基于BP神经网络的SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测 BP神经网络是一种常用的机器学习算法,广泛应用于数据建模、预测和优化等领域。在催化剂脱硝性能预测中,BP神经网络可以用于建立预测模型,以提高SCR蜂窝状催化剂的脱硝效率。 SCR蜂窝状催化剂是一种广泛应用于烟气脱硝的催化剂,它具有高效、稳定和长久的特点。然而,SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能受到多种因素的影响,如温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度等。因此,建立一个能够预测SCR蜂窝状催化剂脱硝性能的模型具有重要的实际意义。 BP神经网络模型可以通过学习实验数据,建立一个能够预测SCR蜂窝状催化剂脱硝性能的模型。在本文中,我们使用BP神经网络模型,选择了空速、温度、氧气含量、氨氮摩尔比、NO浓度五个独立变量,建立了SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测模型。 实验结果表明,BP神经网络模型能够较好地预测SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能,绝对误差的平均值为8%,相对误差的平均值为11%。这表明BP神经网络模型能够较好地拟合SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能,且具有较高的预测精度。 本文的研究结果表明,BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具,为SCR蜂窝状催化剂的实际应用提供了依据。 在SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测中,BP神经网络模型的应用具有以下几个优点: BP神经网络模型可以处理复杂的非线性关系,可以较好地拟合SCR蜂窝状催化剂的脱硝性能。 BP神经网络模型可以自动地选择最优的模型参数,避免了人工选择模型参数的主观性。 BP神经网络模型可以快速地进行预测,具有较高的计算效率。 BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具,具有广泛的应用前景。 在SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测中,BP神经网络模型的应用还存在一些挑战,如数据的质量和量的限制、模型的过拟合和欠拟合等问题。这需要我们在实际应用中,进一步改进和完善BP神经网络模型。 BP神经网络模型可以作为SCR蜂窝状催化剂脱硝性能预测的有力工具,具有广泛的应用前景。
2024-08-01 17:54:17 2.42MB 神经网络 深度学习 机器学习 数据建模
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烟气选择性催化还原(SCR)系统的流场影响氨氮混合及反应物停留时间进而影响脱硝效率。基于fluent 6.3软件,对某300 MW亚临界机组的SCR系统的流场及氨氮混合情况进行了数值模拟。结果表明:在该SCR脱硝系统中,因烟道布置中存在截面变化的大小头及急转弯头,反应器前烟道流场出现严重不均。氨喷射(AIG)下游速度标准偏差达20.9%,速度角度标准偏差为23.5%;反应器入口速度偏差达17.3%,存在大面积速度低于4 m/s的区域,会堵塞催化剂,影响脱硝反应。流速不均导致氨氮混合较差,AIG区域下游氨氮物质的量比偏差高达47.2%,反应器入口近50%区域氨氮摩尔比低于0.8,严重偏离脱硝反应系数比1,脱硝效率仅66.48%。该系统整体压降较高,运行经济性较差。
2024-02-29 20:59:04 1.52MB 氨氮混合 脱硝效率 数值模拟
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富氧条件下Pd基上H2选择催化还原NOx活性研究,李佳,武光军,本文研究了TiO2负载单金属和双金属催化剂上H2选择催化还原NO的反应。在413-473K温度区间,双金属催化剂Pd-Ir/TiO2催化剂具有良好的活性,�
2024-02-24 08:01:04 1.57MB 首发论文
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为进一步挖掘变频调速系统节能潜力和提高效率,从变频器内部设计研究着手,介绍1.14 kV变频器整流回馈单元的电路设计.主要研究驱动电路的设计,采用公共直流母线技术,解决多电机间电动状态和发电状态之间的矛盾.整流回馈单元将流后的直流电供给逆变器,以实现电压和频率都可调来驱动电机,而当电机制动时所产生的电能又可通过回馈单元返回给电网.实验结果表明:该设计既实现了电动机的精密制动又实现了再生能源的合理利用,达到了节能高效的目的.
2024-01-09 09:45:48 823KB 整流/回馈 直流母线 可控硅(SCR)
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2023-10-11 10:04:44 37.95MB sap
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个人收藏的10款精美scr屏保。包括水波纹热带鱼水族馆(附注册码)
2023-02-21 09:48:28 7.86MB scr电脑屏保
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SCR烟气脱硝PID预测控制,可以通过simulink搭建PID的预测控制来进行电厂烟气处理
2022-12-30 22:16:17 83KB SCR
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2022-10-23 13:01:34 18.19MB 电脑软件PC屏幕音视频录制scr
This is the reference implementation for Sparse-Compositional Regression based face landmark alignment. This implementation is not designed to be fast, it is merely for training and basic testing. A fast implementation (for online fitting), written in C++ will be added soon. The included model is trained on the 300W dataset using 49 points (no jaw points).
2022-09-13 15:05:15 7.06MB SCRforFaceAli
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2022-07-18 19:00:56 27KB Fliqlo1.5.1
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