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摘要
作为表征湿法脱硫吸收塔内浆液氧化反应优劣与按需启停氧化风机的重要参考指标，CaSO3浓度缺乏有效的在线预测手段，为此提出一种基于SATLBO(supervised adaptive teaching-learning-based optimization algorithm)与氧化率自修正的CaSO3浓度预测方法。方法依据反应机理设计实时工况的自适应欠氧计算环节、反应过程的容积迟延环节以及吸收塔内CaSO3的滚动积分环节，并结合寻优算法优化模型参数，最终建立了预测模型；针对所选教学优化算法不足，增加教师答疑及学生互学空间距离判定环节，应用标准函数测试，验证了改进算法优越性。
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单位国家能源投资集团有限责任公司; 华北电力大学
