基于CNN-LSTM的燃气轮机NOx排放预测研究

为了建立精准的NO_x预测模型,解决燃气轮机电站存在NO_x超标排放的问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory, LSTM)组合模型的NO_x排放预测方法。将NO_x排放历史数据和燃气轮机燃烧的状态参数通过滑动窗口法构建成特征图格式输入到CNN中,利用其卷积层和池化层提取表征NO_x动态变化的特征向量,并转化为时间序列格式输入到LSTM中进一步挖掘内部规律,从而实现NO_x的排放预测。以某三菱燃气轮机的历史运行数据进行试验。结果表明:CNN-LSTM的相对均方误差e_(RMSE)为1.811 mg/m~3,并通过与PCA-BP,PCA-RNN和PCA-LSTM模型进行比较,验证了方法的可行性。     

柴油机NOx排放控制技术

本文论述了柴油机ＮＯｘ放排放物的危害及其控制的必要性,探讨了ＮＯｘ的生成机理,介绍了各种柴油机ＮＯｘ排放的控制技术,并分析了各种净化技术的特点和存在的问题。     

降低车用柴油机NOx排放的方法

介绍车用柴油机排放污染的危害及其生成机理.综述了各种降低车用柴油机NOx排放的方法.     

降低车用柴油机NOx排放的研究

由于柴油机排放标准的日益严格,故柴油机排气污染治理措施愈来愈受到重视。本文综述了降低车用柴油机NOx排放的各种方法。     

船用柴油机减少NOx排放措施

介绍了减少NOx排放的法律与政策措施,着重从机前净化措施、机内净化措施和机后净化措施3个方面阐述了船用柴油机减少NOx排放的技术措施。     

基于遗传算法—优化长短期记忆神经网络的柴油机瞬态NOx排放预测模型研究

为实现选择性催化还原系统（selective catalytic reduction,SCR）尿素喷射量的精确控制,构建并评估了一套利用遗传算法（genetic algorithm,GA）优化长短期记忆（long short term memory,LSTM）神经网络的柴油机瞬态NO_x排放预测模型。针对柴油机瞬态运行特点,选择柴油机NO_x排放的主要影响因素进行相关性分析,确定模型的输入变量;为避免人为选取参数对神经网络预测性能的不良影响,采用遗传算法优化LSTM神经网络的参数,建立预测柴油机瞬态NO_x排放的GA-LSTM模型;最后对预测模型进行了性能测试。结果表明,该模型具有较好的预测能力。     

采用废气再循环降低柴油机NOx排放

本文论述了ＥＧＲ降低柴油机ＮＯｘ排放的原理和采用该技术的必要性,探讨了柴油机ＮＯｘ和ＥＧＲ率的测量方法,以及ＥＧＲ的控制方法,并指出了与ＧＥＲＧ相匹配的旨在全面控制柴油排气污染物的技术。     

基于模型的柴油机排放预测技术

为实现柴油机排放预测,利用试验设计(design of experiment,DoE)试验获取满足柴油机工作范围的稳态试验数据,利用反向传播(back propagation,BP)神经网络搭建柴油机气缸模型,使用GT-Power软件搭建柴油机的进排气系统模型,将两者耦合搭建柴油机整机模型,并通过试验验证模型在稳态及瞬...     

车用柴油机排放NOx催化还原净化初探

简要分析柴油机NOx的产生机理、控制方法；比较各种柴油机NOx催化还原净化技术的特点；根据车用柴油机工作要求，确定了适合车用柴油机NOx净化的NH3—SCR方法，进行发动机台架实验，分析了实验结果。     

基于数据和神经网络的燃气轮机NOx排放预测与优化

基于大量运行数据,采用神经网络对燃气轮机NOx排放及燃烧稳定性参数进行建模,针对影响燃烧性能的参数进行了敏感性分析,确定其大小及正负相关性,并据此对实际工况点参数进行调整,将模型预测结果与物理规律定性分析结果进行对比.结果表明:模型的预测结果与基于机理的定性分析结果基本一致,即NOx质量浓度随燃料质量流量的增加而升高,...     

工质加湿对柴油机NOx排放的影响

介绍了向气缸工质加水的三种方法:柴油掺水乳化法、向燃烧室直接喷水、进气空气增湿法,并分析比较了三种不同方法对柴油机排放及性能的影响。通过进气支管喷水试验得出,工质加湿对降低NOx排放效果明显,且在一定范围内能减少油耗。     

基于深度循环神经网络的SCR烟气脱硝系统出口NOx排放预测研究

基于具有长短时记忆功能的深度循环神经网络(Deep Recurrent neural network with Long-short term memory,DRNN-LSTM),利用某厂650 MW燃煤锅炉一个月的历史运行数据,建立了SCR烟气脱硝系统出口NOx排放预测模型。DRNN-LSTM网络同一隐藏层的所有循环体中的参数矩阵相同,需要学习的参数个数少,训练模型具有很高的稳定性。测试结果与定量分析表明:DRNN-LSTM模型计算时间与其他传统数据模型相近,但拟合效果与预测精度明显高于其他模型,说明该模型收敛速度快、泛化能力强,可准确描述SCR脱硝系统的反应过程,能够有效应用于电厂烟气脱硝系统出口NOx浓度的预测中。     

浅谈安庆—大发DK—20系列柴油机的NOx排放控制

本文简要介绍了DK－20系列柴油机NOx排放控制的有关问题，对与排放有关的零部件作了简要说明，同时介绍了DK－20系列柴油机NOx排放的检测。     

基于EEMD和卷积神经网络的电站NOx排放预测

精准的NOx排放预测模型能够提高SCR系统的脱硝效率,为此本文分析了一维卷积神经网络在NOx预测领域的应用,并提出了一种结合集成经验模态分解和卷积神经网络的NOx排放预测方法。首先,对原始数据进行预处理,并采用互信息法确定输入变量。然后,采用集成经验模态分解算法对NOx数据进行分解处理,降低NOx数据的预测难度。最后,基于一维卷积神经网络构建各分量的预测模型并进行重构,得到最终的NOx预测结果。基于某电厂的实际运行数据进行实验,实验结果表明,所提出模型预测结果的平均绝对百分比误差为3.34%。一维卷积神经网络的超参数实验说明了Adam优化方法和合适的输入步长有利于模型的训练,但是dropout正则化不利于模型的性能提升     

预喷射对柴油机NOx排放生成的影响

主要描述了柴油机多次喷射过程中NOx的生成机理,阐述了柴油机多次喷射的雾化过程及其滞燃期模型.通过在产品柴油机上采用预喷射,分析了预喷射量、预喷射与主喷射间隔以及主喷射定时等因素在实际标定过程中降低NOx的原因。     

浅谈安庆--大发DK-20系列柴油机的NOx排放控制

本文简要介绍了DK-20系列柴油机NOx排放控制的有关问题,对与排放有关的零部件作了简要说明,同时介绍了DK-20系列柴油机NOx排放的检测.     

降低DK28柴油机NOx排放的对策

阐述了DK28系列柴油机排气中的有害成分、硫氧化物、氮氧化物的形成原因,以及降低NOx,SOx排放的措施。通过这些措施降低了DK28系列柴油机的氮氧化物排放,使过了成熟期的DK28系列柴油机再次获得新生。     

船用柴油机NOx排放的机外净化技术

为满足IMO Tier Ⅲ等严格的船用柴油机排放法规,有必要采用机外净化技术。在这一背景下,介绍了选择性催化还原、低温等离子体辅助催化、NOx吸附催化、废热回收等适用于船用柴油机的NOx排放机外净化技术,着重论述了各技术措施降低NOx排放的净化原理与效率、相关装置运行的条件和对船舶动力系统经济性的影响。     

CA6DE1-21K柴油机瞬态工况NOx的排放特性

试验研究了CA6DE1-21K柴油机在恒转速变转矩和恒转矩变转速瞬态工况下NOx的排放规律．研究结果表明，在恒转速变转矩瞬态工况中，NOx瞬态排放值低于其在稳态工况下的排放值，且与转矩变化率的变化关系不大．在恒转矩变转速瞬态工况中，中低负荷时NOx排放值随着转速变化率的升高而上升，而在中高负荷时，工况的变化率对NOx排放影响不大。