Debido a la multiplicidad de factores que influyen en la eficiencia de la desulfuración y su interdependencia, es difícil monitorear en tiempo real la eficiencia de la desulfuración y los resultados de las mediciones no son precisos. En este artículo, se utilizó una red neuronal difusa T-S para establecer un modelo de predicción de la eficiencia de la desulfuración, basado en datos originales del sistema de desulfuración húmeda recopilados de una planta de energía específica, y se entrenaron y verificaron en la plataforma MATLAB, lo que resultó en un modelo de predicción preciso de la eficiencia de la desulfuración. Los resultados de verificación del modelo muestran que el uso del modelo de red neuronal difusa T-S para predecir la eficiencia de la desulfuración, el 85% de los puntos de muestra se distribuyen con un error relativo entre -1,0% y 0,5%, y un error máximo que no supera el 1,5%, lo que indica que este modelo tiene una precisión de predicción bastante alta y puede satisfacer bastante bien las necesidades reales de la ingeniería.

Desulfuración húmeda; Eficacia de desulfuración; Red neuronal difusa T-S; Modelo de predicción; MATLAB