[發(fā)明專利]一種基于數(shù)值模擬利用回歸算法預(yù)測爐膛氧氣濃度的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011014861.7
• 申請(qǐng)日: 2020-09-24
• 公開（公告）號(hào): CN112036100B
• 公開（公告）日: 2023-01-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 崔宇佳;沈濤;夏良偉;于強(qiáng);黃鶯;馬孝純;杜憲濤;朱慧娟;姜文婷;張超;孫晶
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱鍋爐廠有限責(zé)任公司
• 主分類號(hào): G06F30/28
• 分類號(hào): G06F30/28;G06F30/27;G06F17/18;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14
• 代理公司: 哈爾濱市偉晨專利代理事務(wù)所(普通合伙) 23209
• 代理人: 李曉敏

本發(fā)明涉及一種預(yù)測爐膛氧氣濃度的方法，屬于燃煤鍋爐技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明研發(fā)解決的是鍋爐氧濃度測量方法無法準(zhǔn)確得知爐膛內(nèi)部氧含量的具體分布的問題。包括以下步驟：步驟一：數(shù)值模擬仿真，利用數(shù)值模擬軟件建立爐膛內(nèi)部的物理模型，仿真運(yùn)算；步驟二：數(shù)據(jù)處理，處理數(shù)值模擬結(jié)果；步驟三：算法預(yù)測，利用四種回歸算法預(yù)測；步驟四：結(jié)果應(yīng)用，從四種回歸算法選擇效果最佳算法，預(yù)測指定工況下的燃燒器出口風(fēng)量。利用fluent軟件對(duì)鍋爐燃燒進(jìn)行全爐膛的數(shù)值仿真，從而得到爐膛內(nèi)部任意位置的氧氣濃度分布數(shù)據(jù)；將無法觀察的爐膛內(nèi)部氧氣分布場，用數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種預(yù)測爐膛氧氣濃度的方法，屬于燃煤鍋爐技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

燃煤鍋爐在運(yùn)動(dòng)中產(chǎn)生含有CO₂，SO₂等的煙氣，燃燒不充分時(shí)也會(huì)產(chǎn)生少量的CO，CH₄等。如果鍋爐配風(fēng)不當(dāng)，爐膛漏風(fēng)并且煙氣里又含有氧，那么爐膛燃燒過程中，與入爐膛的氧充分接觸達(dá)到充分燃燒，所以保持適當(dāng)?shù)倪^量空氣，保證煤粉在爐膛的充分燃燒非常必要。但是一旦出現(xiàn)供給燃燒的空氣量增大，會(huì)有部分O₂沒有被利用，作為熱煙氣從煙囪排放掉。這不僅增加了排煙熱損失，也直接影響了鍋爐運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。因此，控制鍋爐燃燒中的氧含量顯得尤為重要，也是衡量鍋爐指標(biāo)的依據(jù)之一。

目前對(duì)鍋爐氧濃度測量大部分停留在對(duì)煙氣的氧含量測量上，導(dǎo)致無法準(zhǔn)確得知爐膛內(nèi)部氧含量的具體分布，無法準(zhǔn)確對(duì)送引風(fēng)量與角度進(jìn)行控制。

基于上述問題，亟需提出一種基于數(shù)值模擬利用回歸算法預(yù)測爐膛氧氣濃度的方法，以解決上述技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于數(shù)值模擬利用回歸算法預(yù)測爐膛氧氣濃度的方法，本發(fā)明研發(fā)解決的是鍋爐氧濃度測量方法無法準(zhǔn)確得知爐膛內(nèi)部氧含量的具體分布的問題。在下文中給出了關(guān)于本發(fā)明的簡要概述，以便提供關(guān)于本發(fā)明的某些方面的基本理解。應(yīng)當(dāng)理解，這個(gè)概述并不是關(guān)于本發(fā)明的窮舉性概述。它并不是意圖確定本發(fā)明的關(guān)鍵或重要部分，也不是意圖限定本發(fā)明的范圍。

本發(fā)明的技術(shù)方案：

一種基于數(shù)值模擬利用回歸算法預(yù)測爐膛氧氣濃度的方法，包括以下步驟：

步驟一：數(shù)值模擬仿真

根據(jù)鍋爐運(yùn)行數(shù)據(jù)與設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建爐膛內(nèi)部的物理模型，選取CFD計(jì)算用煤質(zhì)數(shù)據(jù)、一、二次風(fēng)風(fēng)溫及分配方式，確定數(shù)值模擬計(jì)算邊界條件；選擇湍流、多相流、對(duì)流、輻射及煤粉的燃燒機(jī)理模型，利用fluent軟件(計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)軟件)對(duì)鍋爐燃燒進(jìn)行全爐膛的數(shù)值仿真，從而得到爐膛內(nèi)部任意位置的氧氣濃度分布數(shù)據(jù)；

步驟二：數(shù)據(jù)處理

經(jīng)仿真模擬后輸出的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再采用數(shù)據(jù)挖掘與主成分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分，參數(shù)處理，整合冗余，降低維數(shù)；經(jīng)處理后得到的6個(gè)主成分；

步驟三：算法預(yù)測

將嶺回歸，隨機(jī)梯度下降，回歸模型(lasso)，支持向量回歸(SVR)集合成回歸算法學(xué)習(xí)機(jī)，通過此學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測爐內(nèi)氧量，編寫程序?qū)X回歸，隨機(jī)梯度下降，lasso，SVR算法集成，整合成回歸算法學(xué)習(xí)機(jī)，通過此學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測爐膛內(nèi)部氧量分布；將訓(xùn)練數(shù)據(jù)通過回歸算法學(xué)習(xí)機(jī)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，分別形成不同的網(wǎng)絡(luò)；將驗(yàn)證集的輸入數(shù)據(jù)分別通過這四種網(wǎng)絡(luò)，得到預(yù)測結(jié)果；

步驟四：結(jié)果應(yīng)用

通過比對(duì)擬合程度，均方根誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)，選出結(jié)果最好的算法，為最終的預(yù)測算法，預(yù)測出指定工況下的燃燒器出口風(fēng)量。