【摘 要】
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随着环境污染的日益严重,对NO_x排放的控制越来越严格。控制NO_x排放的方法有很多,但是如果能够在燃料的燃烧阶段就减少NO_x的生成,会使NO_x的控制更加经济高效。本文首先对降低燃煤电站锅炉NO_x排放的几种研究方法进行了对比,指出目前对NO_x的控制主要包括燃烧优化和烟气吸收两种方法。相比于用神经网络等人工智能方法对燃煤锅炉进行燃烧优化,粗糙集无需建立复杂的数学模型,也无需现场的燃烧调整实验
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随着环境污染的日益严重,对NO_x排放的控制越来越严格。控制NO_x排放的方法有很多,但是如果能够在燃料的燃烧阶段就减少NO_x的生成,会使NO_x的控制更加经济高效。本文首先对降低燃煤电站锅炉NO_x排放的几种研究方法进行了对比,指出目前对NO_x的控制主要包括燃烧优化和烟气吸收两种方法。相比于用神经网络等人工智能方法对燃煤锅炉进行燃烧优化,粗糙集无需建立复杂的数学模型,也无需现场的燃烧调整实验数据,只需要用简单的约简算法对运行历史数据进行挖掘,就能得到与NO_x排放值相关参数的优化运行区间,从燃
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