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循环流化床锅炉燃烧状态监测模型研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第5-6页 | Abstract | 第6页 | 第1章 绪论 | 第9-19页 | 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-12页 | 1.1.1 节能减排 | 第9-11页 | 1.1.2 循环流化床技术 | 第11-12页 | 1.2 状态监测 | 第12-17页 | 1.2.1 基于机理分析建模 | 第14-16页 | 1.2.2 先进人工智能建模 | 第16-17页 | 1.3 论文主要内容和结构安排 | 第17-19页 | 第2章 脱硫过程分析与燃烧建模方法 | 第19-27页 | 2.1 CFB炉内脱硫机理 | 第19-23页 | 2.1.1 硫分的存在形式 | 第19页 | 2.1.2 SO_2的析出过程 | 第19-20页 | 2.1.3 SO_2析出的影响因素 | 第20-21页 | 2.1.4 CFB中SO_2排放浓度的控制 | 第21-22页 | 2.1.5 脱硫效率影响因素 | 第22-23页 | 2.2 CFB燃烧模型及优化方法 | 第23-26页 | 2.2.1 模糊自适应推理建模方法 | 第23-24页 | 2.2.2 果蝇优化算法 | 第24-26页 | 2.3 本章小结 | 第26-27页 | 第3章 炉内脱硫状态监测模型 | 第27-42页 | 3.1 煅烧分解率和固硫利用率的求取 | 第27-33页 | 3.1.1 理论所需空气量 | 第27-28页 | 3.1.2 理论烟气量 | 第28-29页 | 3.1.3 煅烧分解率的求取 | 第29页 | 3.1.4 固硫利用率的求取 | 第29页 | 3.1.5 煅烧分解率和固硫利用率的拟合预测 | 第29-33页 | 3.2 CFB炉内脱硫过程机理模型 | 第33-36页 | 3.2.1 活性CaCO_3监测模型 | 第33-34页 | 3.2.2 活性CaO监测模型 | 第34-36页 | 3.2.3 SO_2排放软测量模型 | 第36页 | 3.3 脱硫状态监测模型仿真 | 第36-38页 | 3.4 石灰石控制系统仿真 | 第38-40页 | 3.5 本章小结 | 第40-42页 | 第4章 基于模糊自适应推理的燃烧模型及燃烧优化 | 第42-53页 | 4.1 样本数据 | 第42页 | 4.2 模型结构 | 第42-43页 | 4.3 建模仿真结果 | 第43-45页 | 4.4 燃烧优化 | 第45-52页 | 4.4.1 多目标寻优策略 | 第45页 | 4.4.2 约束条件 | 第45-46页 | 4.4.3 优化结果仿真 | 第46-52页 | 4.5 本章小结 | 第52-53页 | 第5章 结论与展望 | 第53-55页 | 5.1 结论 | 第53-54页 | 5.2 展望 | 第54-55页 | 参考文献 | 第55-59页 | 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第59-60页 | 致谢 | 第60页 |
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