لضمان سلامة واستقرار تشغيل نظام إزالة أكسيد النتروجين في محطات توليد الكهرباء من الفحم، من الضروري وضع خطة علمية منطقية لتوقع عمر حياة محفز الاختياري للاختزان الحفزي (SCR). فشل محفز SCR هو نتيجة لمجموعة من العوامل الفيزيائية والكيميائية المشتركة، ومن الصعب توقع درجة فقدانه باستخدام النماذج الفيزيائية التقليدية أو الصيغ الرياضية. في هذه الدراسة، وباعتبار خصائص البيانات الكبيرة في المحطات الكهربائية، تم معالجة البيانات الأصلية، وأُنشئت أربعة نماذج تنبؤية: تمثيل الانحدار، التنبؤ الرمادي، شبكة الدماغ البشري (BP)، والشبكة العصبية الرمادية. تقديم التحليل المقارن للنماذج أظهر أن معالجة البيانات المسبقة يمكن أن ترفع دقة التنبؤ؛ وعندما تتوافق البيانات مع خصائص الانحدار الزمني، يمكن لنموذج الدماغ البشري الرمادي المحسن أن يحقق دقة تنبؤ أعلى، بينما عندما لا تتفق البيانات مع خصائص الانحدار الزمني، يمكن استخدام نموذج شبكة الدماغ البشري (BP) لتحقيق أفضل أداء في التنبؤ.

نظام إزالة أكسيد النتروجين في الغازات; محفز إزالة أكسيد النتروجين (SCR); توقع العمر الافتراضي; تمثيل الانحدار; التنبؤ الرمادي; شبكة الدماغ البشري (BP); الشبكة العصبية الرمادية