摘要：为提高燃煤锅炉出口NO_(x)排放浓度的预测精度,该文提出一种基于卷积特征提取的NO_(x)排放浓度深度学习预测模型。首先,分析锅炉燃烧产生NO_(x)的机理,确定模型初选变量;然后,计算不同初选变量与NO_(x)排放浓度之间的最大相关系数,确定变量延迟时间;其次,为挖掘输入变量深层交互信息,设计二维卷积网络进行特征提取,获得高维预测模型输入候选集合;同时,通过偏最小二乘法计算候选集变量与NO_(x)排放浓度之间相关性,降低输入变量维数,确定最终模型的输入变量;最后,设计深度神经网络建立NO_(x)排放预测模型,预测NO_(x)排放浓度。基于1000MW锅炉实际运行数据的实验结果表明,所提出卷积深度神经网络预测算法的平均相对百分比误差小于4%,预测精度能够满足实际生产的需求。

摘要：介绍了目前中国最大容量的引进型300 MW循环流化床(CFB)锅炉的设计特点和运行经验,并针对褐煤提出了锅炉主要热力参数的选取原则,可供新的循环流化床锅炉设计提供参考。

摘要：选择性催化还原(selectivecatalyticreduction,SCR)是一个变时间延迟的动态过程。为建立准确SCR出口NO_(x)排放浓度预测模型,提出一种基于动态时延分析和典型样本筛选的建模算法。首先,通过机理分析和实际生产数据Pearson相关性分析,确定模型输入变量。然后,采用时间滑动窗口策略,计算滑动时间窗口内变量互信息熵,根据互信息熵排序确定各变量对于NO_(x)排放浓度的动态延迟时间。其次,为了降低建模样本数量,采用K-Means聚类算法对时延分析后的样本集合进行筛选,筛选出具有代表性和多样性的典型运行数据样本。最后,设计极限学习机算法,构建SCR系统出口NO_(x)动态预测模型。基于1000MW超超临界锅炉运行数据的验证结果显示,所提算法的预测误差小于5%,能够对SCR系统出口NO_(x)浓度进行准确预测。

摘要：结合我国配置PG9371容量等级燃气轮机联合循环发电装置余热锅炉大型化和国产化问题,从余热锅炉的设计技术、材料选择、生产制造能力及配套设备几方面进行详细介绍,同时对国内外的情况也进行简要介绍。

摘要：针对循环流化床锅炉排渣系统的热控设计特点 ,着重分析了锅炉的排渣和冷渣系统 (包括采用纯风冷、风水联合、锥形阀、L形阀等不同冷渣器的排渣控制 )的热控设计问题 ,同时介绍了德国 ALSTOM公司在制定控制策略时的一些思路和做法 。

摘要：在“碳达峰、碳中和”的背景下,将工业生产过程中排放的CO_(2)捕捉后,低温压缩为液态二氧化碳(简称LCO_(2))并采用低温球形储罐存储后充分利用,可实现工业过程的碳减排。以1000 m 3低温LCO_(2)球罐为例,识别其在设计、制造阶段中可能存在的损伤模式,加以预防,有效降低球罐在服役中可能出现的风险,为低温球罐的建造人员提供方法借鉴。

摘要：本文根据电机设计与运行方面的需要,对传统的水轮发电机次谐波振动计算方法进行了改进,进一步考虑了磁路饱和对水轮发电机次谐波振动的影响,并针对借槽情况下绕组排列方案的特殊性,扩展了次谐彼振动计算方法。这样使水轮发电机次谐波振动分析方法更加完善。同时,在此基础上,开发了一套完整的次谐波振动计算软件。

摘要：本文通过对空冷汽轮发电机定子线棒产生环流和涡流损耗机理的分析和研究,确定了空冷汽轮发电机定子绕组换位方案的优化设计模型,用该模型对不同股线数的多个换位方案进行了优化设计,以82MW空冷汽轮发电机为例,确定了其定子线棒换位应采用的最佳方案,并应用到工程实际设计中。

摘要：该文分析了四角切圆燃烧锅炉的技术优势和存在的问题,论述了炉膛出口烟窗的烟气速度和温度偏差的成因以及对锅炉运行的危害。用燃烧过程三维全模拟软件对大唐公司托克托电厂的HG-2008/17.5-YM锅炉进行了4个工况的三维全模拟计算,得到了不同工况条件下的炉内烟温及烟速的分布。对炉膛出口烟窗的速度和温度偏差的具体情况进行了定量分析,并结合运行实绩,提出了减小和控制偏差的措施,以期对四角切圆燃烧锅炉的设计和运行提供有益的指导。

摘要：详细介绍８０９８单片机与ＬＱ系列打印机，主要是ＬＱ－１００＋、ＬＱ－１５００、ＬＱ－１６００型打印机的硬件接口方法，并给出其相应的驱动程序，同时指出可能会出现的问题及解决措施。