水泥生產預分解窯氮氧化物排放模擬與優(yōu)化.pdf

1、水泥是社會生產和建設中重要的原材料，作為國民經濟重要的一環(huán)，它對于社會生產和人民生活來說占據著不可或缺的地位。近十年，中國水泥產量仍然保持著高速增長的狀態(tài)，考慮到中國當前的經濟發(fā)展水平，水泥的需求仍然有較大的上升空間。隨著水泥產能的不斷擴張及落后產能淘汰工作的推進，新型干法窯技術的使用比例持續(xù)增加，在提高能源使用效率的同時，氮氧化物的排放量也顯著增加，由此引發(fā)的環(huán)境問題也越來越嚴重?，F有針對水泥生產過程中氮氧化物減排的技術主要從三個方面

2、進行，一是對設備進行改造，二是利用催化還原技術來處理氮氧化物，三是通過對生產過程中的各項參數進行優(yōu)化實現氮氧化物減排。隨著計算機科學技術的發(fā)展，參數優(yōu)化的方法在氮氧化物排放標準日趨嚴格的大環(huán)境下，為企業(yè)解決氮氧化物減排問題提供了一種經濟有效的途徑。本文從參數優(yōu)化的角度，利用企業(yè)實際生產數據建立預測模型，對水泥預分解窯氮氧化物排放進行預測和優(yōu)化。
　　論文的主要研究內容如下：
　?。?）研究人工神經網絡和遺傳算法建立了根據水泥

3、生產操作參數來對氮氧化物排放進行預測和優(yōu)化的 ANN-GA模型。利用人工神經網絡模擬人類思維進行分布式并行信息處理的功能對氮氧化物排放進行模擬，通過企業(yè)實際生產操作參數和氮氧化物排放數據對模型進行訓練，模型訓練效果較好，根據10組測試數據結果可以發(fā)現，模型的預測值與實際值相對誤差在2%以內，相關系數R為0.9902，精確性較好，能夠對氮氧化物的排放濃度做出較為準確的預測。遺傳算法用于尋找最優(yōu)操作參數以實現氮氧化物減排，在最優(yōu)的條件下，氮

4、氧化物排放濃度為165.9mg/m3，遠低于目前水泥行業(yè)氮氧化物排放國家標準400mg/m3。另外，為了確定不同參數對氮氧化物排放濃度的影響，針對模型參數進行了敏感性分析，敏感性分析結果顯示，爐內溫度、生料入爐量、三次風溫對氮氧化物排放濃度的影響較大，其中爐內溫度的升高與降低對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溫一樣，其參數升高對氮氧化物排放濃度的影響要明顯大于其參數的降低。
　?。?）研究多元線性回歸模型并建

5、立了根據水泥生產操作參數來預測和優(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，通過建立的回歸方程對氮氧化物排放濃度進行預測和優(yōu)化，根據10組測試數據結果可以發(fā)現，模型的預測值和實際值相對誤差在4%以內，相關系數R為0.9176，精確性較好。根據建立的回歸方程可以發(fā)現，生料入爐量、三次風溫和喂煤量對氮氧化物排放濃度影響較大。
　?。?）對 ANN-GA模型和多元線性回歸模型進行比較，從模型預測準確性和模型優(yōu)化功