【摘 要】
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锅炉烟气酸露点的准确预测是实现锅炉节能和低温腐蚀防控的关键问题。鉴于现有的烟气酸露点理论模型或测试方法均存在一定的局限性,本文拟通过人工神经网络来实现锅炉烟气酸露点的预测。通过已有试验数据和理论公式计算值比较,本文建立的人工神经网络能够对案例锅炉的烟气酸露点及其波动范围实现准确预测,为该锅炉的排烟温度和节能装置控制提供精确指导,同时也为建立一个限定条件较少的烟气酸露点通用预测模型拓展思路。
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锅炉烟气酸露点的准确预测是实现锅炉节能和低温腐蚀防控的关键问题。鉴于现有的烟气酸露点理论模型或测试方法均存在一定的局限性,本文拟通过人工神经网络来实现锅炉烟气酸露点的预测。通过已有试验数据和理论公式计算值比较,本文建立的人工神经网络能够对案例锅炉的烟气酸露点及其波动范围实现准确预测,为该锅炉的排烟温度和节能装置控制提供精确指导,同时也为建立一个限定条件较少的烟气酸露点通用预测模型拓展思路。
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