تحسين تقليل انبعاثات أول أكسيد الكربون والملوثات المتعددة عبر الإنترنت لغلاية CFB بالفحم باستخدام خوارزمية تحسين انتشار الجسيمات
摘要
في عملية تعديل الذروة العميقة، تواجه غلاية الفرن الدوار المذاب بالفحم (CFB) مشاكل تتعلق بتركيز انبعاثات أول أكسيد الكربون (CO) العالية ونقص التوجيه النظري لتقليل الانبعاثات التعاونية مع ملوثات متعددة مثل أكاسيد النيتروجين (NOx) وثاني أكسيد الكبريت (SO2). تم اختيار غلاية CFB بفحم بسعة 150 طن/ساعة كموضوع للدراسة، وتم بناء نموذج سريع للتنبؤ بتركيزات انبعاثات الملوثات المختلفة مثل CO وNOx وSO2 في مخرج الحجرة بناءً على شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTM)، وآلية الانتباه (Attention) وخوارزمية تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost). كما تم دمج خوارزمية تحسين انتشار الجسيمات (PSO) لإنشاء نموذج استراتيجي لتحسين تقليل انبعاثات CO عبر الإنترنت. تم استخدام 36298 بيانات تشغيل فعلية لعام 2023 كعينات تدريب لتحليل ارتباط انبعاثات الملوثات عند مخرج الحجرة، وتم اختيار معلمات الإدخال لنموذج التنبؤ بتركيزات الملوثات، وتم تحديد دالة الملاءمة ودالة الحدود. من خلال حسابات نموذج تحسين تقليل الانبعاثات، تم اقتراح استراتيجيات تحسين تقليل انبعاثات CO وNOx وSO2 عبر الإنترنت لغلايات CFB في نطاقات تحميل مختلفة، وتم تقييم جدوى تطبيقها في التشغيل الفعلي للغلاية عبر الإنترنت.
关键词
غلاية CFB;شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد;خوارزمية تحسين انتشار الجسيمات;CO;تقليل انبعاثات تعاوني
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website