典型文献
机理与数据驱动的电站锅炉SCR催化剂寿命预测模型研究
文献摘要：
以660 MW电站锅炉SCR反应器三年历史数据为样本,结合2种异常值诊断、3种稳态诊断算法,得到高质量稳态样本.通过BP神经网络将不同时期的脱硝效率修正到同样烟气水平,以表征催化剂性能变化,并对比了机理驱动模型和数据驱动模型在催化剂寿命预测中的效果.结果表明:相较于R检验法,t检验法的稳态诊断效果较好;以10 d为步长建立脱硝效率修正模型精度较高,且能保证单个步长内活性变化不大;相较于ARIMA模型,机理模型预测精度较低,原因可能是电站SCR系统大尺度空间的分布特性及催化剂详细失活机制无法全面考虑.
文献关键词：
选择性催化还原;催化剂;数据挖掘;机理建模;寿命预测
中图分类号：
作者姓名：
胡佳颖;喻聪;王子良;司风琪
作者机构：
江汉大学智能制造学院,武汉 430056;东南大学能源与环境学院,南京 210096
文献出处：
引用格式：
[1]胡佳颖;喻聪;王子良;司风琪-.机理与数据驱动的电站锅炉SCR催化剂寿命预测模型研究)[J].能源研究与利用,2022(02):2-7
A类：
B类：
电站锅炉,SCR,催化剂寿命,寿命预测模型,MW,反应器,历史数据,异常值,脱硝效率,效率修正,烟气,气水,催化剂性能,性能变化,机理驱动模型,数据驱动模型,检验法,诊断效果,步长,修正模型,模型精度,活性变化,ARIMA,机理模型,大尺度空间,分布特性,失活,选择性催化还原,机理建模
AB值：
0.38039
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