CFB锅炉SNCR脱硝系统智能控制策略深度解析与BP神经网络建模

"该论文《人工智人-家居设计-300MW循环流化床(CFB)机组SNCR脱硝系统智能控制策略研究》主要探讨了在当前环保法规日益严格的背景下，如何通过人工智能技术提升CFB锅炉的氮氧化物(NOx)减排效率。论文首先介绍了研究的背景和意义，强调了SNCR(选择性非催化还原)脱硝技术在CFB锅炉中的应用及其在全球范围内的发展趋势。 章节一详细回顾了国内外关于CFB锅炉脱硝技术的研究现状，包括NOx生成原理、影响因素以及SNCR和SCR(选择性催化还原)两种主流脱硝方法。论文着重讨论了SNCR脱硝原理，指出其效率受反应温度、还原剂浓度等因素影响，并比较了SNCR和SCR的优缺点。 在第二章，作者构建了CFB机组NOx的BP（Back Propagation，反向传播）神经网络模型，以预测和控制NOx排放。通过数据预处理、模型建立和在试验机组的DCS（分布式控制系统）中的实现，展示了如何利用机器学习技术来实时优化SNCR系统的性能。 进入第四章，智能控制策略的设计是核心部分。作者提出了基于专家经验的设定值形成结构、分层优化、数据预处理和多种控制策略，如专家控制下的区间控制、无模型自适应的稳态优化、BP神经网络的前馈控制以及模糊逻辑的NOx快速保护，旨在实现对SNCR脱硝过程的精准控制，以达到超低排放标准。 整个研究不仅理论分析深入，而且实践性强，将人工智能技术与环境保护紧密结合，对于提高CFB锅炉的能效和环保性能具有重要的指导价值。通过智能控制策略的实施，可以预见未来的CFB发电厂能够更加高效地进行NOx减排，符合当前绿色能源发展的趋势。"