一、优化燃烧技术在邹县电厂中的应用（论文文献综述）
闫修峰,何修年[1]（2021）在《喷氨运行优化技术在邹县电厂的应用》文中进行了进一步梳理搭建喷氨运行优化系统,建立优化模型,实现超前预控,减少因喷氨延迟、精准度不高引起的NOx和氨逃逸大幅波动。基于数据驱动实现分区精准喷氨,防止空预器堵塞。在喷氨运行优化系统的辅助下,脱硝系统氨耗量、系统阻力（含空预器）控制在最优水平。喷氨运行优化技术实现了对传统脱硝工艺运行方式、控制方式、管理方式的全面优化和升级,以更经济、更安全、更环保、更高效的全新状态打造脱硝系统运行优化系统。
颜鲁[2]（2020）在《脱硝伴生硫酸氢铵与飞灰相互作用机制及对空预器堵塞影响的研究》文中指出SCR脱硝系统是一种高效的脱硝技术,虽然有效缓解了环保压力,但也为燃煤电厂的安全经济运行带来了诸多问题。在脱硝过程中,催化剂使得烟气中的SO2氧化为S03的机率增高,SO3与逃逸NH3反应生成硫酸氢铵（ABS）,其粘附在换热设备表面,使得积灰层增厚。硫酸氢铵造成的空预器堵塞问题一直是学者们研究的重点,黏性强的液态硫酸氢铵粘附在壁面上吸附大量的飞灰,减少了空预器烟气侧壁面间的流通截面积,形成堵塞,导致机组的运行阻力增加。因此,探究硫酸氢铵与飞灰颗粒在空预器壁面的粘附作用机制,对有效预防和减轻燃煤锅炉空预器堵塞具有重要意义。本文研究了燃煤锅炉脱硝伴生硫酸氢铵与飞灰颗粒在空预器壁面的粘附作用机制,设计了金属壁面飞灰粘附性能试验台,实验研究了不同温度、不同粒径范围和不同硫酸氢铵-灰质量比（R）下硫酸氢铵与飞灰颗粒在金属壁面的粘附规律。由于烟温与壁温之间存在温差,造成了不同区域硫酸氢铵凝结方式的不同,因此本文从硫酸氢铵直接冷凝在壁面吸附飞灰颗粒（记为未混样品）和硫酸氢铵冷凝在飞灰颗粒表面两者混合物粘附在壁面（记为预混样品）两方面研究了壁面飞灰粘附率规律。实验发现预混样品和未混样品的粘附率都是先随着温度的升高而增加,当到达某一温度后,温度继续升高粘附率会下降,两种样品的飞灰粘附率最大的温度点不同（预混220℃,未混180℃）,预混样品的粘附率始终高于未混样品,但粘附强度前者小于后者。研究表明,液态硫酸氢铵的生成是造成空预器严重堵塞的根本原因,空预器某一段区域处纯硫酸氢铵凝结后吸附飞灰（未混样品）继而形成的积灰层粘结力相对较大,造成积灰层的不断增厚;而经过这一区域后飞灰颗粒与硫酸氢铵混合物（预混样品）在壁面的粘附率较高,积灰层厚度短时间内增加明显,该结论为空预器不同区域处吹灰方式的选择提供指导。为了分析不同温度下硫酸氢铵与飞灰颗粒耦合作用机制,将吹扫过后粘附在壁面的灰样进行取样,分别采用扫描电子显微镜（SEM）、能谱分析（EDS）以及X射线衍射（XRD）对不同温度（160、200、220、280℃）的样品进行形貌、元素分布以及成分晶体分析。研究发现,硫酸氢铵与飞灰颗粒在一定温度下发生化学反应,温度的升高促进了化学反应的进行。并且硫酸氢铵的存在改变了飞灰颗粒原始形貌,不同温度下其颗粒团聚形态不同,其中预混样品220℃下颗粒团聚最为剧烈,形成了黏结形态很强的絮状物。飞灰成分主要有C、O、Al、Si、Fe、Ca等元素,大多以氧化物的形式存在,与硫酸氢铵之间会存在化学反应。同时,粘附积灰层整体以及飞灰颗粒自身都含有孔隙结构,存在物理吸附作用。因此,为探究粘附积灰层中飞灰颗粒与硫酸氢铵在不同温度下发生的物理吸附和化学反应程度以及不同氧化物对飞灰颗粒粘附的影响规律,设计了不同成分积灰与硫酸氢铵相互作用的实验。采用标准粒径的纯氧化物CaO、A1203、Si02代表飞灰中的碱金属氧化物和普通氧化物,模拟与硫酸氢铵的耦合作用实验,并选取电厂飞灰作为对比实验。分别对不同温度下CaO、A1203、Si02和飞灰颗粒与硫酸氢铵的作用产物,进行pH、电导率和XRD测试。实验发现,各成分颗粒物与硫酸氢铵混合物的pH随着温度的增加而增大,但CaO和飞灰颗粒的pH随温度的变化相对较小,Si02的变化趋势次之,A1203的pH趋势随温度的变化最为显着。其中,CaO与硫酸氢铵发生了强烈的化学中和反应,消耗了硫酸氢铵,反应产物呈碱性,粘结作用不明显。而A1203与硫酸氢铵发生少许反应,200℃后反应加剧。Si02与硫酸氢铵无化学反应发生,只存在物理吸附。并且Si02,A1203和飞灰颗粒与硫酸氢铵混合物呈酸性,颗粒间粘附明显。结果表明:飞灰颗粒与硫酸氢铵在不同温度下存在不同程度的物理吸附和化学反应,使得积灰粘附物在不同温度下呈现不同的粘性。为进一步探究硫酸氢铵与飞灰颗粒发生的物理吸附作用,对原灰样和200℃实验灰样进行了 BET测试,测试表明,实验前后飞灰颗粒孔径分布发生了较大的改变（平均孔径由9.4561nm变为了 29.8231nm）,颗粒孔隙的总孔容积减少,比表面积从1.3050m2/g减少到了 0.3127m2/g,证实了飞灰颗粒孔隙对液态硫酸氢铵的物理吸附能力。最后,在理论和试验研究的结果基础上,结合电厂运行数据,主要从粘附作用机制和硫酸氢铵生成源头两个方面探寻减轻液态硫酸氢铵造成空预器堵塞的方法。其中,缩短硫酸氢铵液化区间、空预器处进行连续吹灰、在锅炉中合理添加碱性物质和改变飞灰颗粒孔隙度等方式都能有效减少液态硫酸氢铵的量,从而减轻空预器的堵塞现象。本研究为工程上治理硫酸氢铵堵塞奠定了理论基础。
张美珍[3]（2020）在《中国煤炭清洁发电技术扩散及其驱动政策研究》文中认为在未来相当长时间内,煤电仍然是中国电力供应的主体电源。为了促进煤电的清洁发展,政府对燃煤电厂大气污染物减排提出了越来越严格的要求。煤炭清洁发电技术扩散是保障中国电力供应和实现污染物控制的重要路径。经过几十年的发展,燃煤发电机组的发电效率和大气污染物减排效果得到了显着的提高,但在当前技术水平下,CO2还没有实现有效减排,随着《巴黎协定》的生效和全国性碳市场的建立,碳减排将成为煤电发展的重要制约因素。总结煤炭清洁发电技术的扩散规律对提高煤电技术的创新性,进一步推动煤电的清洁化发展具有重要的理论和实践意义。首先,结合燃煤电厂的电力生产环节,剖析了煤电清洁化转型的主要途径,阐述了煤炭清洁发电技术体系的演进过程,并基于创新扩散理论、市场失灵理论和复杂适应性理论分析了影响这些技术扩散的主要因素;然后,基于Bass模型,对亚临界、超临界和超超临界技术在全国层面和区域层面的扩散过程进行了拟合,比较了三种技术在不同时间和空间维度扩散的差异性,同时,系统梳理了高效燃煤发电技术扩散驱动政策的演变过程,并对政策的实施效果进行了实证分析;其次,拟合了脱硫和脱硝技术在全国层面和区域层面的扩散过程,系统梳理了脱硫和脱硝技术扩散驱动政策的演变过程,并实证分析了政策的作用效果。最后,基于多主体建模的方法构建了二氧化碳捕集与封存（CCS）技术扩散的仿真模型,对碳配额分配政策、电价补贴政策和投资补贴政策的作用效果进行了仿真模拟,预测了单一政策情景和组合政策情景下CCS技术的扩散趋势和二氧化碳减排潜力。基于以上研究内容,得到如下主要结论:（1）煤炭清洁发电技术的历史演进过程分为提高发电效率和减少大气污染物排放两个阶段,未来将逐渐向有效控制二氧化碳排放的方向发展。高效燃煤发电技术、脱硫（硝）技术和二氧化碳捕集与封存技术之间相互依存,协同发展。煤炭清洁发电技术扩散的影响因素包括技术特性、社会网络以及政策等宏观环境因素。其中,由于电力的公共物品属性和污染物及二氧化碳排放的外部性,煤炭清洁发电技术扩散对政策有较强的依赖性。（2）高效燃煤发电技术中,亚临界技术和超临界技术分别在2012年和2018年达到扩散的成熟期,超超临界技术将在2028年达到成熟期,未来还有一定的增长空间;高效燃煤发电技术在东部和沿海省份的扩散比较充分,并逐渐向中西部煤炭资源丰富的省份扩散;高效燃煤发电技术扩散驱动政策经历了关停小火电初期阶段（19972006年）、加快关停小火电阶段（20072013年）和煤电超低排放阶段（2014年至今）三个阶段;在政策内容分析的基础上,提取了控制命令型、经济激励型和信息宣传型三类政策工具,其中控制命令型政策工具包括项目审批和淘汰落后机组,经济激励型政策工具包括电价管制和信贷政策;政策整体上对亚临界和超（超）临界技术扩散都起到显着的促进作用;在政策工具层面,针对亚临界技术,淘汰落后机组政策工具效果显着,针对超（超）临界技术,项目审批和淘汰落后机组政策工具作用效果显着。（3）在全国范围内,脱硫技术和脱硝技术分别在2017年和2020年进入扩散的成熟期;在经济发达和煤炭资源丰富的地区,脱硫（硝）技术引入的时间较早,扩散速度也更快;在经济发展水平一般,水资源较为丰富的地区,脱硫（硝）技术引入的时间较晚,扩散速度也相对较慢;脱硫和脱硝技术扩散驱动政策数量在整体上呈现出波动并上升的趋势;政策内容经历了起步、推进和深化的三个阶段;政策工具主要包括项目审批、标准规范、电价补贴、优惠贷款和信息宣传五类;政策整体上对脱硫和脱硝技术扩散起到了推动作用;在政策工具层面,标准规范和电价管制的作用显着为正,其他政策工具的作用不显着。（4）CCS技术扩散受政策的影响较大,在当前的技术和成本条件下,如果没有政府的扶持政策,CCS技术将可能长期处于研究示范的阶段;在政府的电价补贴和投资补贴组合情景下,CCS技术扩散速度最快,扩散也最充分,将在2035年左右达到饱和;碳配额分配政策会削弱电价补贴的作用,二者组合情景下,直到2049年才会有CCS机组投入运营;口碑效应促进了CCS技术的扩散;在二氧化碳减排效果方面,CCS技术扩散程度越充分,二氧化碳减排效果越好;减少免费碳配额的比例会使二氧化碳排放量略微下降,但减排作用有限。最后根据研究结论,从优化煤电产能结构、控制大气污染物排放和减少二氧化碳排放三个方面提出了进一步促进煤电清洁发展的政策建议。该论文有图49幅,表55个,参考文献231篇。
李卡[4]（2019）在《基于数据挖掘的锅炉氮氧化物预测及控制研究》文中进行了进一步梳理锅炉运行优化可以提高锅炉运行效率并且保证锅炉的运行安全,一般包括对设备及煤种等硬件的更换和运行参数的优化调整。由于锅炉组件众多且运行过程复杂,使得目前锅炉的运行优化存在较多难点。从电站SIS系统累积的数据中寻找锅炉运行的最佳参数,可以省去现场调试的成本,具有重要的现实意义。但是由于电站数据具有波动性强,参数多,数据量大等特点,使用人工分析不太现实。随着数据挖掘方法逐步成熟,将数据挖掘应用到电站锅炉的数据分析已经成为研究的热点。本文以数据挖掘为工具,对电站SIS系统数据进行分析,目标是预测SCR入口氮氧化物浓度并优化锅炉运行参数使其能够绿色高效运行。主要进行以下工作:进行数据的预处理。首先需要挑选出建模所用的参数,达到给数据降维的目的。其次采用孤立森林算法检测异常值并将异常值删除,对于空缺值直接删除。另外电站锅炉数据会存在噪声干扰,采取小波软阈值去除噪声。最后电站锅炉的非稳态数据不能够参与模型建立,本文采取改进的自适应多项式滤波算法提取稳态数据,并从中挑选出燃烧常用煤种时的数据,此数据将用于后续建模。分别采用BP神经网络和支持向量机建立NOX回归预测模型,并用粒子群优化算法（PSO）和差分优化算法（DE）分别对模型进行优化,发现支持向量机的性能要好于BP神经网络,在支持向量机模型中差分优化支持向量机较稳定,故采用DE-SVM。经过调试发现当支持向量机的两个参数c和g分别取0.78995和3.9628时,模型准确度最高,此时的平均相对误差为2.283%,且最大相对误差为9.35%,符合工业要求。采用模糊关联规则对数据处理。先用非均等模糊聚类将SCR入口烟气氧含量分为5个模糊区间,将SCR入口NOX浓度、预器出口飞灰含碳量分为3个模糊区间。之后进行关联规则挖掘,最终得出当烟气氧含量为[2.86%-3.12%]时,SCR入口NOX浓度、预器出口飞灰含碳量均处于较低区间的倾向性较大,符合实际情况。
李钊[5]（2019）在《华电山东邹县电厂基于胜任力模型的人岗匹配研究》文中研究指明随着市场经济体制改革的不断深入,国有企业需要面对的市场竞争也日益激烈,如何在现有条件下进一步降低成本、提升效益成为许多国企改革过程中必须面对的一个基本问题。对于电力企业而言,“厂网分开,竞价上网”和“电量交易市场化”一方面为这类企业指明了发展的方向,另一方面也对这些企业提出了变革要求。面对这一现状,企业应充分认识到人力资源的重要性,并通过对人力资源管理模式的改善,尤其是人岗匹配程度的增加来提升管理效率,从而达到节约成本、提高收益的效果。本文在广泛查阅文献与充分实地调研的前提下,以华电山东邹县电厂的人力资源管理实践为例,通过对该厂人岗匹配状况目前存在的问题及成因进行分析,提出解决该厂人岗匹配现存问题的基本方案,并在此基础上详细介绍了运用行为事件访谈法建立企业某一具体岗位的胜任力模型的方法和过程,以及如何使用李克特量表对员工的胜任素质进行测量评估,形成了较为完整的基于胜任力模型的人岗匹配评价方法,在岗位胜任力模型的基础上,梳理了胜任力模型的建立对该岗位后续人力资源管理工作尤其是员工招聘与配置、培训与开发、绩效管理与薪酬管理的的重要意义,以及对该企业后续员工开发与岗位开发的实践启示。本文的创新之处主要在于针对发电企业特点,使用行为事件访谈法和李克特量表,分别从岗位和员工两个不同的角度出发,介绍了建立岗位胜任力模型的详细过程和测量评价员工胜任素质的具体方法,将人岗匹配中人和岗这两个至关重要的因素进行了有机结合。
罗雪梅[6]（2018）在《不确定条件下燃煤电厂碳捕集、利用与封存（CCUS）项目投资决策研究》文中研究表明近年来温室气体问题导致的极端气候事件和全球变暖等成为了公众和各国政府关注的焦点,为缓解全球变暖等趋势,世界各国展开了一系列的碳减排行动。在不影响能源需求和经济增长的条件下,碳减排是一个好的战略选择,碳捕获、利用与封存（Carbon Capture,Utilization and Storage,CCUS）技术应运而生。到2050年,CCUS技术在减排情境下的减排潜力可达全球碳排放总量的31%,具有很大的减排潜力。燃煤发电厂排放的二氧化碳已经超过总排放量的一半,燃煤电厂减排担任着减排目标的重担,但是燃煤电厂投资CCUS技术有着极大的风险性和不确定性,本文在研究燃煤电厂投资CCUS技术时选用在不确定条件下适合的决策方法——实物期权方法来估计投资项目价值。论文首先介绍了传统投资决策方法和其存在的缺陷,根据燃煤电厂CCUS技术的投资特点,选择了特点相契合的实物期权法,再根据几种常见的实物期权定价方法选择了适合燃煤电厂CCUS技术的投资特性二叉树定价模型,给出了燃煤电厂CCUS技术投资决策应用框架。然后分析燃煤电厂投资CCUS项目主要的影响因素的不确定性,包括碳交易价格、CO2利用收益、政府补贴和CCUS技术进步等,构建了不确定条件下燃煤电厂CCUS项目投资决策模型,并确定了具体的投资决策规则。最后根据燃煤发电行业发展现状和超超临界和超临界燃煤机组发展现状选取了超临界PC（Pulverized Coal）燃煤机组作为基准电站,估计电站的参数和计算基础数据,最后计算出燃煤电厂CCUS技术投资项目净现值和延迟实物期权方法下的项目总投资价值,并计算出了实物期权法和净现值法下的投资临界条件,并对两种方法下的投资区域进行了对比。最后对影响项目收益的政府补贴、CCUS技术投资成本和CO2利用比例做了敏感性分析,并根据分析的结果提出了建议,做出总结和展望。
袁园园[7]（2018）在《基于RBF神经网络的燃煤机组运行优化软件开发》文中提出在当今世界科技化数据化的发展背景下,各行各业对电力的需求也越来越高。在我国,发电形式主要以火力发电为主,而燃煤作为火力发电的主要方式,并一直在国内外电力行业占据核心地位。为了提高火电厂锅炉的燃烧效率,降低氮氧化物的排放量,使锅炉的燃烧系统稳定运行,电厂锅炉的优化问题越来越成为目前的首要任务。本文以国内某电厂660MW超临界机组锅炉为研究对象,对燃煤机组降排增效展开优化性研究。以工况历史数据为基础,结合RBF神经网络建立了一个以锅炉运行参数为输入,以NOX排放量和锅炉燃烧效率为输出的网络模型,实现了电站锅炉NOX排放与热效率的预测。在模型建立的过程中,利用带权重的粒子群算法（PSO）对RBF神经网络的隐节点的中心进行优化,以增强网络的非线性逼近能力并提高模型的收敛速度,然后通过测试样本对改进的网络模型的准确性予以检验,实验证明,建立的网络模型可以很好的表示锅炉的燃烧特性。在上述模型的基础上,建立了以NOX排放量和锅炉热效率为目标,以给煤量、一次风门开度、二次风门开度、燃尽风门开度等为优化变量的优化模型,采用遗传算法以及多目标优化函数进行了优化,该算法仅需给定种群大小和叠代次数两个参数,一次运行即得到一组Pareto最优解,最终生成模型的最优解。本文利用C#等编程语言完成了锅炉运行优化系统的软件开发,包括对功能模块的设计与描述,系统主要实现了数据获取、参数监控、参数预测以及参数优化功能,数据的获取方式主要是通过SIS系统的实时数据库和CEMS中获取。锅炉主要参数的实时监测将实现当前运行变化趋势的可视化功能,并通过建立的优化模型对当前的工况给出参数优化的调整方案,指导工作人员进行调整,实现了锅炉优化系统的优化功能。本系统既满足了环保部门对NOX排放指标的低排要求,提高了电厂锅炉的燃烧效率,同时也实现了对锅炉运行的智能化管理,对我国环保事业和电力企业具有积极影响。
卓建坤,焦伟红,宋少鹏,宋光武,熊思江,姚强,潘涛[8]（2016）在《锅炉燃烧优化中NOx预测模型研究进展》文中提出锅炉氮氧化物预测模型,是通过燃烧优化降低NOx排放的基础,且可用于污染物在线监测,具有极大的环境及经济意义,国内外研究者对此做了大量研究.本文结合燃烧NOx生成预测模型的研究情况,对模型进行归类,从各类模型的变量选取、参数确定方法、模型改进及预测效果几方面综述了NOx预测模型的研究进展.并结合实际应用中存在的不足,对今后研究和应用进行了展望.
陈南锟[9]（2016）在《基于最小二乘支持向量机的燃煤锅炉燃烧优化研究》文中进行了进一步梳理近些年来,能源与环境问题在经济社会发展过程中日益受到重视。燃煤电站作为我国的主要发电装机类型,它的清洁高效生产对我国的可持续发展起到关键性的作用。基于模型预测和多目标寻优技术的燃烧优化方法无需对机组进行大规模改造,可以有效地达到节能减排的目的,已经成为当今电站研究的热点之—锅炉燃烧过程具有多变量,强耦合的复杂特性,完全依赖机理分析建立锅炉燃烧模型是不切实际的。人工智能算法和多目标优化算法在本文中被用来完成锅炉燃烧优化工作。本文主要从以下几个方面对锅炉燃烧优化展开研究：在某600Mw超临界直流锅炉中进行燃烧优化调整试验,采集试验数据并根据试验数据对锅炉燃烧特性进行分析。基于燃烧优化调整试验数据,采用最小二乘支持向量机（LSSVM）对锅炉燃烧过程进行建模,建立的锅炉热效率模型和NOx排放量模型满足精度要求。通过增量分析的方法选取模型输入变量进行小范围变化,根据燃烧模型输出的响应特性曲线验证了锅炉燃烧模型的有效性。在燃烧优化调整试验样本中选取低中高负荷样本作为优化工况,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）对锅炉热效率模型和NOx排放量模型进行优化,求得各工况下的Pareto最优解集,给出操作变量的推荐值来指导锅炉运行。采用经典剪枝算法和主动学习剪枝算法对锅炉燃烧模型进行稀疏化处理,有效地降低了燃烧模型的复杂程度,通过两种剪枝算法的剪枝结果的对比得出主动学习剪枝算法具有快速性和稳定性的特点,稀疏化处理后的锅炉燃烧模型便于优化算法的寻优以及日后的增量学习。
张洪源[10]（2016）在《火电机组锅炉燃烧优化研究》文中提出随着国家对环保要求日益严格的政策环境,如何提高锅炉运行效率,同时降低烟气NOx的排放,实现锅炉的经济环保运行,增强自身的竞争力,是各燃煤电厂锅炉运行需要解决的一个现实问题。论文以锅炉燃烧优化为研究内容,主要工作内容及研究成果如下：（1）分析了常规锅炉效率计算方法存在的问题,提出了用于燃烧优化的名义锅炉效率计算及修正方法。并使用省煤器出口烟气参数替代常规炉效计算中的空预器排烟处烟气参数来计算各项热损失,排除了脱硫、脱硝以及锅炉尾部空预器积灰漏风等非燃烧运行参数因素对锅炉效率及燃烧优化的影响；提出了采用参与比较的所有工况的平均送风温度、给水温度和煤质作为炉效修正的基准值,使炉效修正更具合理性。通过计算实例,验证了名义锅炉效率用于燃烧优化的合理性。（2）针对某电厂300MW机组锅炉进行了燃烧调整试验研究,设计了燃烧调整试验工况,根据试验数据分析了影响炉效、NOx排放量、飞灰含碳量和锅炉排烟温度的主要因素,给出了两个特定负荷下推荐的优化燃烧运行方式,并为基于模型的燃烧优化的可靠性分析提供依据。（3）研究了基于智能计算的燃烧优化。采用神经网络技术,根据锅炉燃烧调整试验数据和机组运行历史数据,建立了燃烧优化RBF神经网络模型。该模型采用名义锅炉效率作为模型的输出,有效避免了非燃烧变量因素对模型的影响。基于燃烧优化神经网络模型,以提高锅炉效率、降低烟气NOx排放量为优化目标,采用遗传算法对锅炉可调燃烧运行参数进行了优化,并将模型优化结果与燃烧调整试验优化结果进行了比较,比较结果表明模型优化的结果是合理的。性能考核试验表明,基于智能计算的燃烧优化,在维持烟气NOx排放基本不变的条件下,锅炉燃烧效果有了明显提高,说明本文的方法是有效的。
二、优化燃烧技术在邹县电厂中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、优化燃烧技术在邹县电厂中的应用（论文提纲范文）
（1）喷氨运行优化技术在邹县电厂的应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 喷氨运行优化技术的研究应用 |
| 1.1 喷氨运行优化技术研究进展 |
| 1.2 喷氨运行优化技术应用实践 |
| 2 喷氨运行优化技术的应用 |
| 2.1 邹县电厂现状 |
| 2.2 系统功能设计 |
| 2.3 关键技术 |
| 2.4 标准偏差的定义及计算 |
| 3 结语 |
（2）脱硝伴生硫酸氢铵与飞灰相互作用机制及对空预器堵塞影响的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 空预器堵塞问题的研究 |
| 1.3 空预器脱硝副产物硫酸氢铵的生成 |
| 1.4 锅炉飞灰的粘附性研究 |
| 1.5 空预器堵塞的治理 |
| 1.6 本文主要研究内容 |
| 2 硫酸氢铵沉积温度与飞灰颗粒多孔性研究 |
| 2.1 吸附基本原理 |
| 2.1.1 吸附概念 |
| 2.1.2 粘附力分析 |
| 2.2 硫酸氢铵沉积温度 |
| 2.3 飞灰颗粒多孔结构 |
| 2.3.1 BET测试 |
| 2.3.2 飞灰颗粒电镜测试 |
| 2.4 多孔颗粒对硫酸氢铵生成或沉积温度影响的初步定性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 硫酸氢铵与飞灰颗粒粘附规律的实验研究 |
| 3.1 硫酸氢铵与飞灰相互作用现象分析 |
| 3.2 实验设备及方案 |
| 3.2.1 实验灰样获取和制备 |
| 3.2.2 硫酸氢铵与飞灰混合方法 |
| 3.2.3 实验设备 |
| 3.2.4 实验方案 |
| 3.3 试验数据分析 |
| 3.3.1 温度对样品粘附率的影响 |
| 3.3.2 粒径因素对样品粘附率的影响 |
| 3.3.3 硫酸氢铵-灰质量比(R)对粘附率的影响 |
| 3.4 灰样的微观表征测试分析 |
| 3.4.1 测试仪器 |
| 3.4.2 不同温度下粘附积灰SEM微观形貌图 |
| 3.4.3 粘附积灰EDS表面元素半定量分析 |
| 3.4.4 粘附物取样XRD晶相成分结果对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 不同成分积灰与硫酸氢铵的作用机制 |
| 4.1 简化积灰层形成过程 |
| 4.2 实验方法 |
| 4.3 反应产物的pH及电导率测试 |
| 4.3.1 不同温度下SiO_2与硫酸氢铵的反应机制 |
| 4.3.2 不同温度下Al_2O_3与硫酸氢铵的反应机制 |
| 4.3.3 不同温度下CaO与硫酸氢铵的反应机制 |
| 4.3.4 不同温度下飞灰颗粒与硫酸氢铵的反应机制 |
| 4.4 反应前后飞灰的吸附能力测试 |
| 4.5 飞灰颗粒与硫酸氢铍作用机制解释 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 空预器防堵塞研究 |
| 5.1 从粘附作用机制方面减轻堵塞 |
| 5.1.1 缩短硫酸氢铵液化区间 |
| 5.1.2 连续吹灰方式(定期定时吹灰) |
| 5.1.3 加大吹灰力度及水冲洗 |
| 5.1.4 碱性物质的添加及飞灰颗粒孔隙度的改变 |
| 5.2 从硫酸氢铵生成源头减轻堵塞 |
| 5.2.1 流场均匀性(温度分布) |
| 5.2.2 喷氨方式不合理(氨逃逸率高) |
| 5.2.3 不同负荷下SO_3含量的变化趋势 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 本文结论 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的主要成就 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）中国煤炭清洁发电技术扩散及其驱动政策研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究目标与内容 |
| 1.3 研究方法与思路 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关理论与文献综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.2 相关理论及方法 |
| 2.3 文献综述 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 煤炭清洁发电技术体系演进及其影响因素分析 |
| 3.1 煤炭清洁发电技术体系的演进 |
| 3.2 煤炭清洁发电技术扩散影响因素分析 |
| 3.3 煤炭清洁发电技术扩散及其驱动政策研究理论框架 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 高效燃煤发电技术扩散及驱动政策实证分析 |
| 4.1 高效燃煤发电机组装机容量变化 |
| 4.2 高效燃煤发电技术扩散过程 |
| 4.3 高效燃煤发电技术扩散驱动政策演变过程 |
| 4.4 高效燃煤发电技术扩散驱动政策作用效果实证分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 脱硫和脱硝技术扩散及驱动政策实证分析 |
| 5.1 燃煤电厂脱硫和脱硝机组投运情况 |
| 5.2 脱硫和脱硝技术扩散过程分析 |
| 5.3 脱硫和脱硝技术扩散驱动政策演变过程 |
| 5.4 脱硫和脱硝技术扩散驱动政策作用效果实证分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 CCS技术扩散仿真模型构建 |
| 6.1 CCS技术扩散相关主体及行为识别 |
| 6.2 仿真模型框架 |
| 6.3 模型各主体模块设计 |
| 6.4 Agent-based模型开发 |
| 6.5 模型有效性及敏感性 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 CCS技术扩散驱动政策的仿真模拟 |
| 7.1 数据收集 |
| 7.2 政策模拟及结果分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 研究结论与政策建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 主要创新点 |
| 8.4 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于数据挖掘的锅炉氮氧化物预测及控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 数据挖掘技术介绍 |
| 1.3 运行优化与数据挖掘在电站锅炉的应用 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 2 建模数据预处理 |
| 2.1 数据获取及数据特点 |
| 2.2 影响NO_X的因素及模型参数选择 |
| 2.3 异常值及空缺值处理 |
| 2.4 噪声处理 |
| 2.5 稳态数据提取 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 SCR入口氮氧化物预测模型 |
| 3.1 BP神经网络和支持向量机 |
| 3.2 差分进化算法及粒子优化算法 |
| 3.3 算法参数选择 |
| 3.4 预测模型的结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 NO_X及飞灰含碳量整体优化模型 |
| 4.1 非均等模糊聚类 |
| 4.2 关联规则 |
| 4.3 非均等聚类模糊关联规则优化NO_X及飞灰含碳量的整体优化 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）华电山东邹县电厂基于胜任力模型的人岗匹配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力行业人力资源管理现状研究 |
| 1.2.2 人岗匹配的研究现状 |
| 1.2.3 胜任力模型的研究现状 |
| 1.3 研究内容、研究方法与可行性分析 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 可行性分析 |
| 1.4 研究意义与创新点 |
| 1.4.1 研究意义 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 人岗匹配与胜任力模型基本理论 |
| 2.1 人岗匹配基本理论 |
| 2.1.1 人岗匹配的概念 |
| 2.1.2 人岗匹配的原理 |
| 2.2 胜任力模型基本理论 |
| 2.2.1 彼得原理 |
| 2.2.2 胜任力的定义 |
| 2.2.3 胜任力模型 |
| 2.2.4 胜任力研究方法 |
| 2.2.5 胜任力模型的建构流程 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 华电山东邹县电厂人岗匹配问题分析 |
| 3.1 华电山东邹县电厂的基本情况 |
| 3.1.1 地理位置 |
| 3.1.2 基本情况 |
| 3.1.3 所属母公司基本情况 |
| 3.1.4 企业文化 |
| 3.2 华电山东邹县电厂人员配置状况 |
| 3.2.1 总体情况 |
| 3.2.2 年龄结构 |
| 3.2.3 人岗匹配情况 |
| 3.3 华电山东邹县电厂人岗匹配存在的问题 |
| 3.3.1 组织结构及岗位存在的问题 |
| 3.3.2 人员配置存在的问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 胜任特征模型 |
| 4.1 胜任力模型与任职资格体系的差异 |
| 4.2 胜任力模型的主要建立方法:行为事件访谈法 |
| 4.2.1 行为事件访谈法的定义 |
| 4.2.2 行为事件访谈法的流程 |
| 4.3 胜任素质词典 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 华电山东邹县电厂人岗匹配实证研究 |
| 5.1 华电山东邹县电厂岗位类型综述 |
| 5.2 华电山东邹县电厂“技术员”岗位说明书 |
| 5.2.1 职责与权限 |
| 5.2.2 岗位任职资格 |
| 5.2.3 工作内容与要求 |
| 5.3 华电山东邹县电厂“技术员”岗位胜任力模型的建立 |
| 5.3.1 人才素质测评报告 |
| 5.3.2 “技术员”岗位胜任力模型的建立 |
| 5.4 基于胜任力模型的员工胜任力测量 |
| 5.4.1 李克特量表 |
| 5.4.2 “技术员”岗位胜任力测评李克特量表 |
| 5.5 胜任力模型在华电山东邹县电厂的应用 |
| 5.5.1 胜任力模型与员工招聘配置 |
| 5.5.2 胜任力模型与培训开发 |
| 5.5.3 胜任力模型与薪酬管理 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 研究成果与结论 |
| 6.1 研究成果 |
| 6.2 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）不确定条件下燃煤电厂碳捕集、利用与封存（CCUS）项目投资决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究的主要内容及观点 |
| 1.3.1 研究的主要内容 |
| 1.3.2 研究的主要观点 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 本文的技术路线 |
| 1.5 本文的创新点 |
| 第2章 文献综述及理论基础 |
| 2.1 CCUS技术国内外研究现状 |
| 2.1.1 CCUS技术简介及发展现状 |
| 2.1.2 CCUS技术国内外研究现状 |
| 2.1.3 CCUS技术投资决策研究现状 |
| 2.2 传统的投资决策理论 |
| 2.2.1 传统的投资决策方法 |
| 2.2.2 传统投资决策评价方法的缺陷 |
| 2.3 实物期权理论 |
| 2.3.1 实物期权的概念及基本特性 |
| 2.3.2 实物期权的分类 |
| 2.3.3 实物期权的定价方法 |
| 2.3.4 实物期权的研究综述 |
| 2.4 不确定性理论 |
| 2.4.1 .不确定性定义 |
| 2.4.2 不确定性的研究方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 燃煤发电厂CCUS技术投资性质及决策理论方法分析 |
| 3.1 燃煤发电厂CCUS技术的发展现状 |
| 3.1.1 燃煤发电概述及发展现状 |
| 3.1.2 燃煤发电厂CCUS技术的发展现状 |
| 3.2 燃煤发电厂CCUS技术投资性质及投资决策理论方法选择 |
| 3.2.1 燃煤发电厂CCUS技术投资性质 |
| 3.2.2 燃煤发电CCUS技术投资决策方法选择 |
| 3.2.3 实物期权对于CCUS技术投资的适用性 |
| 3.3 燃煤发电厂CCUS技术投资的应用框架 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 不确定条件下燃煤发电厂CCUS技术投资决策模型 |
| 4.1 燃煤电厂CCUS技术投资的主要影响因素及其不确定性分析 |
| 4.1.1 碳交易价格 |
| 4.1.2 CO2利用价格 |
| 4.1.3 政府投资补贴 |
| 4.1.4 CCUS技术进步 |
| 4.2 模型的假设 |
| 4.3 燃煤电厂CCUS技术投资决策模型构建 |
| 4.3.1 燃煤发电CCUS投资项目模型指标选择 |
| 4.3.2 不确定条件下燃煤发电厂CCUS技术投资决策模型 |
| 4.4 燃煤电厂CCUS技术投资决策规则 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 燃煤电厂CCUS技术投资模型实证分析 |
| 5.1 项目假设和基础数据 |
| 5.1.1 项目假设 |
| 5.1.2 基准电站参数估计 |
| 5.1.3 燃煤电厂投资CCUS技术的基础数据 |
| 5.2 燃煤电厂投资CCUS技术项目的净现值 |
| 5.2.1 考虑政府补贴的CCUS投资项目净现值 |
| 5.2.2 净现值法下燃煤电厂投资CCUS技术的临界条件 |
| 5.3 不确定条件下燃煤电厂CCUS项目投资价值 |
| 5.3.1 燃煤电厂CCUS技术投资项目价值计算 |
| 5.3.2 实物期权法下电站投资CCUS的临界条件 |
| 5.3.3 实物期权规则与净现值规则下投资区域比较 |
| 5.4 敏感性分析 |
| 5.4.1 政策补贴影响分析 |
| 5.4.2 CCUS技术投资成本影响分析 |
| 5.4.3 二氧化碳利用比例的影响分析 |
| 5.5 针对分析结果的政策建议 |
| 5.5.1 完善和发展碳排放交易市场 |
| 5.5.2 给予适当的财政持支持 |
| 5.5.3 促进CCUS技术发展 |
| 5.5.4 提高二氧化碳资源化利用比例 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文主要研究结论 |
| 6.2 不足之处及研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 |
（7）基于RBF神经网络的燃煤机组运行优化软件开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于智能算法的锅炉运行优化研究 |
| 1.2.2 国内外在燃煤机组方面的相关研究 |
| 1.2.3 锅炉燃烧优化软件发展现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 1.4 论文的组织安排 |
| 第2章 燃煤锅炉与RBF神经网络相关技术研究 |
| 2.1 燃煤锅炉的工作原理 |
| 2.2 锅炉燃烧效率分析 |
| 2.3 锅炉氮氧化物排放分析 |
| 2.3.1 氮氧化物的生成机理 |
| 2.3.2 影响NO_X排放的主要因素 |
| 2.4 RBF神经网络 |
| 2.4.1 RBF神经网络原理 |
| 2.4.2 RBF神经网络算法学习过程 |
| 2.4.3 RBF神经网络的聚类分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统需求分析与系统设计 |
| 3.1 系统总体方案 |
| 3.1.1 可行性分析 |
| 3.1.2 系统功能需求 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 系统设计原则 |
| 3.2.2 系统软件结构 |
| 3.3 数据获取模块 |
| 3.4 数预测功能模块 |
| 3.5 参数优化功能模块 |
| 3.6 系统环境 |
| 3.6.1 系统开发环境 |
| 3.6.2 系统运行环境 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于RBF神经网络的锅炉燃烧特性建模与优化 |
| 4.1 粒子群算法改进RBF神经网络 |
| 4.1.1 粒子群算法 |
| 4.1.2 带惯性权重的粒子群算法 |
| 4.1.3 基于粒子群算法优化RBF神经网络 |
| 4.1.4 改进RBF神经网络性能验证 |
| 4.1.5 验证结果 |
| 4.1.6 本节小结 |
| 4.2 锅炉设备和参数选择 |
| 4.2.1 锅炉设备 |
| 4.2.2 锅炉燃烧模型参数的选择 |
| 4.2.3 神经网络模型的数据采集 |
| 4.3 基于改进的RBF神经网络建模 |
| 4.3.1 多目标输出问题 |
| 4.3.2 网络模型的建立 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.5 锅炉系统可调参数的优化 |
| 4.5.1 遗传算法的改进 |
| 4.5.2 参数优化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 锅炉运行优化系统的实现 |
| 5.1 软件开发介绍与系统分析 |
| 5.1.1 软件开发语言 |
| 5.1.2 锅炉运行优化系统分析 |
| 5.2 优化系统相关技术设计方案 |
| 5.2.1 SIS系统的软件结构 |
| 5.2.2 实现方式 |
| 5.3 系统优化功能界面 |
| 5.3.1 登录锅炉运行优化系统 |
| 5.3.2 系统参数监测功能 |
| 5.3.3 系统预测功能 |
| 5.3.4 可控参数优化功能 |
| 5.4 优化模型管理 |
| 5.4.1 过程参数管理 |
| 5.4.2 优化参数管理 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）锅炉燃烧优化中NOx预测模型研究进展（论文提纲范文）
| 1 NOx预测方法 |
| 2 NOx预测模型 |
| 2.1 灰箱模型 |
| 2.2 黑箱模型 |
| 2.2.1 统计回归模型 |
| 2.2.2 神经网络 |
| 2.2.3 支持向量机 |
| 3 应用 |
| 3.1 燃烧优化 |
| 3.2 在线监测 |
| 4 结论及展望 |
（9）基于最小二乘支持向量机的燃煤锅炉燃烧优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 电站锅炉燃烧优化技术研究现状 |
| 1.3 电站锅炉燃烧优化建模研究现状 |
| 1.4 支持向量机研究现状 |
| 1.5 遗传算法研究现状 |
| 1.6 本文研究内容 |
| 第二章 锅炉燃烧系统和燃烧优化调整试验 |
| 2.1 锅炉燃烧系统 |
| 2.1.1 锅炉制粉系统和燃烧设备 |
| 2.1.2 锅炉风烟系统 |
| 2.2 燃烧优化调整试验方法 |
| 2.3 燃烧优化调整试验内容和结果分析 |
| 2.3.1 氧量调整试验 |
| 2.3.2 二次风配风方式调整试验 |
| 2.3.3 一次风速调整试验 |
| 2.3.4 燃尽风量调整试验 |
| 2.3.5 煤粉细度调整试验 |
| 2.3.6 磨煤机投运方式试验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 支持向量机和最小二乘支持向量机技术研究 |
| 3.1 支持向量机基础理论 |
| 3.1.1 统计学习理论 |
| 3.1.2 对偶理论 |
| 3.1.3 KKT条件 |
| 3.2 支持向量机 |
| 3.3 支持向量回归机 |
| 3.4 最小二乘支持向量机 |
| 3.5 最小二乘支持向量机的剪枝算法 |
| 3.5.1 最小二乘支持向量机剪枝算法研究现状 |
| 3.5.2 主动学习剪枝算法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于最小二乘支持向量机的锅炉燃烧建模 |
| 4.1 锅炉燃烧模型的输出及建模方法 |
| 4.1.1 锅炉热效率 |
| 4.1.2 NOx生成机理 |
| 4.1.3 锅炉燃烧模型建模方法 |
| 4.2 燃烧模型的数据输入及数据采集 |
| 4.3 基于最小二乘支持向量机的锅炉燃烧模型建立 |
| 4.4 锅炉燃烧模型的增量分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 锅炉燃烧多目标优化及锅炉燃烧模型剪枝优化 |
| 5.1 锅炉燃烧过程多目标优化 |
| 5.1.1 多目标优化问题 |
| 5.1.2 遗传算法基本原理 |
| 5.1.3 带精英策略的快速非支配排序遗传算法 |
| 5.1.4 基于NSGA-Ⅱ算法的锅炉燃烧优化 |
| 5.2 锅炉燃烧模型剪枝优化 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（10）火电机组锅炉燃烧优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 电厂锅炉燃烧优化研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第二章 燃烧优化中锅炉效率计算方法研究 |
| 2.1 问题的提出 |
| 2.2 国标炉效计算方法和炉效简化计算方法 |
| 2.2.1 国标锅炉效率计算模型 |
| 2.2.2 锅炉效率简化计算方法 |
| 2.3 用于燃烧优化的名义锅炉效率计算 |
| 2.3.1 名义锅炉效率计算原则 |
| 2.3.2 基于国标的名义锅炉效率计算与修正 |
| 2.3.3 基于简化算法的名义锅炉效率计算与修正 |
| 2.3.4 基准参数值的确定 |
| 2.4 计算实例 |
| 2.4.1 工况数据 |
| 2.4.2 计算结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 锅炉燃烧优化试验研究 |
| 3.1 锅炉炉效和烟气NOx排放影响因素分析 |
| 3.1.1 锅炉燃烧运行影响因素分析 |
| 3.1.2 锅炉NOx排放影响因素分析 |
| 3.2 试验锅炉简介 |
| 3.3 锅炉燃烧试验 |
| 3.3.1 试验目的及方法 |
| 3.3.2 摸底试验 |
| 3.3.3 燃烧调整试验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于智能计算的燃烧优化 |
| 4.1 RBF神经网络技术与遗传算法优化技术 |
| 4.1.1 RBF神经网络技术 |
| 4.1.2 遗传算法优化技术 |
| 4.2 锅炉燃烧特性建模 |
| 4.2.1 锅炉燃烧特性模型的输出变量 |
| 4.2.2 锅炉燃烧特性模型的输入变量 |
| 4.2.3 模型样本及数据处理 |
| 4.2.4 锅炉燃烧模型增量分析 |
| 4.3 基于燃烧特性模型的锅炉燃烧优化 |
| 4.3.1 基于遗传算法的燃烧优化 |
| 4.3.2 燃烧优化结果及分析 |
| 4.3.3 优化结果有效性分析 |
| 4.4 基于智能计算的燃烧优化系统投运效果 |
| 4.4.1 燃烧优化系统结构 |
| 4.4.2 系统投运效果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 作者在研究生阶段发表的论文 |
| 参考文献 |
四、优化燃烧技术在邹县电厂中的应用（论文参考文献）
- [1]喷氨运行优化技术在邹县电厂的应用[J]. 闫修峰,何修年. 新型工业化, 2021(07)
- [2]脱硝伴生硫酸氢铵与飞灰相互作用机制及对空预器堵塞影响的研究[D]. 颜鲁. 山东大学, 2020(11)
- [3]中国煤炭清洁发电技术扩散及其驱动政策研究[D]. 张美珍. 中国矿业大学, 2020(01)
- [4]基于数据挖掘的锅炉氮氧化物预测及控制研究[D]. 李卡. 华中科技大学, 2019(01)
- [5]华电山东邹县电厂基于胜任力模型的人岗匹配研究[D]. 李钊. 华北电力大学, 2019(01)
- [6]不确定条件下燃煤电厂碳捕集、利用与封存（CCUS）项目投资决策研究[D]. 罗雪梅. 重庆工商大学, 2018(12)
- [7]基于RBF神经网络的燃煤机组运行优化软件开发[D]. 袁园园. 华北电力大学, 2018(01)
- [8]锅炉燃烧优化中NOx预测模型研究进展[J]. 卓建坤,焦伟红,宋少鹏,宋光武,熊思江,姚强,潘涛. 燃烧科学与技术, 2016(06)
- [9]基于最小二乘支持向量机的燃煤锅炉燃烧优化研究[D]. 陈南锟. 东南大学, 2016(03)
- [10]火电机组锅炉燃烧优化研究[D]. 张洪源. 东南大学, 2016(03)