山東溫室養(yǎng)殖采暖鍋爐 方快鍋爐已經(jīng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)模式

導(dǎo)讀：

方快鍋爐——專業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售清潔工業(yè)鍋爐二十余年，擁有專業(yè)的生產(chǎn)技工團(tuán)隊(duì)，96%以上智能化生產(chǎn)技術(shù)支持，產(chǎn)品質(zhì)量十分穩(wěn)定、可靠。

方快鍋爐——專業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售清潔工業(yè)鍋爐二十余年，擁有

方快山東溫室養(yǎng)殖采暖鍋爐——專業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售清潔工業(yè)鍋爐二十余年，擁有專業(yè)的生產(chǎn)技工團(tuán)隊(duì)，96%以上智能化生產(chǎn)技術(shù)支持，產(chǎn)品質(zhì)量十分穩(wěn)定、可靠。

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風(fēng)煙系統(tǒng)煙氣含氧量是影響山東溫室養(yǎng)殖采暖鍋爐效率的一個(gè)重要因素,其測(cè)量結(jié)果對(duì)評(píng)價(jià)燃燒經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)有重要作用.由于爐內(nèi)燃燒過程復(fù)雜且煙氣含氧量影響因素多,現(xiàn)場含氧量的直接測(cè)量往往存在滯后且精度較差.近年來,基于相關(guān)參數(shù)建模的軟測(cè)量方法在電廠逐漸得以應(yīng)用.為此,針對(duì)某1000MW鍋爐機(jī)組,考慮風(fēng)煙系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及影響鍋爐含氧量的因素,以電廠采集的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本,建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)煙系統(tǒng)含氧量軟測(cè)量模型.與基于梯度下降法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,采用性能更好的L-M算法作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法.試驗(yàn)結(jié)果表明:基于L-M算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)煙氣含氧量,為實(shí)現(xiàn)鍋爐的燃燒優(yōu)化調(diào)整、節(jié)煤降耗奠定基礎(chǔ)。

燃料燃燒必不可少的會(huì)產(chǎn)生大量CO2、NOX和SO2等物質(zhì)，這些物質(zhì)排放到大氣中，會(huì)引發(fā)溫室效應(yīng)和酸雨，對(duì)環(huán)境產(chǎn)生嚴(yán)重的破壞作用。冷凝山東溫室養(yǎng)殖采暖鍋爐在凝結(jié)煙氣中水蒸汽的同時(shí)，可以去除煙氣中這些有害物質(zhì)。因此，采用冷凝鍋爐對(duì)保護(hù)環(huán)境也具有重要意義。

在對(duì)山東溫室養(yǎng)殖采暖鍋爐容量進(jìn)行計(jì)算時(shí)，要以同時(shí)使用100個(gè)噴頭（最高值）作為標(biāo)準(zhǔn)，暫時(shí)忽略多少人同時(shí)使用，而是以噴頭數(shù)作為估量單位，只要滿足100個(gè)噴頭同時(shí)使用即可。

結(jié)論：

方快鍋爐——專業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售清潔工業(yè)鍋爐二十余年，擁有專業(yè)的生產(chǎn)技工團(tuán)隊(duì)，96%以上智能化生產(chǎn)技術(shù)支持，產(chǎn)品質(zhì)量十分穩(wěn)定、可靠。?úˉ??ˉ?????????????棬?У??Щ?????Щ????1.8t/h?úˉ?С??ú??8t/h?úˉ?С??ú???????1??úˉ?60/С???ú??ˉЧ??75%??Щ??ó?úˉ?С??ú?145.5kg。風(fēng)煙系統(tǒng)煙氣含氧量是影響鍋爐效率的一個(gè)重要因素,其測(cè)量結(jié)果對(duì)評(píng)價(jià)燃燒經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)有重要作用.由于爐內(nèi)燃燒過程復(fù)雜且煙氣含氧量影響因素多,現(xiàn)場含氧量的直接測(cè)量往往存在滯后且精度較差.近年來,基于相關(guān)參數(shù)建模的軟測(cè)量方法在電廠逐漸得以應(yīng)用.為此,針對(duì)某1000MW鍋爐機(jī)組,考慮風(fēng)煙系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及影響鍋爐含氧量的因素,以電廠采集的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本,建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)煙系統(tǒng)含氧量軟測(cè)量模型.與基于梯度下降法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,采用性能更好的L-M算法作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法.試驗(yàn)結(jié)果表明:基于L-M算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)煙氣含氧量,為實(shí)現(xiàn)鍋爐的燃燒優(yōu)化調(diào)整、節(jié)煤降耗奠定基礎(chǔ)。燃料燃燒必不可少的會(huì)產(chǎn)生大量CO2、NOX和SO2等物質(zhì)，這些物質(zhì)排放到大氣中，會(huì)引發(fā)溫室效應(yīng)和酸雨，對(duì)環(huán)境產(chǎn)生嚴(yán)重的破壞作用。