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热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。 相似文献
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<正>World Cement(《世界水泥》)杂志介绍了俄罗斯Belgorodsskiy水泥厂使用垃圾和废轮胎作为替代燃料的情况。湿法回转窑的主要问题是料浆水分蒸发而使得烧成成本增加,降低了燃料效率。该厂使用废弃物和废轮胎之后降低了生产成本。垃圾等固体废弃物作为替代燃料(RDF),在燃烧前要进行预处理工作,除去有害物质并进行破碎。RDF用卡车运输到预储存装置内并经螺旋输送系统供给回转窑,回转窑采用可燃烧天然气及替代燃料的FLEXIFLAME燃烧 相似文献
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苏里格气田是中国典型的致密砂岩气藏,构造简单、平缓,横向非均质性强,有效储层与围岩声学特征差别小,地震响应不明显,常规地震监测方法预测难度大,但气田含气砂岩泊松比低,是地震气藏检测的有效参数。利用弹性全波形反演精度高和能处理复杂非均质介质的优势,反演地层拉梅常数、剪切模量和密度,并计算泊松比,从而进行气藏预测。重点阐述了苏里格气田多分量数据全波形反演初始模型建模、先验模型建模和地震数据预处理3个关键问题的处理方法。二维三分量数据反演和"甜点"预测结果表明:①对于具有强非均质性的苏里格气田,利用全波形反演获得精度较高的地层弹性参数能显著提高气藏预测的准确度;②苏里格地区构造简单、平缓,利用常规叠加速度并结合构造解释可以建立比较好的初始模型,从而有效地解决了周波跳跃和局部极小的难题;③先验知识的约束和地震数据的预处理是全波形反演成功应用于苏里格气田气藏检测的关键。 相似文献
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生物氧化工艺常用来对难处理金矿石进行预处理,细菌最适宜温度40℃~44℃。细菌对环境温度反应敏感,温度过低会影响细菌生长及硫化物氧化率;温度过高又会使细菌失去活性,甚至死亡。生产中常设置冷却或加热系统使氧化槽保持最适宜的温度范围,保证细菌的氧化速度。以锦丰矿业公司生物氧化BIOX~?工艺生产实践为例,介绍了BIOX~?工艺流程及原理,分析了温度的影响及控制方法,总结了BIOX~?工艺近年来的温度变化,并分析了温度升高的原因,给出了清除冷却系统垢质、降低温度的方式,为其他黄金生产企业生物氧化工艺温度控制提供了有益借鉴。 相似文献