烟气含氧量

摘要： 该文针对燃煤锅炉烟气含氧量传统测量方法误差大、效率低和成本高等缺点,利用隐式广义预测控制方法对控制系统进行设计,通过遗传算法对目标函数进行在线滚动优化,以此来实现对烟气含氧量的实时控制。从现场的运行工况来看,将烟气含氧量控制在2%左右,符合现场的设计要求。

摘要： 基于某燃气调峰热源厂116MW燃气锅炉运行实时监控数据,研究了燃气锅炉不同热负荷段烟道出口烟气含氧量对燃气锅炉炉膛温度、锅炉效率、对流受热面出口烟温以及氮氧化合物排放的影响规律。研究发现:随着烟气含氧量的升高,炉膛温度先由低升高,然后再降低的规律。随着烟气含氧量的升高对流受热面出口烟温也是由低升高,然后再降低。研究表明,燃气锅炉烟气含氧量能够直观的反映锅炉的运行状态。烟气含氧量达到最优值时,反映锅炉燃烧状态最好,则炉膛温度达到最高,锅炉燃料燃烧效率最高,氮氧化合物排放最低。

摘要： 在2030年“碳达峰”和2060年“碳中和”重大国家战略背景下,煤电除了承担战略保障任务,作为碳排放大户,它还需要追求绿色低碳化发展。在行业发展趋势和市场经济模式的双重压力下,煤电要进一步提升锅炉生产质量、提升炉膛燃烧效率。测定电厂锅炉烟气含氧量,将其作为控制对象对提升锅炉运行效率具有实际意义。引入ROYTEC-211型氧化锆氧分析仪在超临界直流锅炉上监测烟气含氧量,从其原理、组成、安装选址、参与DCS控制等方面做了分析研究,最终通过氧量手自动切换前后炉膛燃烧稳定性的对比,证明了投运该设备确实可以在一定程度上提高锅炉燃烧效率,减少污染物排放。

摘要： 由于火电厂烟气中灰尘含量高,烟气含氧量传感器容易腐蚀且测量误差较大,因此火电厂烟气含氧量准确测量难度较大且测量成本较高。针对这一问题,该文建立高斯过程回归模型对烟气含氧量进行预测。选择对烟气含氧量影响较大的变量作为高斯回归模型的输入参数,对输入参数进行预处理,构建基于高斯过程回归的烟气含氧量预测模型。结果表明构建的预测模型有较高的预测精度,测试集的R2为0.977 012。然后为了验证建立模型的鲁棒性,对输入参数施加随机扰动。结果表明增加扰动后误差相对增加,平均相对误差为3.7%。建立的预测模型能够有效预测烟气含氧量,为现场测量数据提供了对比,可用于监测传感器故障。

摘要： 介绍了国标《工业炉窑大气污染物排放标准》、《铸造工业大气污染物排放标准》及相关地方标准中工业炉窑中基准含氧量的规定。总结了基准含氧量对污染物排放浓度的影响。通过实际案例介绍了铸造工业炉窑实测含氧量的变化情况。并建议铸造企业通过减少混合排放、加强气密性、应用新技术等措施控制实际含氧量。

摘要： 火电厂测量烟气含氧量主要是用氧化锆传感器和磁式氧气传感器,由于测量环境灰尘大,具有腐蚀性介质如硫化物等,容易发生测量环室堵塞和热敏元件腐蚀,所以其稳定性差,测量误差大,容易发生故障.针对这一情况提出了一种基于遗传算法和神经网络的测量模型.根据电厂已有的测点和机理分析初步选取模型辅助变量,在建模前对数据进行预处理,分别采用拉依达法则去除粗大误差、五点三次平滑滤波去除噪音.采用偏最小二乘进行主元分析,最后运用遗传算法对神经网络的权值阈值进行寻优,构建了基于遗传算法对初始权值和阈值优化的反馈神经网络模型.研究结果表明,基于遗传算法优化权值和阈值的神经网络预测烟气含氧量精度较高,且收敛速度快.

摘要： 针对烟气含氧量测量成本高、测量不稳定等问题,依据深度学习理论,采用非线性组合深度置信网络(nonlinear combined deep belief network,NCDBN)方法建立烟气含氧量模型.在该方法中,将输入变量分为控制变量和状态变量.对原始数据进行归一化预处理之后,采用lasso算法选取相关性强的变量作为预测模型输入参数.然后,采用DBN算法分别建立控制变量预测模型和状态变量预测模型.最后,将两个预测模型进行非线性组合,获得烟气含氧量的最终预测模型.根据实际生产数据进行实验,结果表明4种对比算法的平均绝对误差分别为1.319％,2.5103％,1.9586％,5.4634％,2.5350％,而NCDBN方法的平均绝对误差为1.2428％,说明NCDBN方法能够准确地预测烟气含氧量.

摘要： 排烟含氧量是评价燃烧过程好坏和锅炉优化运行的重要指标，也是调节最佳风煤比的主要依据。针对工业锅炉氧量计使用受限的问题，提出一种混合的软测量方法。为了提高烟气含氧量的软测量预测精度，本文分析与烟气含氧量有关的锅炉运行变量，从中确定8个，并采用核主成分析法进行参数处理，整合冗余，降低维数。经处理后得到的6个主成分，其累计贡献率达95.522%，以此作为最小二乘支持向量机软测量模型的输入。在此基础上，通过划分网格来改进交叉实验法，进而优化最小二乘支持向量机的两个参数。经优化得到的误差参数.和径向基核函数参数分别为90.3和239.6，模型具有较高的训练精度。最后对某循环流化床锅炉进行建模仿真，利用采集的数据，分别建立最小二乘支持向量机、核主成分分析的最小二乘支持向量机和BP神经网络三种模型。应用三种模型对烟气含氧量进行预测，并采用三个模型性能指标进行对比分析。结果表明，基于核主成分分析的最小二乘支持向量机的工业锅炉烟气含氧量模型，在小样本条件下学习更加有效，建模采样过程更快，预测精度更高。该模型有助于实现工业锅炉烟气含氧量在线软测量。

摘要： 锅炉炉膛出口运行氧量是锅炉运行中的重要参数。不仅对锅炉效率有着重要的影响，而且还将引起其他运行参数的变化，进而影响机组的供电煤耗率。rn 本文从烟气含氧量的测量值和目标值入手，并针对云南地区火电厂的特点，介绍了传统方法，热工改进方法，智能方法对氧量测量值和目标值的研究，以作为云南地区火电厂优化氧量的参考和研究方向。

摘要： 文中从烟气含氧量的测量值和目标值人手,并针对云南地区火电厂的特点,介绍了传统方法,热工改进方法,智能方法对氧量测量值和目标值的研究,以作为云南地区火电厂优化氧量的参考和研究方向。

摘要： 针对火电厂烟气含氧量测量时存在的问题，提出了一种基于样条变换偏鲁棒M-回归的软测量方法。该方法首先通过样条函数将原测量数据间的非线性关系转化为拟线性关系，再采用偏鲁棒M-回归方法对经变换后的数据进行迭代运算，为数据分配不同的权值，以剔除离群点对模型的不利影响，从而建立具有较高预测精度、较好鲁棒性的非线性软测量模型。建立600MW机组烟气含氧量软测量模型并进行仿真研究，结果表明，该模型在预测精度和鲁棒性上较传统偏最小二乘(Partial least squares，PLS)模型具有明显的优越性。

摘要： 针对火电厂烟气含氧量测量的现状,提出了一种基于增量型支持向量机的软测量建模方法.仿真研究表明,该方法能够根据训练样本的变化完成更新,与支持向量机和最小二乘支持向量机这种传统的离线建模工具相比有明显的优势,适合于在线建模,对于实现电站优化运行有着重大的意义.

摘要： 根据广铁公司半封闭硅锰炉烟气余热发电的实践,建立基于矿热炉功率、单位产品冶炼电耗、焦耗的烟气热力计算模型,研究出半封闭矿热炉烟气量、烟气温度和锅炉蒸发量与烟气含氧量函数式和图像关系;炉膛烟气温度只与烟气中氧含量和炉膛保温效率有关,适合传统半封闭矿热炉设备状况的烟气含氧量为16％-18％.在该含氧量条件下,炉膛烟气温度为530-880°C,16.5MW的硅锰炉的烟气量为33000-54000Nm3/h,锅炉产生310°C的过热蒸汽大约为7-8吨/小时,系统完善后可提高到10t/h.

摘要： 与袋式除尘器相比,电袋除尘器中的PPS滤料使用寿命较短.PPS滤料抗氧化能力较差,电袋除尘器中的放电过程产生的氧化性物质可能是滤料寿命缩短的主要原因.本文通过实验研究了电袋除尘器中不同放电条件、不同烟气条件对PPS滤料机械性能的影响,并研究了电袋除尘器中不同放电条件、不同烟气条件下氧化性物质的产生规律.实验证明了放电过程产生的臭氧是加速PPS滤料老化的主要原因.结果表明随着放电电压的增加、烟气含氧量的增加,烟气中氧化性物质的含量上升明显,PPS滤料的机械性能降低明显.为了延长滤料的使用寿命,必须减少烟气的含氧量,并控制电除尘器减少火化放电.

摘要： 在供热系统中,锅炉、加热炉等作为主要耗能设备,能量的利用率是一项重要指标,而要达到能量的高效利用,必须保证燃料与空气的最佳配比,因此,在生产中需要实时对烟气进行检测,根据所测烟气中氧含量的程度来确定燃烧情况以及对空燃比进行控制,但烟囱中的高温环境降低了氧化锆氧含量分析仪的使用寿命和检测精度。针对此问题,本文提出了采用软测量分析方法,通过采用RBF人工神经网络和普通数值拟合方法,开发出了可视化测量软件,对烟气含氧量进行了预测分析。经过实例计算,验证了该技术的可行性。

摘要： 高温圈流烘干技术的优势在于节能减排,降低生产成本;减少烟气中含氧量,对易燃易爆物料可减少和避免爆炸的可能性;延长烟气管道使用寿命,减少烟气管道的热损失.TJ公司立磨粉磨矿渣微粉系统(产能为60万t/年)采用高温圈流烘干技术,相对无余热利用的烘干系统每年节约燃气费用451.9万元;YN公司煤磨配套高温圈流烘干技术,热烟气的氧含量得到有效控制,既节约燃料又保障了系统安全.

摘要： 高温圈流烘干技术的优势在于节能减排,降低生产成本;减少烟气中含氧量,对易燃易爆物料可减少和避免爆炸的可能性;延长烟气管道使用寿命,减少烟气管道的热损失.TJ公司立磨粉磨矿渣微粉系统(产能为60万t/年)采用高温圈流烘干技术,相对无余热利用的烘干系统每年节约燃气费用451.9万元;YN公司煤磨配套高温圈流烘干技术,热烟气的氧含量得到有效控制,既节约燃料又保障了系统安全.

摘要： 本发明涉及烟气测量技术领域，尤其涉及一种锅炉烟气含氧量测量装置及其测量方式。其技术方案包括：烟气管道本体、法兰、第一连接罩、取样管、取样罐和第二连接罩，所述烟气管道本体内壁一侧插接安装有取样管，所述取样管内壁设置有矩形阵列分布的滤网，所述取样管贯穿烟气管道本体一端外壁安装有法兰，所述取样管通过法兰连接有取样罐，所述取样管一侧外壁安装有固定板，所述第一连接罩内壁安装第二连接罩，所述第二连接罩位于取样管内部，通过设置取样罐、第一连接罩和第二连接罩，达到了便于对烟气进行取样的效果，降低样品内部的含尘量，利于后续测量，保证了滤网的清洁性，保证了烟气进入取样管内部的流畅性。

摘要： 本发明公开了一种锅炉烟气含氧量测量方法、装置、可读存储介质及计算锅炉，包括：获取非共享的源设备的数据信息和目标设备的特征数据；利用所述非共享的源设备的特征数据和目标设备的特征数据，确定目标设备标签数据和源设备标签数据；基于所述目标设备标签数据和源设备标签数据训练分类器，计算源设备的特征数据的权重；根据源设备的特征数据的权重，得到烟气含氧量预测软测量模型；根据所述烟气含氧量预测软测量模型，预测所述目标设备的烟气含氧量。本发明使用基于联合学习的分类模型，计算运行数据集中每条数据的权重，确保锅炉烟气含氧量软测量中源锅炉和目标锅炉之间信息共享时，各方数据不出本地，以保证各方数据的隐私性。

摘要： 本发明公开了一种烟气含氧量的预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，方法包括：获取源设备的特征数据和目标设备的特征数据，源设备的特征数据为非共享数据；根据目标设备的特征数据生成的哈希表，计算源设备的特征数据相对于目标设备的数据分布；根据源设备的特征数据相对于目标设备的数据分布，确定源设备的特征数据相对于目标设备的权重；根据源设备的特征数据相对于目标设备的权重以及源设备的特征数据对应的历史烟气含量，建立回归模型和烟气含氧量之间的关系，得到烟气含氧量预测软测量模型；根据烟气含氧量预测软测量模型，预测目标设备的烟气含氧量。通过本发明提供的技术方案，将源设备的特征数据迁移到目标设备上，使得源设备和目标设备之间无需共享的特征数据，从而确保数据安全。

摘要： 本发明提供了一种基于联合学习的烟气含氧量负荷预测方法及装置。该方法包括：通过参与方分别确定本地多组设备的数据集和目标设备数据集对应的样本权重；根据本地多组设备的数据集和对应的样本权重，训练得到多组设备的预测神经网络模型；将本地多组设备的预测神经网络模型上传到中心节点进行模型聚合，以得到聚合后的预测神经网络模型；根据预设训练条件训练聚合后的预测神经网络模型，以得到联合预测模型；根据联合预测模型和目标设备数据集对应的样本权重，预测目标设备烟气含氧量值。本发明解决了现有技术中因无法提高能源设备的烟气含氧量负荷预测的准确性的而造成资源浪费问题。

摘要： 本发明公开了一种烟气含氧量预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，方法包括：获取目标锅炉对应的至少两个特征数据、参考锅炉对应的至少两个模型训练数据以及各个所述模型训练数据分别对应的历史烟气含氧量；根据各个所述特征数据，确定所述模型训练数据对应的误差权重；根据各个所述模型训练数据、各个所述模型训练数据分别对应的历史烟气含氧量以及各个所述模型训练数据分别对应的误差权重进行模型训练，以确定烟气含氧量预测模型，所述烟气含氧量预测模型用于所述目标锅炉的烟气含氧量预测。本发明的技术方案通过模型训练数据的误差权重将参考锅炉的数据迁移到目标锅炉上，从而提高了训练出的烟气含氧量预测模型的精度。

摘要： 本发明公开了锅炉烟气含氧量的预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，方法包括：确定源锅炉的特征数据的概率分布模型和目标锅炉的特征数据的概率分布模型，源锅炉的特征数据为非共享数据；根据所述源锅炉的特征数据的概率分布模型和所述目标锅炉的特征数据的概率分布模型，确定所述源锅炉的特征数据的权重；根据所述源锅炉的特征数据、所述源锅炉的特征数据的权重以及所述源锅炉的特征数据对应的历史烟气含氧量，确定烟气含氧量预测软测量模型；根据所述烟气含氧量预测软测量模型，预测所述目标锅炉的烟气含氧量。通过本发明提供的技术方案，将源锅炉的特征数据迁移到目标锅炉上，使得源锅炉和目标锅炉之间无需数据共享，从而确保数据安全。

摘要： 本发明公开了一种基于数据驱动的电厂锅炉烟气含氧量预测优化方法，涉及电厂锅炉最佳烟气含氧量预测优化技术领域。针对华南某电厂锅炉，获取锅炉炉膛压力、主蒸汽压力、主蒸汽流量、AGC负荷指令、汽包压力、给煤量、煤粉浓度、引风量、送风量、最佳烟气含氧量、排烟温度、过热器出口温度、汽包水位、过热器出口压力的历史数据，对历史数据进行预处理，得到建模数据集；通过支持向量机算法搭建炉膛压力模型、主蒸汽压力模型和最佳烟气含氧量模型；然后通过人工鱼群算法对可控变量进行寻优。应用本发明，可达到降低煤粉消耗，节约经济成本的目的。

摘要： 本发明公开的实施例公开了用于确定烟气含氧量的方法、装置、电子设备和可读介质。该方法包括：获取训练样本集，其中，训练样本集包括燃气锅炉的历史数据样本、与燃气锅炉的数据样本对应的燃气锅炉的历史烟气含氧量数据样本；根据训练样本集，对待训练模型进行训练，得到预测模型；获取燃气锅炉的实时数据；将实时数据输入至预测模型，得到燃气锅炉的烟气含氧量数据。该实施方式实现了对燃气锅炉的更加智能化，更加简单的维护的同时提升了工作效率。

摘要： 本发明公开了一种燃气内燃机的烟气含氧量测量方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，方法包括：获取能源站内的燃气内燃机的烟气含氧量测量模型请求以及模型数据库；判断所述模型数据库中是否存在所述烟气含氧量测量模型请求对应的模型；根据判断所述模型数据库中是否存在所述烟气含氧量测量模型请求对应的模型的判断结果，确定烟气含氧量测量模型；根据所述烟气含氧量测量模型和所述燃气内燃机的运行数据，预测所述能源站内的燃气内燃机的烟气含氧量。通过本发明的技术方案，无需安装传感器，烟气含氧量测量模型依赖于真实数据，不容易受到外界环境的影响，可较为准确的确定出燃气内燃机的烟气含氧量。

摘要： 本发明公开了一种燃气内燃机的烟气含氧量测量方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，方法包括：获取燃气内燃机的烟气含氧量测量模型请求以及模型数据库；从所述模型数据库中确定出所述烟气含氧量测量模型请求对应的烟气含氧量测量模型；根据所述烟气含氧量测量模型和所述燃气内燃机的运行数据，预测所述燃气内燃机的烟气含氧量。通过本发明的技术方案，无需安装传感器，也不容易受到外界环境的影响，通过烟气含氧量测量模型可能够较为准确的测量燃气内燃机的烟气含氧量。