【摘 要】
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采用选择性催化还原脱硝(SCR-DeNO_X)技术实现船舶柴油机氮氧化物(NO_X)减排。根据SCR反应机理,在MATLAB中搭建一级SCR脱硝系统和二级SCR脱硝系统模型;对仿真结果进行对比,结
【机 构】
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上海海事大学物流工程学院; 上海航天控制技术研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金(青年项目)(61603246)
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采用选择性催化还原脱硝(SCR-DeNO_X)技术实现船舶柴油机氮氧化物(NO_X)减排。根据SCR反应机理,在MATLAB中搭建一级SCR脱硝系统和二级SCR脱硝系统模型;对仿真结果进行对比,结果显示加入二级脱硝系统能使脱硝率得到提高。鉴于BP神经网络的预测精度较低,将粒子群优化(PSO)算法加入到BP权值训练过程中,利用PSO-BP神经网络预测SCR-DeNO_X系统出口处NO_X的浓度。结果表明:PSO-BP神经网络不仅能预测SCR-DeNO_X系统出口处NO_X的浓度,而且能提高预测结果的精度,为有效控制喷氨量、降低氨气逃逸量提供帮助。
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