示了该方法的准确性、鲁棒性和实用性。

基于某装载机高原环境下NOx排放的模拟研究

为了探讨工程机械在高原环境下的燃烧排放特性,本文以某装载机柴油发动机为原型,建立高原环境下的数值计算模型,研究该柴油机在高原环境下的燃烧排放特性。结果表明:NOx的产生与发动机缸内温度密切相关。且当发动机转速不变时,随着海拔的上升,发动机NOx的排放有着先上升后下降的趋势;当海拔不变时,发动机转速提高,其NOx的排放也逐渐增加。

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。

1000MW机组燃烧调整对NOx排放影响

以1000 MW汽轮发电机组为对象,开展了燃烧调节实验,研究了不同负荷、不同燃料分配方式下的NOX生成规律。研究发现,当过剩空气系数增加时,氮氧化物的排放量明显增加,锅炉的排烟热损失增加,飞灰中的碳含量降低。锅炉负荷对NOX生成的影响受煤粉、炉膛温度、氧气浓度等多种因素的共同作用,当锅炉负荷降低时,过剩空气系数增加,NOX生成量逐渐降低,单位质量燃料NOX转化速率增加。增加炉内燃尽风速可以明显地减少NOX的生成。在燃烧工况较小的燃尽风速率时,NOX的生成量对燃尽风速率的改变特别敏感。与均匀布风方法比较,束腰布法能有效地减少主燃区的氧气含量,减少NOX的生成。

轧钢加热炉燃烧过程中NOX排放特性及其控制技术研究

随着工业化速度的加快,轧钢加热炉作为能源消耗关键设施,其燃烧过程中产生的氮氧化物排放已成为环保领域的焦点。文章对轧钢加热炉在燃烧过程中产生的NOX排放特性及其控制方法进行了详尽的剖析和研究。首先介绍了轧钢加热炉的工作机制及其在燃烧时产生的NOX排放,随后深入分析了NOX的生成原因和影响因素,并综合了一系列用于测试与分析NOX排放特性的方法。此外,对当前广泛使用的氮氧化物排放控制技术进行了介绍,包括燃烧调整、燃料转换、尾气处理以及综合减排比较技术的优缺点。最后,结合轧钢加热炉的特定条件,评估了这些技术在实际生产中的应用效果,并将其作为控制氮氧化物排放的关键参考依据。

2022年乌鲁木齐市城区机动车NOX排放特征分析

随着汽车保有量的进一步增长,家庭用汽车数量的不断增多,在为人民生产生活提供便利的同时,导致城市中机动车 NOX 排放量的增大,对环境造成了严重的影响。传统层面城市中单纯的煤烟型污染已经不再是主要的污染源,取而代之的是由机动车尾气排放的混合型污染。2022 年乌鲁木齐市城区机动车 NOX 排放量超标,为解决此问题,还给社会一个无污染的环境,特将城区机动车 NOX 排放特征进行分析,进而提出解决排放的对策。

天然气发电厂燃烧过程中NOx排放控制技术研究

随着全球对能源需求不断增长和环境保护意识的提升,天然气发电作为一种相对清洁的能源方式受到广泛重视。然而,其运营过程中产生的氮氧化物(NOx)排放对环境和人类健康构成了威胁。针对这一问题,文章深入分析了NOx的形成机理、排放控制技术以及实际应用案例,探讨了包括燃烧控制、后处理技术及综合控制策略在内的多种减排方法。基于此,旨在为天然气发电厂提供系统的NOx减排解决方案,以实现环境保护与能源效率的双重目标。

空气分级燃烧降低NOx排放试验研究

NOx是造成大气污染的主要污染物之一,分级燃烧技术可以大幅度降低NOx的排放量.该文在燃烧试验台上,针对某电站锅炉实际燃用煤种及运行参数,进行空气分级燃烧降低NOx排放试验研究,着重考察煤粉的燃尽及结渣特性.结果表明,空气分级燃烧可降低NOx排放50%以上,结渣没有显著加强,燃烧效率有所降低.该文的工作为电站锅炉低NOx燃烧改造提供了依据.

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PLS特征提取和LS-SVM结合的NOx排放特性建模

大型燃煤电站锅炉是大气NOx污染的主要来源之一,建立有效的NOx排放模型是燃烧优化降低NOx的基础。NOx的排放特性受多个热工变量的影响,并且各变量之间存在相关性和耦合性。基于某660 MW电站锅炉的现场运行数据,将偏最小二乘(PLS)方法与最小二乘支持向量机LS-SVM相结合,利用PLS对输入变量进行特征提取以降低维数和消除相关性,并把得到的特征矩阵作为LS-SVM的输入,建立了NOx排放的PLS-LSSVM模型,并以交叉验证为准则通过网格搜索来获得最优的模型参数。另外,将该模型与其他建模方法进行对比,结果表明通过PLS特征提取可以降低模型的复杂度,提高模型的泛化能力。

考虑时延特征的燃煤锅炉NOx排放深度学习建模

为了建立高精度的燃煤锅炉NOx排放量预测模型,提出一种考虑时延特征的基于深度学习的燃煤锅炉NOx排放量建模算法。首先,结合机理分析和套索算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法分析特征变量重要性,选取与NOx排放量最相关的变量,并进一步分析所选取变量与NOx排放量之间的时延相关性,确定模型输入变量NO_x采用经验模态分解方法对输入变量时间序列进行分解,提取其中的频域信息与时域信息,构造建模数据库;最后,设计深度神经网络结构并优化网络参数,建立NOx排放量预测模型。基于火电厂实际运行数据的实验结果表明,在多种工况下,所提出的算法预测误差均小于2%,能够满足实际生产对预测精度的要求。

电站锅炉NOx排放与效率的响应特性模型

由于锅炉设备结构庞大,运行条件复杂,燃料性质多变差等因素,建立电站锅炉排放特性的函数模型难度极大,为满足锅炉高效低污染燃烧优化研究的需要,借助优化燃烧特性试验数据,建立了神经网络型与函数型的混合模型。算例表明:该模型能正确地描述电站锅炉NOx排放与效率的响应特性。

燃烧器配风方式对NOx排放影响的试验研究

对煤燃烧过程中燃料型氮氧化物的形成机理及其消除进行了分析。利用挥发分N转化为NO时对沿炉膛高度过量空气系数十分敏感这一特点,在煤燃烧过程中设法建立α<1的富燃料区,使燃料氮在其中尽可能多地转化成挥发分N,同时又促使转化的挥发分N在还原性气氛条件下转变为分子氮(N2),从而达到较大幅度降低氮氧化物之目的。在某热电厂220 t/h锅炉上进行了二次风分级配风燃烧试验研究,研究结果表明:三层二次风燃烧器配风方式采取从下至上依次空气分级送入的方式NOx排放量最低,采用腰鼓型配风方式NOx排放量最高。飞灰含碳量与氮氧化物生成规律正好相反。

火焰自由基成像和极限学习机在NOx排放预测中的研究

火焰自由基对深入了解燃烧机理起着重要作用。通过数字成像研究火焰自由基光谱特征,并利用该特征参数建立极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)模型,以试验数据与数字仿真相结合的方法实现在生物质燃烧中对NOx的排放在线预测。用电子倍增CCD(EMCCD)相机采集火焰中的四种自由基OH*,CN*,CH*和C_2*的数字图像,采用模糊C均值聚类法(FCM,Fuzzy C-Means)进行图像分割并提取特征值,结合燃烧火焰温度,利用极限学习机进行NOx排放预测建模。采用燃气燃烧试验炉上的试验数据验证了预测模型的有效性。

进气预混甲醇降低柴油机碳烟与NOx排放的影响参数研究

在 4 8 5QDI自然吸气直喷式柴油机上研究了不同喷嘴、不同供油定时、不同喷醇的起点对进气预混甲醇发动机的碳烟、NOx排放和经济性的影响。研究结果表明 ,为了降低碳烟和NOx排放以及提高燃油经济性 ,与燃用纯柴油的发动机相比 ,进气预混甲醇发动机的柴油喷射定时可以保持不变或稍小 ,但燃油喷嘴的孔径应适当减小 ,预混甲醇的发动机负荷起点应适中。

高温贫氧燃烧过程中NOx排放的特点

对高温贫氧燃烧过程中 NOx的排放特点 ,以及燃烧过程中影响 NOx生成的各主要因素 ,如预热空气中的含氧量 ,预热空气温度 ,预热空气和燃料的流动状态及混合方式以及燃料的化学成分等进行了研究和分析。并在此基础上提出了今后研究工作的方向和重点。图 8表 2参 1

基于互信息变量选择与LSTM的电站锅炉NOx排放动态预测

电站锅炉NO_x排放是大气污染物的重要来源,建立有效的预测模型是降低NO_x排放的基础。NO_x的排放特性受多个热工变量的影响,针对变量间的相关性和强耦合性,提出一种基于互信息变量选择和长短期记忆神经网络的预测模型,实现对NO_x排放的动态预测。以互信息"最小冗余最大相关"为准则对特征变量进行重要性排序和变量选择。在变量筛选过程中采用序列前向选择方法,以模型预测精度为目标确定最优输入特征集和最佳模型参数。将筛选出来的特征变量集作为LSTM预测模型的输入,并采用多层网格搜索算法优化网络超参数,建立了NO_x排放动态预测模型。基于某660 MW超超临界燃煤机组的运行数据对模型进行验证,实验结果表明该方法能够有效地减少模型输入变量的数目,降低变量间的信息冗余,同时提高了预测模型的精度和鲁棒性。

基于窗口平均值法的高原环境下柴油车NOx排放研究

采用车载排放测试系统和窗口平均值法研究了柴油机在高原地区运行时氮氧化物(NO_x)排放及工作窗口大小对NO_x比排放的影响。试验结果表明:高原环境下NO_x比排放高于国标要求;取不同大小的工作窗口对NO_x比排放结果有影响,窗口越小,则NO_x平均比排放变异系数越大,氮氧化物比排放(bsNO_x)值越离散;窗口越大,则NOx比排放的变异系数越小,但会因此降低试验数据的利用率。

燃烧优化降低锅炉NOx排放的试验研究

对于已经采用低NOx燃烧技术的电站锅炉 ,燃烧优化仍然是降低NOx排放的首选方法。通过对某电厂 1 0 2 5t/h锅炉进行燃烧调整试验研究 ,确定了锅炉优化运行方式 ,分析锅炉效率和NOx排放量与电站锅炉运行参数的关系 。