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工业循环冷却水系统运行状态预测是维护工业设备正常运行的重要保障。为此,提出一种基于深度卷积神经网络的智能工业循环冷却水系统运行状态预测方法。该方法根据工业循环冷却水水质特征,使用工业循环水在线仪表采集pH值、碱度、硬度、氯离子等实时数据,设计了深度卷积神经网络框架,在每层网络中加入Dropout层,以避免神经网络训练过拟合。利用某电厂的实际水质测量数据对该方法进行有效性验证,结果表明,该方法的预测结果准确率可达94%,且泛化能力良好,优于现有其他方法。 相似文献
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针对集成电路厂房生产工艺特点,介绍了其动力站冷冻水系统、压缩空气系统、空分制氮系统、热水系统、纯水系统及事故通风系统设计及设备选择。 相似文献
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针对某电厂660 MW塔式燃煤锅炉投产后出现再热蒸汽两侧偏差大、再热器管壁易超温导致额定负荷下的再热蒸汽无法达到设计值的问题,以该电厂1号锅炉为研究对象,通过比较燃烧器摆角整体摆动、单个角摆动和磨煤机组合方式对高温再热器管壁温度的影响特性,摸索出了影响再热器管壁温度的规律,通过对每个角燃烧器摆角区别化设置,基本消除了再热蒸汽两侧偏差和管壁超温的现象,再热蒸汽温度也达到了设计值:660 MW负荷下,在再热器管壁温度不超温的前提下,再热蒸汽两侧的偏差由调整前的8.5℃降低至1.6℃;再热蒸汽温度平均值由608.9℃提升至619.3℃。 相似文献