[发明专利]一种基于人工神经网络的锅炉烟气酸露点测试方法

说明书

本发明公开了一种基于人工神经网络的锅炉烟气酸露点测试方法，包括步骤一、根据已知数据选择输入参数，以确定神经网络的输入层节点数，再根据测试需求确定神经网络输出层的期望输出节点数；二、结合锅炉烟气酸露点实验和计算值，建立神经网络的训练数据集；三、对神经网络进行训练和测试，并根据测试精度要求对神经网络进行优化改进；四、通过优化改进后的神经网络获得烟气酸露点及其他期望获得的参数；五、更新和丰富神经网络的训练数据集，用于后续工况的测试。本发明方法步骤简单，实现方便，测试成本低，能够有效应用在锅炉烟气酸露点测试中，功能丰富，效率和精度高，效果显著，便于推广。

技术领域

本发明属于锅炉安全节能技术领域，具体涉及一种基于人工神经网络的锅炉烟气酸露点测试方法。

背景技术

实现锅炉烟气余热回收的方法主要是在锅炉尾部烟道处安装烟气余热回收装置。但是，对于燃煤锅炉、燃油锅炉、垃圾焚烧炉等，其燃料含硫量普遍偏高，其燃烧产物多含硫酸蒸汽，当节能装置受热面温度低于烟气酸露点时，硫酸蒸汽将在受热表面凝结成酸液，进而造成金属腐蚀，也称为低温腐蚀，给锅炉运行带来较大的安全隐患。为避免锅炉烟气低温腐蚀发生，锅炉运行中通常选取较高的排烟温度，使烟气加热的节能装置壁温远高于酸露点的预期值，尽管确保了设备不被腐蚀，但又造成排烟温度过高，形成较大的烟气余热浪费。因此，在确保锅炉运行安全的条件下，要实现对锅炉的烟气余热回收，有必要获得一种能够准确测量烟气酸露点及其范围的测试方法，合理设计节能装置，实现降低锅炉排烟温度和高效节能的目的。

对授权专利号为CN206930612U和CN107037082B的专利中公开的锅炉烟气酸露点测量装置，相比于锅炉烟气成分测试，其测试过程相对复杂，且需要测量的参数偏多，使得测试的成本偏高，此外，测试装置的维护和保养也会在一定程度上增加成本。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于人工神经网络的锅炉烟气酸露点测试方法，其方法步骤简单，实现方便，测试成本低，能够有效应用在锅炉烟气酸露点测试中，功能丰富，效率和精度高，效果显著，便于推广。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于人工神经网络的锅炉烟气酸露点测试方法，包括以下步骤：

步骤一、根据已知数据选择输入参数，以确定神经网络的输入层节点数，再根据测试需求确定神经网络输出层的期望输出节点数；

步骤二、结合锅炉烟气酸露点实验和计算值，建立神经网络的训练数据集；

步骤三、对神经网络进行训练和测试，并根据测试精度要求对神经网络进行优化改进；

步骤四、通过优化改进后的神经网络获得烟气酸露点及其他期望获得的参数；

步骤五、更新和丰富神经网络的训练数据集，用于后续工况的测试。

上述的一种基于人工神经网络的锅炉烟气酸露点测试方法，步骤一中所述已知数据包括已知条件和能够通过测试得到的数据，具体包括燃料类别、燃料低位发热量、燃料硫分含量、燃料灰分含量、烟气二氧化硫含量、烟气水蒸气含量、烟气二氧化硫含量变化率和烟气氧气含量，以及由烟气分析仪能够测得的参数和由锅炉燃料化验报告能够直接获得的数据，所述烟气二氧化硫含量和烟气水蒸气含量为神经网络的必要输入参数，所述燃料类别、燃料低位发热量、燃料硫分含量、燃料灰分含量、烟气二氧化硫含量变化率和烟气氧气含量，以及由烟气分析仪能够测得的参数和由锅炉燃料化验报告能够直接获得的数据均为神经网络的可选输入参数。