【摘 要】
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在燃煤电厂锅炉运行中,常用混煤代替设计煤种作为锅炉的燃料。利用混煤作为燃料,经常会遭遇到低灰熔点温度的混煤情况,如此会造成结渣发生在锅炉内部,对极大地降低了锅炉运行
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在燃煤电厂锅炉运行中,常用混煤代替设计煤种作为锅炉的燃料。利用混煤作为燃料,经常会遭遇到低灰熔点温度的混煤情况,如此会造成结渣发生在锅炉内部,对极大地降低了锅炉运行安全与锅炉效率。所以,采用有效的方法对混煤的灰熔点进行预测十分重要。本文先介绍了国内外学者对煤灰熔点研究的现状及煤灰熔点的测定方法,并详细介绍了煤灰中主要成分对灰熔点的影响。对电厂拟采用的几种混煤方案进行了灰熔点温度实验,排除了会发生低灰熔点的混煤方式。其次介绍了BP神经网络的相关知识。综合考虑煤灰中主要成分对煤灰熔点的影响,确定了七个指标(煤灰中主要氧化物的含量百分数)作为预测混煤灰熔点的BP神经网络模型输入层的输入神经元,输出层为一个神经元即相应的煤软化温度?,通过经验公式和数值试验后,确定隐含层神经元数采用16个。本文中的模型采用39组数据作为训练样本,10组实验数据作为检测样本,经过对BP神经网络进行训练,成功实现了对混煤软化温度的预测。最后为了便于操作,利用MATLAB神经网络工具箱(NN toolbox)编写代码求解问题,并利用NN toolbox GUI再进行复现。
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