デサフルフェーションの効率に影響を及ぼす要因が多く、それらが相互に関連しているため、デサルフェーションの効率をリアルタイムで監視することは困難であり、測定結果は正確ではありません。本論文では、特定の発電所のDCSから収集された湿式デサフルフェーションシステムの生データを基に、T-Sファジーニューラルネットワークを使用してデサフルフェーション効率の予測モデルを構築し、MATLABプラットフォームでトレーニングおよび検証を行い、かなり正確なデサフルフェーション効率の予測モデルを得ました。モデルの検証結果によると、デサルフェーション効率を予測するためにT-Sファジーニューラルネットワークモデルを使用すると、サンプルポイントの85％が相対誤差-1.0％〜0.5％の範囲内に分布し、最大誤差は1.5％以下であることから、このモデルの予測精度が高く、実際の産業ニーズにかなり適していることが示されます。

湿式デサフルフェーション; デサルフェーション効率; T-Sファジーニューラルネットワーク; 予測モデル; MATLAB