劉偉先生一行人對(duì)我公司的遠(yuǎn)程監(jiān)控云服務(wù)平臺(tái)十分感興趣,認(rèn)為這是鍋爐行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)科技的有力結(jié)合,基于平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)鍋爐真正智能化操控模式,對(duì)鍋爐行業(yè)未來(lái)發(fā)展情況抱有極高的信心??疾靾F(tuán)對(duì)我公司不斷推進(jìn)科技創(chuàng)新力量、升級(jí)低氮排放技術(shù)、聚焦鍋爐全生命周期管理等方面給予充分的肯定。對(duì)我公司主動(dòng)延伸上下游產(chǎn)業(yè)、積極
劉偉先生一行人對(duì)我公司的遠(yuǎn)程監(jiān)控云服務(wù)平臺(tái)十分感興趣,認(rèn)為這是鍋爐行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)科技的有力結(jié)合,基于平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)鍋爐真正智能化操控模式,對(duì)鍋爐行業(yè)未來(lái)發(fā)展情況抱有極高的信心??疾靾F(tuán)對(duì)我公司不斷推進(jìn)科技創(chuàng)新力量、升級(jí)低氮排放技術(shù)、聚焦鍋爐全生命周期管理等方面給予充分的肯定。對(duì)我公司主動(dòng)延伸上下游產(chǎn)業(yè)、積極挑戰(zhàn)更高層次的領(lǐng)域表示由衷的贊許。
作為清潔燃料鍋爐研發(fā)與制造的先鋒企業(yè)——方快鍋爐,自從業(yè)以來(lái),一直堅(jiān)守對(duì)清潔燃料(天然氣、電)的開(kāi)發(fā)和使用,具有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。同時(shí),方快鍋爐緊跟社會(huì)主流發(fā)展步伐,結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等平臺(tái),實(shí)現(xiàn)鍋爐智能化、安全化和簡(jiǎn)單化。
廠區(qū)供熱天然氣熱水鍋爐生產(chǎn)廠家制造及使用存在的安全隱患:熱水鍋爐制造及使用存在的安全隱患雖然鍋爐本體沒(méi)有承受環(huán)泵施加的壓力,但鍋爐每時(shí)每刻都承受著高位貯水箱提供的熱水靜壓力,樓層越高,熱水靜壓力就越高。常壓熱水鍋爐本體上安裝的排汽管口徑過(guò)小,有的排汽管口徑僅為Ф20mm,不能迅速地將爐內(nèi)產(chǎn)生的蒸汽排放掉,使鍋爐本體承受一定壓力而存在一定的危險(xiǎn)性。檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)一臺(tái)常壓熱水鍋爐的額定功率為30萬(wàn)大卡,本體上的排汽管為Ф20mm時(shí),因排放能力不足,爐內(nèi)產(chǎn)生的蒸汽壓力可達(dá)0.15Mpa。鍋爐的額定熱功率越大,爐內(nèi)產(chǎn)生的蒸汽壓力就越大,危險(xiǎn)性也就越大。
為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型自適應(yīng)監(jiān)督預(yù)測(cè)的環(huán)控制算法.設(shè)計(jì)了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進(jìn)行電廠熱能循環(huán)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型,解決辨識(shí)模型不能根據(jù)真實(shí)工況進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的問(wèn)題,提高了預(yù)測(cè)模型的精度;針對(duì)所設(shè)計(jì)控制系統(tǒng),設(shè)計(jì)了狀態(tài)反饋?zhàn)赃m應(yīng)控制器,并對(duì)所設(shè)計(jì)控制器的漸進(jìn)穩(wěn)定性進(jìn)行了證明,為應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ);通過(guò)在電廠鍋爐汽機(jī)聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測(cè)試,顯示所提方法相對(duì)于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預(yù)測(cè)控制算法。
目前我國(guó)的環(huán)保政策日趨完善,工業(yè)企業(yè)中高污染、高能耗的設(shè)備已逐漸被燃燒清潔燃料的新型設(shè)備所取代,天然氣等清潔能源已成為工業(yè)企業(yè)的首選,但是天然氣的價(jià)格較昂貴,所以提高天然氣鍋爐的燃燒效率仍然是一個(gè)十分重要的問(wèn)題.本文提出的浸沒(méi)式燃燒技術(shù)能夠預(yù)先將燃?xì)馀c空氣送入燃燒室,再將燃燒完全后的高溫?zé)煔鈬娙胍合鄥^(qū)達(dá)到液體與高溫?zé)煔庵苯訐Q熱從而與液體二次換熱.通過(guò)實(shí)驗(yàn)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析得知,此技術(shù)具有節(jié)省制造成本、傳熱效率高、能源利用率高、對(duì)鍋爐的腐蝕性小等優(yōu)點(diǎn)。
劉偉先生一行人對(duì)我公司的遠(yuǎn)程監(jiān)控云服務(wù)平臺(tái)十分感興趣,認(rèn)為這是鍋爐行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)科技的有力結(jié)合,基于平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)鍋爐真正智能化操控模式,對(duì)鍋爐行業(yè)未來(lái)發(fā)展情況抱有極高的信心。作為清潔燃料鍋爐研發(fā)與制造的先鋒企業(yè)——方快鍋爐,自從業(yè)以來(lái),一直堅(jiān)守對(duì)清潔燃料(天然氣、電)的開(kāi)發(fā)和使用,具有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。熱水鍋爐制造及使用存在的安全隱患:熱水鍋爐制造及使用存在的安全隱患雖然鍋爐本體沒(méi)有承受環(huán)泵施加的壓力,但鍋爐每時(shí)每刻都承受著高位貯水箱提供的熱水靜壓力,樓層越高,熱水靜壓力就越高。為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型自適應(yīng)監(jiān)督預(yù)測(cè)的環(huán)控制算法.設(shè)計(jì)了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進(jìn)行電廠熱能循環(huán)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型,解決辨識(shí)模型不能根據(jù)真實(shí)工況進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整的問(wèn)題,提高了預(yù)測(cè)模型的精度;針對(duì)所設(shè)計(jì)控制系統(tǒng),設(shè)計(jì)了狀態(tài)反饋?zhàn)赃m應(yīng)控制器,并對(duì)所設(shè)計(jì)控制器的漸進(jìn)穩(wěn)定性進(jìn)行了證明,為應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ);通過(guò)在電廠鍋爐汽機(jī)聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測(cè)試,顯示所提方法相對(duì)于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預(yù)測(cè)控制算法。
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