基于神经网络的锅炉多工况燃烧建模研究的中期报告.docx

基于神经网络的锅炉多工况燃烧建模研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
随着工业化进程加速推进，煤炭等化石燃料的燃烧问题越来越引起人们的关注。锅炉是利用化石燃料进行热能转换和能量利用的设备，而燃烧过程是锅炉运行的核心。在多工况运行下，燃烧过程的表现和参数都会有所不同，如不同负荷、不同烟气回路等。因此，研究锅炉燃烧多工况建模，对优化燃烧效率，降低污染物排放具有重要意义。
本研究基于神经网络算法，探索锅炉多工况燃烧建模的可行性，通过研究锅炉燃烧过程中的关键参数，建立多层神经网络模型进行预测和监测。
二、研究方法
1.数据采集和处理
选择一台燃煤锅炉作为实验对象，记录不同工况下火焰图像、烟气成分、燃烧温度、烟温等参数数据。通过数据预处理、清洗、归一化等方法，获取可供神经网络训练的数据集。
2.神经网络算法
本研究采用基于BP算法的多层神经网络，用于对锅炉燃烧多工况进行建模和预测。神经网络主要分为输入层、隐层和输出层，其中输入层接收锅炉监测的各个参数数据，隐层进行数据加工和特征提取，输出层预测锅炉各个参数的变化趋势。
3.模型验证和优化
采用交叉验证、均方误差和R2等方法进行模型验证和参数优化，提高神经网络的预测准确度和稳定性。
三、研究进展
目前，本研究已完成数据采集和处理，建立了一套基于BP神经网络的锅炉多工况燃烧模型，并进行了初步验证和结果分析。结果显示，该模型可以精准地预测锅炉燃烧过程中的各个参数，预测误差较小，结果稳定可靠。
四、下一步工作
1.对现有模型进行更加深入的优化和验证，提高预测精度和稳定性。
2.将模型应用于实际生产过程中，为优化燃烧效率和降低排放提供科学依据。
3.探索其他神经网络算法在锅炉燃烧多工况建模中的适用性和优势。