供暖鍋爐水平衡環(huán)評 方快鍋爐互聯(lián)網(wǎng)營銷渠道銷售額連續(xù)3年提升

導(dǎo)讀：

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發(fā)生汽水共騰的主要原因是鍋水含鹽量太高

發(fā)生汽水共騰的主要原因是鍋水含鹽量太高。因此，防止汽水共騰的主要措施是控制鍋水含鹽量在臨界含鹽量之內(nèi)。加強給水處理以及加大連續(xù)排污量，也是防止汽水共騰有效措施。五、爐管爆破爐管爆破時有顯著的爆破聲、噴汽聲，這時水位迅速下降，汽壓明顯降低，一般無法維持汽壓、水位，必須緊急停爐。

針對工業(yè)過程動力學(xué)建模中,輸入變量特征集確定困難的問題,提出了一種基

針對工業(yè)過程動力學(xué)建模中,輸入變量特征集確定困難的問題,提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的門控循環(huán)單元(GRU)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.該模型可以通過學(xué)習(xí)自動提取輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)間的時空特征,簡化人工智能模型的輸入變量個數(shù),減少了輸入的冗余信息,降低了建模過程的難度,并具有較好的精確度和泛化能力.通過使用某燃煤機組實際運行數(shù)據(jù)中與氮氧化物(NOx)排放相關(guān)的數(shù)據(jù)作為模型輸入,建立了基于GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的燃煤供暖鍋爐水平衡環(huán)評NOx排放預(yù)測模型.并分別與傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長短期記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比較,驗證了GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在工業(yè)過程動力學(xué)建模中的優(yōu)良性能。

但另一方面，由于煤層溫度高，相應(yīng)爐排片的工作條件變得惡劣。如果燃用灰熔點較低的煤時，容易出現(xiàn)煤層結(jié)渣而影響供暖鍋爐水平衡環(huán)評安全、經(jīng)濟運行。因此，設(shè)計火床鍋爐選用適當(dāng)?shù)膓R是十分關(guān)鍵的。表7-11給出了火床爐排面積熱負荷qR的統(tǒng)計值范圍，可供設(shè)計和運行工況分析參考。

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結(jié)論：

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