隨著制糖企業(yè)的發(fā)展,糖廠鍋爐煙氣達(dá)標(biāo)排放已成為不可忽視的環(huán)境問題,因此糖廠蔗髓鍋爐的煙氣排放問題,已成為當(dāng)前研究熱點之一,本文從煙氣排放的源頭入手,總結(jié)出具有可行性的技術(shù)理論,并對煙氣治理的后期處理技術(shù)進(jìn)行分析,分別按照理論和實踐層面對煙氣綜合治理與實踐其實用性技術(shù)進(jìn)行了全面的探討,并提出了新的優(yōu)化
隨著制糖企業(yè)的發(fā)展,糖廠大型燃?xì)夤┡仩t品牌煙氣達(dá)標(biāo)排放已成為不可忽視的環(huán)境問題,因此糖廠蔗髓鍋爐的煙氣排放問題,已成為當(dāng)前研究熱點之一,本文從煙氣排放的源頭入手,總結(jié)出具有可行性的技術(shù)理論,并對煙氣治理的后期處理技術(shù)進(jìn)行分析,分別按照理論和實踐層面對煙氣綜合治理與實踐其實用性技術(shù)進(jìn)行了全面的探討,并提出了新的優(yōu)化思路和改造方向。
方快大型燃?xì)夤┡仩t品牌可為每臺鍋爐配置智能遠(yuǎn)程監(jiān)控云服務(wù)系統(tǒng),專業(yè)的監(jiān)察人員全天觀察我國范圍內(nèi)使用方快鍋爐的運行情況,一旦發(fā)現(xiàn)緊急情況,立即遠(yuǎn)程啟動預(yù)警器,并在線通知用戶,將危險扼殺在搖籃之中。
這只是我國一個省市出臺的大型燃?xì)夤┡仩t品牌改造補(bǔ)貼政策,陜西、山西、湖南、江蘇、天津等地均出臺了響應(yīng)的補(bǔ)貼政策,這也足以顯示出政府對待大氣環(huán)境的重視,和對鍋爐改造企業(yè)的友好態(tài)度。
為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型自適應(yīng)監(jiān)督預(yù)測的環(huán)控制算法.設(shè)計了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進(jìn)行電廠熱能循環(huán)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型,解決辨識模型不能根據(jù)真實工況進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的問題,提高了預(yù)測模型的精度;針對所設(shè)計控制系統(tǒng),設(shè)計了狀態(tài)反饋自適應(yīng)控制器,并對所設(shè)計控制器的漸進(jìn)穩(wěn)定性進(jìn)行了證明,為應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ);通過在電廠大型燃?xì)夤┡仩t品牌汽機(jī)聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測試,顯示所提方法相對于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預(yù)測控制算法。
某電廠300MW大型燃?xì)夤┡仩t品牌高溫過熱器管在進(jìn)行水壓試驗時發(fā)生開裂,采用宏觀觀察、化學(xué)成分分析、金相檢驗、硬度測試、拉伸試驗、微觀分析、X射線能譜分析等方法,對高溫過熱器管的開裂原因進(jìn)行了分析.結(jié)果表明:該高溫過熱器管內(nèi)壁存在明顯的脫碳層和腐蝕坑.脫碳層使得管子耐腐蝕能力降低,并且彎管和焊接處存在殘余應(yīng)力,兩者共同作用導(dǎo)致管子發(fā)生應(yīng)力腐蝕直至開裂。
隨著制糖企業(yè)的發(fā)展,糖廠鍋爐煙氣達(dá)標(biāo)排放已成為不可忽視的環(huán)境問題,因此糖廠蔗髓鍋爐的煙氣排放問題,已成為當(dāng)前研究熱點之一,本文從煙氣排放的源頭入手,總結(jié)出具有可行性的技術(shù)理論,并對煙氣治理的后期處理技術(shù)進(jìn)行分析,分別按照理論和實踐層面對煙氣綜合治理與實踐其實用性技術(shù)進(jìn)行了全面的探討,并提出了新的優(yōu)化思路和改造方向。方快鍋爐可為每臺鍋爐配置智能遠(yuǎn)程監(jiān)控云服務(wù)系統(tǒng),專業(yè)的監(jiān)察人員全天觀察我國范圍內(nèi)使用方快鍋爐的運行情況,一旦發(fā)現(xiàn)緊急情況,立即遠(yuǎn)程啟動預(yù)警器,并在線通知用戶,將危險扼殺在搖籃之中。這只是我國一個省市出臺的鍋爐改造補(bǔ)貼政策,陜西、山西、湖南、江蘇、天津等地均出臺了響應(yīng)的補(bǔ)貼政策,這也足以顯示出政府對待大氣環(huán)境的重視,和對鍋爐改造企業(yè)的友好態(tài)度。為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型自適應(yīng)監(jiān)督預(yù)測的環(huán)控制算法.設(shè)計了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進(jìn)行電廠熱能循環(huán)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型,解決辨識模型不能根據(jù)真實工況進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的問題,提高了預(yù)測模型的精度;針對所設(shè)計控制系統(tǒng),設(shè)計了狀態(tài)反饋自適應(yīng)控制器,并對所設(shè)計控制器的漸進(jìn)穩(wěn)定性進(jìn)行了證明,為應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ);通過在電廠鍋爐汽機(jī)聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測試,顯示所提方法相對于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預(yù)測控制算法。
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