典型文献
流化床垃圾焚烧炉烟气停留时间计算及预测
文献摘要：
保证焚烧烟气在大于850℃区域内停留2 s以上是保证垃圾稳定燃烧和避免二次污染的重要途径,但目前只采用炉膛出口热电偶测温对其定性评估,难以定量计算和预测烟气在高温区域停留时间.本研究基于热力学计算方法、运行参数关联性分析和多种机器学习算法(反向传播神经网络、循环神经网络、随机森林算法),对我国某典型生活垃圾循环流化床焚烧锅炉开展了烟气高温段(>850℃)停留时间计算、关键运行参数关联计算和停留时间预测模型构建等研究.结果表明,炉膛温度、一二次风温度和压力等10个关键运行参数与高温烟气停留时间具有强关联性和预测性.循环神经网络预测模型相对最优,其拟合度及准确性较反向神经网络、随机森林算法更高,均方根误差(MSE)为0.11626,预测值与真实值的平均绝对误差为1.174％.本研究可以用于预测炉内高温区域烟气温度变化,为炉内焚烧工况优化和污染物减排超前调控提供支撑.
文献关键词：
城市生活垃圾;焚烧;高温烟气;停留时间;预测模型
中图分类号：
作者姓名：
林晓青;应雨轩;余泓;李晓东;严建华
作者机构：
浙江大学能源工程学院,浙江杭州310027;富春江环保科技研究有限公司,浙江杭州311504
文献出处：
引用格式：
[1]林晓青;应雨轩;余泓;李晓东;严建华-.流化床垃圾焚烧炉烟气停留时间计算及预测)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(08):1578-1587
A类：
B类：
垃圾焚烧炉,停留时间,焚烧烟气,稳定燃烧,二次污染,热电偶测温,定性评估,以定,定量计算,高温区,热力学计算,运行参数,关联性分析,机器学习算法,反向传播神经网络,循环神经网络,随机森林算法,循环流化床,焚烧锅炉,时间预测模型,预测模型构建,炉膛温度,一二次,二次风温,温度和压力,高温烟气,神经网络预测模型,拟合度,反向神经网络,MSE,真实值,平均绝对误差,烟气温度,工况优化,污染物减排,城市生活垃圾
AB值：
0.334268
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