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大型燃煤电站锅炉低NOx燃烧优化运行的研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
主要符号说明第7-10页
第一章 绪论第10-13页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
        1.1.1 引言第10页
        1.1.2 NO_X 的危害第10-11页
        1.1.3 NO_X 的排放标准第11页
    1.2 课题研究内容第11-13页
第二章 NO_X 的生成反应机理、控制技术及影响因素综述第13-26页
    2.1 NO_X 的生成反应机理第13-20页
        2.1.1 NO_X 的生成途径介绍第13-14页
        2.1.2 热力型第14-15页
        2.1.3 快速型第15-16页
        2.1.4 燃料型第16-20页
        2.1.5 NO_X 的破坏机制第20页
    2.2 控制NO_X 的技术措施第20-23页
        2.2.1 一次措施第20-22页
        2.2.2 二次措施第22-23页
    2.3 影响电站煤粉炉NO_X 排放特性的主要因素第23-25页
        2.3.1 过量空气系数/总空气量/过氧量对NO_X 生成量的影响第23页
        2.3.2 一次风率对NO_X 生成量的影响第23-24页
        2.3.3 燃尽风对NO_X 生成量的影响第24页
        2.3.4 负荷对NO_X 生成量的影响第24页
        2.3.5 煤粉细度对NO_X 生成量的影响第24页
        2.3.6 热二次风温对NO_X 生成量的影响第24页
        2.3.7 二次风配风方式对NO_X 生成量的影响第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 谏壁发电厂第26-36页
    3.1 试验目的第26页
    3.2 设备规范第26-27页
        3.2.1 锅炉设备简介第26页
        3.2.2 额定工况下主要技术参数第26-27页
        3.2.3 设计煤种和校核煤种主要数据第27页
    3.3 试验一般原则预测点布置第27-28页
        3.3.1 试验一般原则第27-28页
        3.3.2 试验测点布置第28页
    3.4 锅炉燃烧调整原理分析第28-29页
    3.5 现场低NO_X 燃烧调整试验方案第29-31页
        3.5.1 试验方案第29-30页
        3.5.2 试验用煤种分析第30-31页
    3.6 试验结果及其分析第31-35页
        3.6.1 试验结果第31-32页
        3.6.2 试验结果分析第32-35页
    3.7 本章小结第35-36页
第四章 BP 神经网络的建模原理及其在谏壁电厂第36-55页
    4.1 人工神经网络概述第36-37页
    4.2 BP 神经网络建模原理第37-44页
        4.2.1 BP 网络拓扑结构第37-38页
        4.2.2 BP 算法及其改进第38-44页
    4.3 BP 网络的设计第44-46页
        4.3.1 网络输入与输出层的设计原则第44页
        4.3.2 隐层的设计技巧第44-45页
        4.3.3 初始值的选取及预处理第45-46页
    4.4 谏壁电厂第46-54页
        4.4.1 输入/输出向量设计第46页
        4.4.2 样本数据预处理第46-48页
        4.4.3 BP 网络的设计第48-49页
        4.4.4 网络训练与测试第49-54页
    4.5 本章小结第54-55页
第五章 遗传算法及其在谏壁电厂第55-71页
    5.1 绪论第55页
    5.2 遗传算法的基本原理与方法第55-62页
        5.2.1 编码第56-57页
        5.2.2 基本操作算子和控制参数选择第57-59页
        5.2.3 适应度函数第59-60页
        5.2.4 约束条件处理第60页
        5.2.5 遗传算法的未成熟收敛问题及其防止第60-61页
        5.2.6 多目标优化问题第61-62页
        5.2.7 完整的遗传算法运算流程第62页
    5.3 遗传算法在低NO_X 燃烧优化中的应用第62-69页
        5.3.1 利用遗传算法优化谏壁电厂第63-68页
        5.3.2 优化结果的现场试验验证第68-69页
    5.4 本章小结第69-71页
第六章 全文总结及展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-78页
攻读工程硕士期间发表的论文第78-80页

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