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Study of Boiler NOx Emission Model Based on Improved Deep Learning and Genetic Algorithm

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.12 (2016.12)바로가기
  • 페이지
    pp.442-450
  • 저자
    Mingzhu LU, Jianhua GANG, Haiyi SUN, Wei ZHENG
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A297969

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Boiler efficiency and emission load of NOX are the key evaluation indicators of operation performance of the coal-fired boiler. It has become a popular academic research topic concerning the reduction of NOX emissions while maintaining the same boiler efficiency, as well as how to build a model for boiler emission. Based on a prediction model that is constructed for boiler efficiency and emission load of NOX with the application of deep belief algorithm, genetic algorithm is used to optimize the tilting angel of boiler burners and the flow velocity of pulverized coal, thereby effectively reducing the emission load of NOX. Simulation results indicate that this method effectively optimizes the parameters of the boiler, and provides a new way to optimize the parameters of the boiler.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. DBN Network
  2.1. RBM Network
  2.2. DBN Network
  2.3. Improvements of the DBN Network
 3. Output Forecast of Coal-Fired Boiler
  3.1. Coal-Fired Boiler and its Influencing Factors
  3.2. Index Prediction and Analysis
 4. Optimization Parameters of Genetic Algorithm
  4.1. Overview of the Algorithm
  4.2. Algorithm Settings
  4.3. Results of Optimization
 5. Concluding Remarks
 References

키워드

DBN network information entropy prediction Genetic Algorithm GA NOX

저자

  • Mingzhu LU [ Department of mechanical and electrical engineering, Cangzhou Normal University, Hebei, China / School of electrical engineering and automation, Tianjin University, Tianjin, China ] corresponding Author
  • Jianhua GANG [ Department of mechanical and electrical engineering, Cangzhou Normal University, Hebei, China ]
  • Haiyi SUN [ Cangzhou bureau of traffic and transportation, Hebei, China ]
  • Wei ZHENG [ School of electrical engineering and automation, Tianjin University, Tianjin, China / School of Mechatronical Engineering and Automation Tianjin Vocational Institute, Tianjin, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4246
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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