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期刊简介

  • 主管

    中国煤炭科工集团有限公司

  • 主办

    煤炭科学研究总院有限公司
    煤炭工业洁净煤工
    程技术研究中心

  • 主编

    解强

  • 刊期

    月刊

  • ISSN

    1006-6772

  • CN

    11-3676/TD

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基于深度学习的烟气温度和CO2浓度在线检测

2024年 第08期
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作者:
周颖
娄春
马晓春
单位:
华中科技大学能源与动力工程学院煤燃烧国家重点实验室
新疆维吾尔自治区计量测试研究院
摘要:

基于低分辨率红外发射光谱采集技术,耦合深度学习计算方法,提出了一种烟气温度和CO2浓度在线检测方法。利用气体光谱辐射模型计算训练数据,基于多层感知器(MLP)神经网络反演火焰烟气温度和CO2浓度的分布,结果表明,MLP神经网络模型对温度、CO2和H2O体积分数的反演误差均低于1%,预测精度均大于94.5%,具有良好的泛化能力和预测能力。建立了一套基于深度学习与发射光谱耦合的烟气温度和CO2浓度在线检测装置,并对乙烯扩散火焰和C2H4/NH3部分预混火焰展开了研究。乙烯扩散火焰烟气温度和CO2体积分数的测量结果与模拟火焰结果相一致,验证了基于深度学习与发射光谱耦合的在线检测法的可行性。改变部分预混火焰的掺氨比例,分析火焰中轴上方不同高度处气体的温度和CO2浓度变化,结果表明,同一高度处的烟气温度会随着掺入氨气的增加而增大,而CO2体积分数会呈先增大后急剧减少的趋势。所提出的方法可以较灵敏的检测温度和CO2浓度的变化,用于多种火焰的燃烧诊断研究,在燃煤电厂碳排放在线检测上也有一定的应用前景。

关键词:
燃烧火焰
CO2
在线检测
红外光谱分析
多层感知器
气体温度
作者简介:
周颖(1999—),女,江西吉安人,硕士研究生。E-mail:m202271204@hust.edu.cn
图表:
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引用格式:
周颖,娄春,马晓春.基于深度学习的烟气温度和CO2浓度在线检测[J].洁净煤技术,2024,30(8):52-57.
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