典型文献
垃圾焚烧发电锅炉燃烧状态识别与主蒸汽温度预测方法
文献摘要：
为了提升垃圾焚烧发电锅炉的燃烧效率,基于DCS监测数据和可视化监测系统燃烧图像数据特征提取对锅炉燃烧状态识别与主蒸汽温度预测进行了研究.结果表明:根据K-CNN特征提取分类,将炉内燃烧状态划分为烟尘爆发模糊类、燃烧均匀类、横向偏烧类和纵向偏烧类4类;单个火焰占与主蒸汽温度之间属于一般相关或者极弱相关,而4种火焰占比之和与主蒸汽温度之间属于强相关性,可利用火焰占比对主蒸汽温度进行预测;单独采用DCS数据进行主蒸汽温度预测时,平均绝对误差达到11.1℃,当采用DCS数据+图像特征数据耦合预测时,平均绝对误差仅为2.7℃,将炉内燃烧图像与DCS数据联合运用后,可将主蒸汽温度预测精度提升约4倍.
文献关键词：
垃圾焚烧发电锅炉;DCS;可视化监测系统;K-CNN;燃烧状态;主蒸汽温度
中图分类号：
作者姓名：
谢能勇
作者机构：
中节能(天津)环保能源有限公司,天津 300304
文献出处：
引用格式：
[1]谢能勇-.垃圾焚烧发电锅炉燃烧状态识别与主蒸汽温度预测方法)[J].工业炉,2022(06):66-70
A类：
B类：
垃圾焚烧发电锅炉,锅炉燃烧,燃烧状态,状态识别,主蒸汽温度,温度预测方法,燃烧效率,DCS,可视化监测系统,图像数据,数据特征,取分,炉内燃烧,状态划分,烟尘,偏烧,火焰,强相关性,平均绝对误差,图像特征,特征数据,数据耦合,联合运用,精度提升
AB值：
0.182625
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