[01061443]基于图像处理和神经网络技术的煤粉燃烧NOX浓度测量
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技术详细介绍
该项目根据煤粉火焰的彩色图像，采用火焰三基色灰度值计算温度场。研究了影响NOx生成的因素，建立NOx生成因素与火焰图像特征量、火焰温度分布的一一对应关系。在火焰上划定反映炉内燃烧状态的火焰特征区，提取反映NOx生成的火焰图像特征区的平均温度、火焰图像特征区的温度分布方差、火焰图像高温区面积、煤粉未燃区长度、出口氧量和煤粉特性值等特征量。建立根据特征量估算NOx排放浓度的神经网络模型。在300MWe电站锅炉上安装了本系统，对神经网络进行训练、测试和优化后，实现了对电厂NOx排放浓度进行非接触的在线预测。通过该项目的研究，建立了一套简便、准确、在线和快速的NOx软测量方法。该项目对于采用先进的数学和光学方法，通过间接测量，实现对烟气的排放的估算具有重要的探索意义。