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 |