固定された運転条件下で使用される触媒を利用して排ガスの選択的触媒還元（SCR）反応による窒素酸化物の除去の効率性と活性を予測するため、本論文ではSCR触媒の工程特性と、幾何学的および物理化学的特性の関連性を分析した。相関行列分析、主成分分析（PCA）を使用し、入力パラメータを簡略化し、改良されたニューラルネットワーク予測モデルを提案した。大量のデータトレーニングにより、SCR触媒の効率性と活性のためのPCA-LMBPニューラルネットワーク予測モデルを構築し、このモデルを使用して実測データの予測をシミュレーションした。予測結果は実際の値と比較して、PCA-LMBPニューラルネットワーク予測モデルが高い精度を持ち、排ガス選択触媒の性能テスト、品質管理および関連技術サービスに有益であることを示している。

SCR:排ガス窒素酸化物除去; 触媒; 主成分分析; LMBPニューラルネットワーク; 除去効率; 工程特性; 活性