基于互信息变量选择的燃煤机组SCR脱硝系统PSO-ELM建模

针对燃煤机组SCR脱硝系统出口NO_x浓度存在测量滞后以及吹扫时数据失真等问题,提出了一种基于特征提取和粒子群算法(PSO)优化极限学习机(ELM)超参数的燃煤机组SCR脱硝系统模型。利用互信息(MI)进行时间迟延补偿,采用最大相关最小冗余(mRMR)方法筛选辅助变量,通过PSO优化算法确定ELM最优超参数并建立预测模型,最后进行对比验证。仿真结果表明：采用本文方法所建立的PSO-ELM预测模型的均方误差和相关系数分别为0.931 4 mg/m³和0.978 6,预测精度高,能够为脱硝系统出口NO_x的现场优化控制提供技术支持。     

基于趋势预判和强度自调节的脱硝控制策略研究

构建新型电力系统对燃煤电站灵活性提出更高要求。机组频繁、快速变负荷给脱硝控制带来挑战。为解决传统控制存在的大迟延、强振荡等问题，提出兼顾响应速度和控制精度的脱硝控制策略。首先，基于运行参数对机组工况进行辨识和分类。然后，通过NO_x测量值变化趋势设计模糊规则修正表，对被调量进行趋势值预测修正以提高系统响应速率。最后，根据运行工况不同，从四个方面调节控制系统作用强度，以提升控制精度。工程现场的应用结果表明，该策略适用于机组全负荷运行工况。数据显示：NO_x排放均值提升6.2%;喷氨量减小14.06%;环保超标频次降低87.9%。NO_x控制水平及运行经济性由此得以提升。该研究打破传统控制中固定模型参数的局限性，可根据机组实际运行工况灵活调节模型强度，为实现火电热工精细化控制提供借鉴。     

专家模糊控制在SNCR脱硝系统中的研究及应用

针对循环流化(CFB)床机组选择性非催化还原(SNCR)脱硝系统被控对象具有的大迟延、大惯性的特点,以及多种干扰因素导致被控对象参数变化大、所建模型准确度无法保证的问题,设计了一种基于专家模糊的SNCR脱硝系统自动控制策略。该控制策略以现场专家经验为依托,采用模糊控制以及两层控制结构相结合的智能控制策略。将该控制策略与新华分散控制系统(DCS)应用于某电厂300 MW CFB机组。运行结果表明:氨水量能较好地跟随NO_X的变化,NOX排放量与设定值之间的每小时平均误差小于±2 mg/Nm~3,同时氨水消耗量比手动调节降低了17.6%。该控制策略解决了SNCR脱硝系统长期以来不能100%实现NOX自动控制的问题,实现了SNCR脱硝系统的稳定及经济运行。     

中国东部沿海四省一市PM2.5浓度遥感估算方法研究

卫星遥感反演的气溶胶光学深度（AOD）产品已被广泛应用于近地面PM_2.5浓度的估算。已有研究表明通过构建AOD和PM_2.5之间的高级统计模型—线性混合效应模型（LME）可以有效获取近地面PM_2.5浓度的空间分布,但由于引入了大量的气象和土地利用等因子,使得模型对变量的解译能力有所降低。为此,基于MODIS AOD（空间分辨率：3 km）,以我国东部长江三角洲—福建—广东（YRD-FJ-GD）为研究区,构建了两种非参数机器学习模型,即支持向量机（SVM）和随机森林（RF）模型,来估算2018年YRD-FJ-GD地区的近地面PM_2.5浓度,并将其与线性混合效应模型（LME）的估算结果进行对比。研究发现,3种模型估算的PM_2.5浓度与地面实测值之间的R²均高于0.6,其中,RF模型的估算精度最优,模型拟合的R²高达0.91,比SVM模型（R²=0.79）和LME模型（R²=0.64）的估算结果分别提高了13%和30%;且RMSE（~9.07 μg/m³）也远低于LME（~19.09 μg/m³）和SVM模型（~17.29 μg/m³）。此外,由随机森林（RF）模型估算的2018年YRD-FJ-GD地区的PM_2.5空间分布显示,长江三角洲（YRD）地区的年均PM_2.5浓度最高（>46 μg/m³）,其次为广东省（GD）,福建地区（FJ）的年均PM_2.5浓度最低（<37 μg/m³）;4个季节的平均PM_2.5浓度则呈现冬季（46.32 μg/m³）>春季（38.80 μg/m³）>秋季（36.15 μg/m³）>夏季（30.16 μg/m³）的分布格局。研究结果表明：与高级统计模型（LME）和机器学习（SVM）相比,随机森林（RF）模型能更好地应用于YRD-FJ-GD地区的PM_2.5浓度估算。     

改进自适应遗传神经网络在混合气体识别中的应用

BP神经网络和遗传神经网络是混合气体识别中常用的方法,但在实际应用仍然存在一些缺陷与不足。针对存在的问题,提出了1种改进自适应遗传算法,该算法根据进化过程种群中未产生更优解的代数,自适应调整变异率和变异量。利用该改进自适应遗传算法优化BP神经网络的连接权和阈值,构成改进自适应遗传神经网络,并应用于混合气体的识别中。实验结果表明:改进自适应遗传神经网络收敛成功率由40%提高到80%,平均识别误差H₂S由4.66 mL/m³降为3.69 mL/m³,CH₄由17.14 mL/m³降为15.77 mL/m³,CO由4.38 mL/m³降为4.19 mL/m³。     

基于SolidWorks Flow Simulation SCR脱硝装置流场分析

一、前言 随着我国大气污染排放标准中NOx排放限值调整为100mg/m3以及脱硝电价的实施,采用选择催化还原(SCR)技术的脱硝系统已成为多数电站锅炉的配套设施,脱硝系统可靠运行的重要性也日益凸显.     

基于最小二乘的FGR低氮燃烧自动控制系统

低氮燃烧器配合烟气循环系统FGR可以满足燃气锅炉NO_X排放浓度低于30 mg/m³的要求,但前提条件是要控制好送入锅炉的烟气再循环量。在推导得到一种基于时变遗忘因子和加权配合的最小二乘递推辨识算法基础上,设计PID自整定控制器;通过MCGS搭建上位机系统,设计人机交互界面,利用MATLAB完成复杂的算法运算,MCGS与MATLAB之间通过DDE实现实时数据交换。MCGS将运算结果转换成控制信号,再通过PLC以脉冲信号去在线调节燃气锅炉FGR步进电机。试验结果表明,与传统的负荷调节法相比,所提自适应控制算法,在FGR控制系统上,具有更加优越的控制性能。     

基于Aspen Adsorption的活性炭吸附溶液中镍离子的模拟研究

利用Aspen Adsorption对活性炭吸附溶液中镍离子的过程进行模拟研究。通过静态吸附实验数据拟合、吸附等温线常数项估算,建立了实验室规模的活性炭吸附溶液中镍离子的单塔吸附模型;在设置的进料流量为0.001m³/s、进料浓度为50mg/m³的初始条件下,模拟计算获得了吸附塔出口液相中镍离子浓度随时间的变化和沿床层轴向的分布,并考察了进料浓度、进料流量和传质系数等对吸附过程和穿透曲线的影响。结果表明:模拟计算结果与实验结果基本吻合,模型假设、参数设置合理,研究条件下吸附床层在15000s后被完全穿透;随进料镍离子浓度、进料流量的增大,吸附床层的穿透曲线均前移,进料流量的影响更为显著,进料镍离子浓度由50mg/m³增大至5000mg/m³时,穿透时间从3500s提前至1500s,而进料量由0.001m³/s提高到0.002m³/s时,穿透时间从3500s即提前至1700s;传质系数≤0.1s^-1时对吸附性能影响显著。模拟研究、计算为放大试验及实际工程应用工艺参数的选择提供了依据。     

基于热电堆的新型高温薄膜热流传感器的研制

精确的热流测量对航空发动机设计至关重要,实时监测和获取发动机涡轮叶片表面精确的热流分布可以为航空发动机热端部件设计提供依据,也可以进行状态监测和故障诊断。薄膜热流传感器具有体积小、响应速度快、对工作环境的流动干扰小等优点。然而,目前能够应用于高温高热流环境中测量的薄膜热流传感器在灵敏度方面仍然存在较大的局限性。设计和制造了基于铂铑热电堆的新型高温薄膜热流传感器。该传感器由Pt/Pt-13Rh薄膜热电堆、底层SiO₂/Al₂O₃热阻层、顶层Al₂O₃保护层组成,底层SiO₂/Al₂O₃热阻层位于Al₂O₃陶瓷基底和热电堆之间。传感器分别在0～110 kW/m²的热流和1 000℃的温度下进行了测试。测试结果显示,传感器的输出与施加的热流表现出良好的线性关系,灵敏度为8.04×10^-6 V/(kW/m²),实...     

SNCR在循环流化床DENOX技术探讨与应用

通过介绍循环流化床锅炉采用喷氨水SNCR技术脱硝系统的设计要点,细致分析了影响SNCR系统脱硝效率的因素,比如停留时间对NOx排放量的影响,反应温度范围、过剩空气系数、反应温度对氨逃逸量的影响等。这可帮助循环流化床锅炉控制以上影响因素,从而保证SNCR系统的烟气脱硝效率达到或超过50%以上。循环流化床锅炉自身具备的低氮燃烧特性,配以SNCR技术脱硝,可以将锅炉NOx排放浓度控制在100 ppm以下。     

第一性原理研究TiCl3在β-MgCl2（110）表面相互作用机理

TiCl₃是以MgCl₂为载体的Ziegler-Natta催化剂的活性组分,TiCl₃在载体MgCl₂表面的存在形式是复杂的。本文利用基于密度泛函理论的的量子力学从头计算方法对TiCl₃和其失去部分Cl原子后的离子[TiCl₂]⁺,[TiCl]²⁺在β-MgCl₂（110）面上的吸附作用进行了研究。通过模拟计算其吸附能,键长和电子云分布,发现TiCl₃和β-MgCl₂（110）面上作用力很弱,为范德华力,而只有TiCl₃失去部分Cl原子后带上正电荷,才能与β-MgCl₂（110）面形成强的化学键。     

一站式微型搬运机器人密集库系统的设计与应用

在仓储量为1500m³到4500m³的范围内，搬运机器人工作存在效率较低的问题，对此，设计一种一站式微型搬运机器人密集库系统。系统由物资储存区、物资拣选区、物资卸货区、影像识别系统、物资缓存区、物资入库组盘区构成。将该系统与原有系统进行对比实验，该系统在该范围内单位面积仓储效率较高，实际应用性能得到提升。     

一种分数阶内模TIλDemμ控制器设计方法

针对整数阶、 分数阶被控对象,提出了一种分数阶内模TI^λD^μ控制器的设计方法．首先对原被控模型进行降阶处理,得到二阶分数阶延时系统模型．然后将内模控制思想引入到降阶模型,设计内模控制器G_IMC（s）．最后将G_IMC（s）与所提的新型TI^λD^μ控制器进行参数对照,能够清晰地得出参数间的对应关系,从而得出分数阶TI^λD^μ的各参数．仿真结果表明,TI^λD^μ控制器能够获得良好的控制品质和鲁棒性．     

基于地基微波辐射观测的土壤水分反演算法评估

当前常用的被动微波土壤水分反演算法有水平极化单通道算法、垂直极化单通道算法、双通道算法、微波极化差比值算法和扩展双通道算法,5种反演算法具有不同的差异,对这些反演算法进行系统的评估和分析将有助于反演算法的改进和星载高精度土壤水分产品的发布。为了避免直接采用卫星产品验证时的尺度匹配、空间异质性等问题,基于地基L波段微波辐射观测以及配套的土壤和植被参数测量数据,对这5种反演算法进行了实现、对比和分析,得出以下结论：①单通道算法具有最佳的反演性能,水平极化单通道算法反演结果具有最高的相关性(相关性系数R=0.83),垂直极化单通道算法反演结果具有最小的反演误差(均方根误差RMSE=0.028 m³/m³,偏差BIAS= -0.011 m³/m³),但单通道算法需要精确的植被含水量输入;②其余3种算法能脱离植被辅助数据的使用,性能略差但也能满足星载微波传感器的探测指标要求(小于等于0.04 m³/m³);其中,扩展双通道算法和微波极化差比值算法的土壤水分反演结果比双通道算法略差,但本例中扩展双通道算法在植被含水量反演方面更具优势。     

基于DDPG深度强化学习的电站脱硝过程优化控制

针对选择性催化还原(SCR,selective catalytic reduction)脱硝系统脱硝过程存在非线性、多工况等复杂特点,提出一种基于MiniBatchKMeans聚类与Stacking模型融合的SCR脱硝过程NO_X预测方法;该方法通过应用MiniBatchKMeans聚类算法对训练集进行工况聚类与划分优化,建立基于XGBoost、随机森林、LightGBM以及线性回归的Stacking融合框架预测模型(Stacking-XRLL),实现电站SCR系统多变工况下NO_X排放的精准预测;以广东某电站SCR系统脱硝过程中NO_X排放数据为例进行建模仿真与实验,结果表明与单一建模方法多层前馈神经网络(BP)、长短期记忆神经网络(LSTM)以及门控循环单元神经网络(GRU)相比,Stacking-XRLL建模方法的平均预测精确度达到了99%,并最终结合建立好的深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习模型,实现电站SCR脱硝过程的参数优化控制。     

4′-对羧基苯基-2,2′:6′,2″-三联吡啶的合成、晶体结构及量化计算

以对甲酰基苯甲酸和2-乙酰基吡啶为原料采用固相研磨法合成了4′-对羧基苯基-2,2’:6’,2"-三联吡啶,并测定了它的晶体结构。该晶体属单斜晶系,空间群P2（1）/c,晶胞参数为:a=10.193（7）A,b=7.366（5）A,c=22.466（15）A,β=90.526（7）°,V=1686.6（19）A³,D_c=1.392mg/m³,Z=4,F（000）=736,GOF值1.038,最终偏离因子R₁=0.0443,wR₂=0.1139。通过量子化学计算分析了其键长、键角、电荷分布和分子轨道,通过独立核化学位移分析了各个环的芳香性,并通过有限场方法计算了其二阶非线性光学性质。     

封闭储煤场惰化保护系统设计及节能效果研究

为有效控制封闭储煤场内煤的自燃,减少煤矿安全事故,建立了一套CO₂惰化保护系统装置,并确定了CO₂惰化气体用量、喷口数量和布置方式。结果表明,在要求的惰化保护时间内,不同流速的CO₂气体能够快速使储煤场内降温,避免煤体自燃。对比应用后发现,CO₂达到惰化要求所需的时间为295 s,远短于N₂。另外,该气体保护装置维护简单,系统使用成本低、性价比高。     

2-氨基-3H-吩噁嗪-3-酮的溶剂热法合成、晶体结构及密度泛函理论研究

采用溶剂热法合成了2-氨基-3H-吩噁嗪-3-酮,并通过红外光谱、元素分析、x射线单晶衍射进行了结构表征。结构解析表明,该晶体属于单斜晶系,P2₁/c空间群,晶胞参数为a=1.29322（10）nm,b=0.50832（4）nm,c=1.47609（11）nm,β=99.323（1）°,V=957.52（13） A³,Z=4,Dc=1.472 Mg/m³,F（000）=440,μ=0.10 mm^-1,Mr=212.20,最终偏差因子（对I>2σ（I）的衍射点）R₁[F²>2σ（F²）]=0.037,wR₂（F²）=0.097（对全部衍射点）,权重方案w^-1=1/[σ²（Fo²）+（0.0402P）²+0.2667P],P=（Fo²+2Fc²）/3。该化合物分子由3个共轭环形成几乎共平面的结构。应用密度泛函理论DFT方法,结合6-31*基组优化了几何构型,通过同一水平的振荡分析和单点能分析得出热力学参数、净电荷分布和原子轨道对分子轨道的贡献。     

基于自适应权重粒子群算法的脱硝系统建模

随着燃煤机组对NO_X排放控制要求的提升,传统PID控制器已无法有效控制大迟延、大惯性、非线性、时变的选择性非催化还原技术(SNCR)脱硝系统。因此,建立了基于自适应权重粒子群算法的脱硝系统模型。以某配有2×705 t/h循环流化床锅炉的2×200 MW供热汽轮发电机组为试验机组,进行了SNCR脱硝系统分析。采用带有自适应权重的粒子群算法,分别对工况为140 MW、170 MW、200 MW下的SNCR脱硝系统中尿素流量与烟囱出口NO_X浓度之间的关系进行建模,为SNCR脱硝系统的自动控制提供过程模型。应用现场实际数据验证所建模型。结果表明:所建模型的输出与实际运行数据误差在允许范围之内,验证了模型的有效性。该成果为粒子群算法在SNCR脱硝系统建模开辟了新路径,同时推动了智能算法在其他工业过程中的应用。     

Sentinel-1和Sentinel-2协同反演地表土壤水分

土壤水分是水文循环、生态环境、气候变化等研究中的关键参数,获取高分辨率长时间序列的土壤水分信息对农业管理、作物生长监测等具有重要的意义,同时也是研究的难点。基于时间序列(2019年至2020年)的Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据,构建了地表土壤水分的雷达与光学数据协同反演模型,即裸土条件下地表土壤水分的变化检测方法,并利用归一化植被指数对植被影响进行校正,实现了青藏高原多年冻土区(五道梁)100 m空间分辨率的土壤水分反演。与地面实际观测的土壤水分进行对比验证,结果表明土壤水分反演结果与地面实测数据的相关系数介于0.672与0.941之间,无偏均方根误差介于0.031 m³/m³与0.073 m³/m³之间,土壤水分变化与区域降水事件和特征密切相关,验证了本文提出的考虑植被物候的变化检测方法在地势平坦、植被稀疏的青藏高原地区具有极高的适用性。