焦炉控制参数与一氧化碳排放关系建模与分析
作者:
周梦影
李晓斌
张福行
贺国昂
上海应用技术学院电气与电子工程学院
上海201418
宝钢钢铁股份有限公司炼铁厂
上海200941
关键词:
焦炉参数
一氧化碳排放浓度
粒子群优化算法
径向基函数神经网络
建模与分析
摘要：
目前降低焦炉烟囱CO排放的方法多注重于改进加热炉结构、管理维护等方面,消耗大量人力物力。由于焦炉燃烧是具有强耦合、多输入、非线性系统等特点的复杂工业过程,因此研究主要在煤气组成成分含量基本不变的情况下,通过PSO（粒子群优化算法）优化RBF（径向基函数）神经网络对烟道压力、烟道温度、氧气烟囱排放浓度等焦炉燃烧控制参数与CO烟囱排放浓度的关系进行建模与分析,找出影响CO排放最大的控制参数,进而通过控制该参数达到降低CO排放的目的。实验结果证明氧气烟囱排放浓度对CO排放影响最大。
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