水泥生產(chǎn)預(yù)分解窯氮氧化物排放模擬與優(yōu)化.pdf

1、水泥是社會(huì)生產(chǎn)和建設(shè)中重要的原材料，作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)重要的一環(huán)，它對(duì)于社會(huì)生產(chǎn)和人民生活來(lái)說(shuō)占據(jù)著不可或缺的地位。近十年，中國(guó)水泥產(chǎn)量仍然保持著高速增長(zhǎng)的狀態(tài)，考慮到中國(guó)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，水泥的需求仍然有較大的上升空間。隨著水泥產(chǎn)能的不斷擴(kuò)張及落后產(chǎn)能淘汰工作的推進(jìn)，新型干法窯技術(shù)的使用比例持續(xù)增加，在提高能源使用效率的同時(shí)，氮氧化物的排放量也顯著增加，由此引發(fā)的環(huán)境問(wèn)題也越來(lái)越嚴(yán)重。現(xiàn)有針對(duì)水泥生產(chǎn)過(guò)程中氮氧化物減排的技術(shù)主要從三個(gè)方面

2、進(jìn)行，一是對(duì)設(shè)備進(jìn)行改造，二是利用催化還原技術(shù)來(lái)處理氮氧化物，三是通過(guò)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化實(shí)現(xiàn)氮氧化物減排。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，參數(shù)優(yōu)化的方法在氮氧化物排放標(biāo)準(zhǔn)日趨嚴(yán)格的大環(huán)境下，為企業(yè)解決氮氧化物減排問(wèn)題提供了一種經(jīng)濟(jì)有效的途徑。本文從參數(shù)優(yōu)化的角度，利用企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型，對(duì)水泥預(yù)分解窯氮氧化物排放進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化。
　　論文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　（1）研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法建立了根據(jù)水泥

3、生產(chǎn)操作參數(shù)來(lái)對(duì)氮氧化物排放進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化的 ANN-GA模型。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類思維進(jìn)行分布式并行信息處理的功能對(duì)氮氧化物排放進(jìn)行模擬，通過(guò)企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)操作參數(shù)和氮氧化物排放數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，模型訓(xùn)練效果較好，根據(jù)10組測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相對(duì)誤差在2%以內(nèi)，相關(guān)系數(shù)R為0.9902，精確性較好，能夠?qū)Φ趸锏呐欧艥舛茸龀鲚^為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。遺傳算法用于尋找最優(yōu)操作參數(shù)以實(shí)現(xiàn)氮氧化物減排，在最優(yōu)的條件下，氮

4、氧化物排放濃度為165.9mg/m3，遠(yuǎn)低于目前水泥行業(yè)氮氧化物排放國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)400mg/m3。另外，為了確定不同參數(shù)對(duì)氮氧化物排放濃度的影響，針對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了敏感性分析，敏感性分析結(jié)果顯示，爐內(nèi)溫度、生料入爐量、三次風(fēng)溫對(duì)氮氧化物排放濃度的影響較大，其中爐內(nèi)溫度的升高與降低對(duì)氮氧化物排放濃度的影響均較為明顯，而生料入爐量和三次風(fēng)溫一樣，其參數(shù)升高對(duì)氮氧化物排放濃度的影響要明顯大于其參數(shù)的降低。
　?。?）研究多元線性回歸模型并建

5、立了根據(jù)水泥生產(chǎn)操作參數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)和優(yōu)化氮氧化物排放濃度的回歸方程，在和 ANN-GA模型相同的條件下，通過(guò)建立的回歸方程對(duì)氮氧化物排放濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化，根據(jù)10組測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，模型的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值相對(duì)誤差在4%以內(nèi)，相關(guān)系數(shù)R為0.9176，精確性較好。根據(jù)建立的回歸方程可以發(fā)現(xiàn)，生料入爐量、三次風(fēng)溫和喂煤量對(duì)氮氧化物排放濃度影響較大。
　　（3）對(duì) ANN-GA模型和多元線性回歸模型進(jìn)行比較，從模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和模型優(yōu)化功