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传统的污染物排放控制方法控制效果较差,导致控制后的污染物排放量也较多,因此,本文从对喷氨量优化控制的角度出发,首先采用相关度评价方法评价脱硝系统各个工况参数之间的关联性,然后通过比较脱硝后烟气的浓度含量和原始烟气中氮氧化物的浓度含量,计算脱硝效率。确定污染物排放影响参数,并设置脱硝系统报警值,在此基础上,引入RBF神经网络建立脱硝系统模型以及混沌离子群算法,进行轧制优化,提高脱硝率,降低氨气逃逸率。以便将喷氨量控制在合理范围内,减少火电厂污染物的排放,以此完成固体废弃物燃烧污染物排放的控制。经实验结果对比