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针对目前垃圾焚烧发电厂SNCR系统自动控制投入率低下,对出口氮氧化物(NOx)的跟踪滞后,无法有效控制氨逃逸的现状,对SNCR控制系统采用机器学习模块进行优化。通过挖掘、分析各种工况数据,可实现对各种工况条件下的还原剂喷入量的精确控制。文章主要阐述了机器学习在项目现场SNCR控制系统中的应用。
机器学习在SNCR控制系统中的应用
【摘 要】
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针对目前垃圾焚烧发电厂SNCR系统自动控制投入率低下,对出口氮氧化物(NOx)的跟踪滞后,无法有效控制氨逃逸的现状,对SNCR控制系统采用机器学习模块进行优化。通过挖掘、分析各
【机 构】
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光大环保技术装备（常州）有限公司,光大环保能源（南京）有限公司
【出 处】
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中国环保产业
【发表日期】
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2020年7期
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