[发明专利]基于BP神经网络的静电除尘器中磁场效应预测方法

说明书

本发明涉及一种基于BP神经网络的静电除尘器中磁场效应预测方法，包括以下步骤：1)在建立了流场、电磁场和颗粒动力场相互耦合的数学模型基础上，分析温度场对以上三个场域的作用机理；2)对磁场环境下高温线板式ESP中PM2.5的除尘性能进行数值模拟；3)以仿真数据作为训练数据，利用BP神经网络模型对不同工作电压下的磁场效应进行预测。与现有技术相比，本发明模拟了磁场环境中不同工作电压下高温线板ESP的除尘效率，并结合仿真数据和预测模型对不同工况下的磁场效应进行了预测，为准确预测高温线板式ESP磁场效应提供了模型依据。

技术领域

本发明涉及一种静电除尘器中磁场效应预测方法，尤其是涉及一种基于BP神经网络的静电除尘器中磁场效应预测方法。

背景技术

随着社会的发展和人类的进步，当前人类活动给自然环境带来了极大的影响，特别是火电厂等能源化工行业在生产过程中产生了大量的粉尘气体，虽然通过处理后才向大气中排放，但仍然造成了严重的粉尘污染，破坏了人类的生存环境。如何提高ESP(高温线板式静电除尘器(Electrostatic Precipitators，ESP))的除尘效率，特别是提高ESP中高温粉尘烟气的捕集性能，成为了目前亟需解决的难题。

目前，国内外学者对高温静电除尘技术的研究工作主要集中在实验验证方面，系统地数值仿真磁场环境中高温下静电除尘器内颗粒运行特性的研究工作鲜见开展，而基于BP神经网络模型的不同工作电压下ESP磁场效应的预测更是处于空白状态。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于BP神经网络的静电除尘器中磁场效应预测方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于BP神经网络的静电除尘器中磁场效应预测方法，包括以下步骤：

1)在建立了流场、电磁场和颗粒动力场相互耦合的数学模型基础上，分析温度场对以上三个场域的作用机理；

2)对磁场环境下高温线板式ESP中PM2.5的除尘性能进行数值模拟；

3)以仿真数据作为训练数据，利用BP神经网络模型对不同工作电压下的磁场效应进行预测。

优选地，所述的在建立了流场、电磁场和颗粒动力场相互耦合的数学模型基础上，分析温度场对以上三个场域的作用机理具体包括：外加磁场机理分析过程，温度机理分析过程和多场耦合分析过程。

优选地，所述的外加磁场机理分析过程具体为：

在二维静电除尘器中施加与静电除尘器电场的方向垂直纸面向内的磁感应强度；

假设在极线上施加正高压，电场力的方向是指向收尘板，这时在正离子向收尘板运动过程中与尘粒相碰，并附着于粉尘颗粒上使其荷正电，荷电粒子由于受到电场力作用朝收尘极方向做抛物线运动；

加入磁场后，带电粉尘颗粒由于受到电场力和洛伦兹力联合作用作螺旋运动，延长了荷电颗粒在ESP中停留时间，改变荷电颗粒与收尘板的碰撞方向，将使得颗粒物更易被收尘极捕获。

优选地，所述的温度机理分析过程具体为：

温度是影响静电除尘性能的重要因素之一，通过烟气密度影响影响流场，通过烟气粘度改变颗粒的运动速度进而影响颗粒动力场；

温度通过扩散荷电的影响作用于电磁场，扩散荷电Q_diff表示为：