基于神經網絡的混煤灰熔點研究.pdf

1、在燃煤電廠鍋爐運行中，常用混煤代替設計煤種作為鍋爐的燃料。利用混煤作為燃料，經常會遭遇到低灰熔點溫度的混煤情況，如此會造成結渣發(fā)生在鍋爐內部，對極大地降低了鍋爐運行安全與鍋爐效率。所以，采用有效的方法對混煤的灰熔點進行預測十分重要。
　　本文先介紹了國內外學者對煤灰熔點研究的現狀及煤灰熔點的測定方法，并詳細介紹了煤灰中主要成分對灰熔點的影響。對電廠擬采用的幾種混煤方案進行了灰熔點溫度實驗，排除了會發(fā)生低灰熔點的混煤方式。
　

2、　其次介紹了BP神經網絡的相關知識。綜合考慮煤灰中主要成分對煤灰熔點的影響，確定了七個指標（煤灰中主要氧化物的含量百分數）作為預測混煤灰熔點的BP神經網絡模型輸入層的輸入神經元，輸出層為一個神經元即相應的煤軟化溫度θ，通過經驗公式和數值試驗后，確定隱含層神經元數采用16個。本文中的模型采用39組數據作為訓練樣本，10組實驗數據作為檢測樣本，經過對BP神經網絡進行訓練，成功實現了對混煤軟化溫度的預測。最后為了便于操作，利用MAT LAB神