基于BP神经网络预测气流床气化炉炉膛温度的试验研究
- 期刊名字:计算机与应用化学
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- 论文作者:郭庆华,梁钦锋,颜卓勇,于广锁,于遵宏
- 作者单位:华东理工大学洁净煤技术研究所
- 更新时间:2023-02-10
- 下载次数:次
论文简介
气流床煤气化技术,是当今煤炭清洁利用的龙头技术.控制气化炉操作温度是保证气化炉长期稳定运行的关键.本文利用三层BP神经网络,结合Matlab神经网络工具箱,分析和预测四喷嘴对置式气流床气化炉试验装置其炉膛的最高温度.将预测的结果和实验数据作比较,结果表明,该网络模型的预测值与气化炉不同负荷下最高温度试验值几乎吻合,是一种可行的数据处理方法.
论文截图
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