Debido a la multiplicidad de factores que influyen en la eficiencia de la desulfuración y a sus interrelaciones, resulta difícil vigilar en tiempo real la eficiencia de la desulfuración, y los resultados de las mediciones no son precisos. En este artículo, utilizamos la red neuronal difusa T-S para establecer un modelo de predicción de la eficiencia de la desulfuración, basado en los datos originales del sistema de desulfuración húmeda recopilados del DCS de una planta de energía específica, y lo entrenamos y comprobamos en la plataforma MATLAB, obteniendo un modelo de predicción bastante preciso de la eficiencia de la desulfuración. Los resultados de validación del modelo muestran que, al utilizar el modelo de red neuronal difusa T-S para predecir la eficiencia de la desulfuración, el 85% de los puntos de muestra se distribuyen en el rango de error relativo de -1,0% a 0,5%, con un error máximo que no supera el 1,5%, lo que indica una precisión bastante alta de este modelo y su capacidad para satisfacer las necesidades reales de la industria.

Desulfuración húmeda; eficiencia de desulfuración; red neuronal difusa T-S; modelo de predicción; MATLAB