富氧燃烧煤粉着火温度预测：遗传算法优化随机森林模型

"该论文研究了煤粉在富氧条件下的着火温度预测，采用遗传算法优化的随机森林（GA-RF）模型，通过实验数据和机器学习技术，揭示了氧气浓度、煤粉成分和粒径对着火温度的影响。" 在应对全球气候变化的挑战中，减少二氧化碳排放成为关键任务，而富氧燃烧作为一种有效的碳减排技术备受关注。在燃煤电厂中，煤粉的富氧燃烧着火温度是决定燃烧器设计和运行安全性的重要参数。此参数不仅与煤粉的化学成分和粒度有关，还受到燃烧环境氧气浓度的影响。因此，建立精确的着火温度预测模型对于优化燃烧过程和提高能效至关重要。 论文通过滴管炉实验，测量了五种不同煤粉在不同氧气体积分数（30%-100%）下的着火温度，观察到随着氧气浓度的增加，所有煤样的着火温度显著降低，且挥发分含量较高的煤，着火温度下降更为明显。这些实验结果提供了丰富的数据基础，用于后续的模型构建。 基于45组实验数据和69组已有研究的着火温度数据，研究人员构建了一个遗传算法优化的随机森林（GA-RF）预测模型。随机森林是一种集成学习方法，通过集成多个决策树进行预测，遗传算法则用于优化模型参数选择，提高预测准确性。最终得到的GA-RF模型预测精度高，R²大于0.99，表明模型拟合优度极好，RMSE（均方根误差）小于16，MAE（平均绝对误差）小于8，显示了模型在预测煤粉富氧燃烧着火温度上的优秀性能。 通过模型参数重要性分析，发现煤粉中的氢组分超过5%时，着火温度会出现显著的跳跃式上升。这一发现有助于深入理解煤粉燃烧的物理化学机制，并可能对燃烧控制策略提供新的见解。论文的这些研究成果为优化燃煤电厂的运行，实现更高效、更环保的燃烧过程提供了理论支持和实用工具。 关键词: 煤粉，富氧燃烧，着火温度，随机森林，遗传算法 本文的科研工作得到了国家自然科学基金面上项目的资助，展示了机器学习在燃烧领域研究中的潜力和应用价值。通过综合实验和计算方法，该研究为理解和预测煤粉在富氧条件下的燃烧特性提供了新的视角，对于促进能源利用效率和减少环境污染具有重要意义。