基于微粒群算法和模糊神经网络的火灾探测研究

针对火灾探测的特点,将模糊系统和神经网络有机结合,实现模糊系统设计参数的自动调整。采用符合国家标准明火、阴燃火以及厨房环境下的干扰火等作为模糊神经网络的训练样本和测试样本,依据模糊神经网络算法要求,完成了网络结构的设计,并给出相应的计算模型,利用微粒群算法对网络的权值进行学习与训练。结果表明,该算法在探测国家标准火的火灾状态方面具有有效性和可行性。     

基于PULSE分析系统的水电机组振动监测系统校准

针对智能化水电机组振动在线监测分析系统,利用PULSE分析系统对其进行定期的校准,以保证振动监测系统工作的可靠性。以广州抽水蓄能电站300 MW蓄能机组为例,用PULSE分析系统校准传感器及振动监测系统通道,对装置各通道误差、报警及保护动作值进行修正,保证了测量的准确性,降低了误跳机概率,是国内首次开展蓄能机组在线振动监测保护装置的现场校准工作。     

探究CO2催化重整中镍基催化剂的抗积碳性

在焦油的CO2重整过程中,使用铁掺杂来增加单金属镍基催化剂的抗焦炭性.研究了单金属Ni/ZrO2和双金属Ni-Fe/ZrO2催化剂在甲苯二氧化碳重整反应中的催化活性和抗结焦性.结果表明,添加铁后对重整反应的促进作用是镍铁合金中镍和铁之间的相互作用的原因.同时,铁掺杂后,镍基催化剂表面上的焦炭沉积也被抑制,Ni-Fe/Z...     

新型煤粉开缝钝体燃烧器的稳焰机理与应用

开缝钝体燃烧器是一种可使煤粉浓度局部富集，从而使析出的挥发分易于与当地氧气达到合适匹配；同时利用了回流区内高温、低速、高湍流度等有利于着火的条件的新型煤粉稳燃器。由于中缝射流的喷出，屏蔽了正面来的辐射热，而使开缝钝体不易被烧毁．本文报告了开缝钝体燃烧器的实验研究及工业应用结果．     

BP/RBF神经网络与模糊规则耦合的电站锅炉燃烧控制

针对电站锅炉NOx浓度和发电效率的非线性及复杂耦合关系问题,分别建立某320 MW火电机组RBF神经网络模型、BP神经网络模型和模糊规则模型.采用满负荷70％ ～ 80％的常规工况进行训练,RBF神经网络有效地预测了发电效率及NOx排放浓度,平均相对误差分别为2.03％和2.41％.根据专家经验制定25条模糊控制规则,...     

混煤煤灰软化温度的实验研究与预测

从某电厂700MW机组锅炉取混煤灰样,在智能灰熔点测定仪上采用角锥法对其进行软化温度测定。实验结果表明,混煤煤灰软化温度与掺混比呈非线性规律。采用径向基神经网络（RBFNN）在MATLAB环境下建立了混煤软化温度的智能预测模型。为检验模型的预测效果,以实验的8个混煤煤灰作为受验样本,应用该网络模型对其软化温度进行预测。预测表明：RBFNN模型的预测结果与实验结果吻合良好,二者的最大相对误差为3．79％,平均相对误差为1．56％。预测效果远远优于线性预测模型。     

基于突变论的地铁车厢火灾中轰燃条件分析

以地铁一节车厢为研究对象,先分析地铁车厢内部的通风情况,假设其内部起火,对热烟气层建立能量守恒方程,对其无量纲化,并进行同胚微分,得到燕尾突变的势函数,并画出二维空间的突变分岔集．先根据计算数据判断是否处于系统突跳范围内,如果处于突变工况,再利用势函数的定性曲线和微商图得出系统不稳定点,从而计算出轰燃发生时热烟气层的温度,揭示了该系统具有燕尾突变的机理．     

基于SVM的燃煤电站锅炉飞灰含碳量预测

将支持向量机方法引入燃煤电站锅炉飞灰含碳量预测领域．该预测方法很好地建立了燃煤电站锅炉飞灰含碳量特性与运行参数之间的复杂关系模型,并考虑到运行参数之间的耦合性,具有预测能力强、全局最优及泛化性好等优点．将该方法应用于某300 MW燃煤电站锅炉中,经过训练后的SVM模型对检验样本飞灰含碳量进行预测,均方根误差和平均相对误差分别为1．39%和1．30%,相当于BP网络模型的22．20%和21．07%．应用结果表明,支持向量机方法优于多层BP神经网络法,能很好地满足预测要求．     

垃圾焚烧炉中城市生活垃圾掺烧高热值工业固废的数值模拟

垃圾焚烧炉的高效稳定运行及减少NO_x排放是目前城市生活垃圾焚烧过程中所面临的挑战。以某500 t/d垃圾焚烧炉为对象，研究了城市生活垃圾(MSW)掺混高热值废弃物(ISW)下不同配风方案对燃烧过程、流场分布的影响和最佳选择性非催化还原(Selective Non-Catalytic Reduction, SNCR)工艺参数。结果表明，不同各级一次风配比床层对应的最高温度基本不变，但增加炉排一二级风室配风，挥发分析出和固定碳燃烧提前，挥发分析出最大速率提高。良好的二次风喷入角度能有效组织炉内气流流动，在工况7下，炉内高温贴墙现象最轻，流线分布较合理，因此该工况下的二次风角度设置最合理。喷入SNCR还原剂显著减少NO_x排放量，喷射速度为50 m/s时，脱硝效率最高，可达33.96%。因此在实际使用中，建议采用合适的配风和二次风喷入角度，并结合SNCR技术进行NO_x减排。     

非稳定电源驱动的恒压绝热压缩空气储能系统设计EI北大核心CSCD

典型先进绝热压缩空气储能系统(advanced adiabatic compressed air energy storage,AA-CAES)受限于压气机的稳定工作范围,不适宜作为非稳定电源侧的储能系统。该文提出一种功热并储恒压绝热压缩空气储能系统(isobaric adiabatic compressed air energy storage system integrated with power-thermal combined storage,PT-IA-CAES),在输入功率低于压气机启动功率时,储热系统运行,从而实现储能功率大范围连续可调。其次,阐述该系统的设计方法及其运行规则。通过构建系统部件及整体变工况模型,获得储/释能特性曲线。案例研究表明,电源侧配置的恒压绝热压缩空气储能系统(isobaric adiabatic compressed air energy storage,IA-CAES)与PT-IA-CAES两种设计系统的循环效率分别为69.60%和66.80%,低于AA-CAES的71.83%,但弃风率从4.121%分别降低至1.168%和0.405%,总释能量分别增加48594.33和52137.07MJ,表明所提出的设计系统在应对非稳定电能输入方面具有明显优势。