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摘要
为研究水泥分解炉在掺烧污泥和选择性非催化还原(SNCR)脱硝共同作用下,以脱硝系统运行成本最小为目标,对相关主要参数进行优化控制.以广东某6 000 t/d水泥分解炉为研究对象,以污泥掺烧量、喷氨量、烟风温度、压差等运行参数为输入变量,采用遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)建立出口烟气NOx浓度的预测模型.再采用多种群遗传算法(MPGA),在满足NOx排放浓度达标的前提下,以脱硝系统成本最小为优化目标,得到经济性最佳的水泥分解炉运行参数.结果表明:所建立的烟气NOx浓度预测模型相对误差仅为2.63%,相关系数高达0.976;MPGA较GA和PSO具有更强的全局搜索能力和进化能力,更适合运用在高维度非线性解空间中.所选对象增加污泥掺烧量至18 t/h,同时将喷氨量减少至500 L/h,可获得最低的脱硝运行成本.
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