【摘 要】
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在流化床试验台上对废轮胎热解时H2S、HCN、NH3的动态排放特性进行了试验研究,并基于带偏差单元的IRN神经网络对其进行了预测.结果表明:H2S的瞬间析出峰出现在2～6 min,第6 min
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在流化床试验台上对废轮胎热解时H2S、HCN、NH3的动态排放特性进行了试验研究,并基于带偏差单元的IRN神经网络对其进行了预测.结果表明:H2S的瞬间析出峰出现在2～6 min,第6 min为最大值;其析出主要集中在前10 min;而NH3、HCN的析出为双峰结构,HCN析出最大值在第4 min,较NH3(12 min)早;含氮有害气体的主要析出阶段在前14 min;采用EBP算法的IRN神经网络学习迅速,学习能力强,而且其计算结果很好的与试验数据想吻合.
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